【発明の詳細な説明】
染色体の分類方法発明の分野及び背景
本発明は、本来の位置で彩色された染色体の、カラー（スペクトル）核型への
分類に関し、このような分類を行うために、特に、顕著な基準スペクトルを識別
するための方法に関する。
蛍光染料（すなわち、蛍光プローブ、発蛍光団、蛍光色素、これらすべてをこ
の明細書では互換的に用いる）を用いることは、組織及び及び細胞を分析するた
めの最も強力な、そして一般的な道具の一つである。したがって、蛍光顕微鏡検
査法は、光学顕微鏡検査法に用いられる最も重要な実験方法の一つである（「蛍
光分光分析法の原理」［Lakowicz（1983）Principles of fluorescence spectro
scopy，Plenum Press，New York，London］を参照）。
蛍光プローブの能力は、主に、特性染料が結び付くことが可能な生物学的構造
の素晴らしい多種多様性によるものである（「生体医学における蛍光の応用」［
Waggoner（1986）Applications of fluorescence in the biomedical sciences
，Eds．Taylor et al.，New York: Alan R．Liss，Inc. pp．3-28］を参照）
。蛍光プローブの詳細な論評については、「生物学の技術シリーズ、生物学的活
動に対する蛍光及び発光性プローブ」［Mason（editor）(1993)Fluorescent and
Luminescent Probes for Biological Activity，Biological Techniques Serie
s，edited by Sattelle，Academic Press Limited，London］及び「蛍光顕微鏡
検査法入門」[Ploem and Tanke（1987）Introduction to Fluorescence Microsc
opy，Oxford University Press，Royal Microscopical Society]）
を参照すべきである。
新しく、より洗練された多色の蛍光染料分子の急速な開発は、これら染料の可
能性をフルに利用可能な、より進んだ蛍光結像技術を絶えず必要としている。蛍
光染料が今日の研究のやり方に革命的な衝撃をもたらしたことへの論議について
は、「光学顕微鏡検査法の新しいビジョン」［Taylor et al.（1992）The New V
ision of Light Microscopy，American Scientist，Vol．80，pp．322-335］を
参照すべきである。
多数の蛍光プローブの検出が有意義な利点となる重要な例としては、FISH（蛍
光 in situ ハイブリダイゼーション）がある。FISH は、染色体レベルで遺伝子
を分析し、遺伝子及び染色体の増幅、欠失、転座、配置替え、その他の起こり得
る遺伝子欠陥を見つけるために用いられる（「成長遺伝学とホルモン９」［Eman
uel（1993）Growth Genetics and Hormones 9，pp．6-12］を参照）。
多くの癌及び先天性異常を含む特定の病気及び疾患は、いくつかの遺伝子の不
良（すなわち突然変異）によって起こる遺伝子障害である。多くの他の病気も、
遺伝子の要素、すなわち、遺伝子欠陥が存在するためであると知られている、あ
るいは信じられている。遺伝子欠陥は、単独では病気を引き起こさないが、病気
の発生に寄与する、あるいは、後に病気になる可能性を増すものである。この現
象は、本技術において多因子の病気及び遺伝子的疾病素質として知られている。
明らかな遺伝子欠陥と既知の病気との相関関係は、医者が決定的な診断を行い
、多くの病気を早期に発見し処置することを可能とする。遺伝カウンセリングは
、その可能性がある親や、その危険性がある人々が持つ、将来における潜在的に
重大な医学的問題の可能性を示し、それを阻止する注意を喚起することができる
。
８,０００以上もの遺伝子障害が確認されたが、その多くは同義遺伝子
障害に関連している。染色体が遺伝情報のキャリアであることが発見された後、
科学者は、特定の疾患に責任がある染色体が持つ、目に見える欠陥を記録するこ
とが可能であると理論的に考えた。
１９６０年代に、分裂中期の染色体スプレッドの顕微鏡検査法に基づく分類の
ために着色技術が開発された。過去数十年間、染色体のバンディング・パターン
の視覚的分析は、人間の遺伝子障害を、分裂中期染色体の観察された構造的な異
常へ関連づけるために用いられている。染色体は、それらの長さに沿った特有の
明暗のバンドを明らかにするために、通常、ギームザ染色（Ｇバンディング）を
施した後に明視野顕微鏡検査法によって、あるいは、蛍光染色（Ｒ‐バンディン
グ）の後に蛍光顕微鏡検査法によって調べられる。患者のバンディング・パター
ンを正常染色体のパターンに注意深く比較することによって、奇形及び遺伝病を
起こす転座（染色体間あるいは染色体内における遺伝物質の交換）、欠失（染色
体あるいはその断片が欠けている）、付加、逆位等の異常が明らかになる。しか
しながら、従来の染色体バンディング技術には分解能に限界がある。
蛍光 in situ ハイブリダイゼーション（FISH）は、複数の補足的な技術の改
良を受けて、過去２５年間に渡って発展したものである。この技術は、染色体上
に遺伝子の正確な位置をマップし、染色体の、従来の染色によっては目に見えな
い非常に小さな遺伝子欠陥をも検出する良い道具を開発したいという、細胞遺伝
学者の願望によって生まれたものである。
ヒト・ゲノム・プロジェクト（HGP）、人間のすべての遺伝子を識別しマップ
する大胆なイニシアティブは、FISH に興味を示し、必要な DNA プローブの開発
を早めた。現行の FISH 技術は、強力な免疫プローブの同時の開発、顕微鏡検査
法及び分光分析法のための優秀な蛍光染料の多
種多様な増加、そして蛍光顕微鏡検査法に用いられる対物レンズ、照明装置及び
フィルタの劇的な改良によって可能になった。
FISH の性能及び実用性は、多くの要因による。（１）FISH は、単に、単離し
た染色体及び核に用いられるばかりでなく、固定パラフィンに埋め込まれた組織
内における細胞全体にも用いられる。（２）比較的小さな欠陥を検出できる（よ
り小さな欠陥を検出するようにと、性能は常に改善されている）。（３）比較的
速く結果を提供できる。（４）適度なコストは、大部分の臨床検査室や研究所で
それが用いられることを可能にする。（５）種々のプローブ及び試料タイプに使
用できるように改良が可能である。（６）高い特定性及び感度が、（７）短時間
、通常２時間ほどで達成可能である。
多くの FISH の用途において必要なことは、単に、細胞遺伝学者が、顕微鏡の
アイピースを介して、あるいはモニタ上の画像において、蛍光ラベルが存在する
か否かを測定するだけである。幾分複雑な試料については、１あるいは２色のラ
ベルを単純にカウントするだけでよい。しかしながら、デジタル画像を処理し、
それらから数値データを抽出する能力は、FISH 技術に新しい巨大な機能を加え
るものである。
適切な結像方法によって、かなり不明瞭な FISH 画像の明瞭度が向上するため
、標識された染色体及び遺伝子座が明確に確認可能となる。容易に達成可能な実
験条件下で、標識サイト数は自動的に計測可能である。また、各標識サイトの輝
度が測定され、例えば、特定の遺伝子の存在数を明らかにする DNA 量が計算さ
れる。
上記で論じたように、FISH は、標識したプローブの位置、各染色体上の標識
サイト数及び各サイトにおける標識の輝度（遺伝物質の量）についての情報を提
供する。動原体（反復 DNA）プローブ及び染色体ペイントは、目標に定められた
各染色体を標識し、コピー数を数えるために
用いられる。遺伝子座特定プローブは、遺伝物質の小さな領域の位置をマップす
るために用いられる。これらのタイプのプローブは、そのままの細胞分裂間期核
及び分裂中期の染色体スプレッドに用いることが可能で、視覚的にあるいは適当
なアルゴリズムによって自動的に計数可能であり、特定の染色体、染色体分裂片
、あるいは遺伝子があまりに多いあるいはあまりにも少ないために起こる遺伝病
を識別するために決まって用いられる。
いくつかの癌の非常に早期の段階においては、細胞が明らかに異常であると確
認されるかなり以前に、特定の遺伝子の数が増加することがある。この現象は、
遺伝子増幅としてこの技術分野で知られているが、遺伝子座特定プローブを用い
ることによって、均一に染色された領域（HSR）そして／あるいは二重の微細な
染色体として探知可能である。癌細胞における染色体異常を検出するために FIS
H を用い、その病気の発達段階を指摘することによって、病期に応じて有効度が
異なる多くの治療方法から、最適な治療を選択することができる。
染色体を（例えば、音波破砕によって）物理的に、あるいは（例えば、エンド
ヌクレアーゼによって）酵素的に切り刻み、（例えば、流動細胞計算法を用いて
）単離し、分裂片全てに対してプローブのセットを生成することによって、一つ
の特定な染色体の全面に一様に標識することが可能である。染色体ペイントとし
ても知られている染色体プローブの全体は、ターゲット染色体のすべてのコピー
に蛍光標識する。染色体彩色の一つの重要な用途は、特徴的に特定の癌の早期に
起こる、二つの染色体間における遺伝物質の転座を検出することにある。しかし
ながら、他の染色体異常も検出可能である。
例えば、もし染色体Ａが緑のペイントで標識され、染色体Ｂが赤のペイントで
標識されたなら、ＡからＢへの遺伝物質の転座は、赤色領域に
隣接した緑色領域として現われる（また、逆も同様である）。
通常、正常な染色体から生成された染色体ペイントが、異常な（患者の）染色
体上の欠失あるいは転座を検出するために用いられる。逆方向の染色体彩色は、
異常な染色体から生成されたプローブを、その異常な染色体に物質を寄付した種
々の正常な染色体から DNA を識別するために用いる。
本発明の方法は、下記の例に実証されるように、一回の交雑処理そして一回の
短い測定によって、ヒト核型（すなわち、ゲノム）を構成する２４の異なる染色
体を各々が異なる色に彩色し、同時に検出して識別し、カラーのヒト核型を有意
義に表示することを可能にする。
染色体ペイントを標識するために用いる多色蛍光染料における注目すべき改善
は、少数の基本的な蛍光染料を種々に組合せて用いる組合せ蛍光戦略（例えば、
組合せによる標識化や組合せによる交雑）の導入にある。組合せ標識の詳細につ
いては、「組合せ蛍光及びデジタル結像顕微鏡検査法を用いる in situ ハイブ
リダイゼーションによる七つの異なる DNA プローブの同時の視覚化」［Ried et
al.,（1992）Simultaneous visualization of seven different DNA probes by
in situ hybridization using combinatorial fluorescence and digital imag
ing micros copy. Proc．Natl．Acad．Sci．USA 89，1388-1392］及び「遺伝子
診断における蛍光 in situ ハイブリダイゼーション」［Ried（Jan．1994）Flu
oreszenz in situ Hybridizierung in der genetischen Diagnostik, Faculty o
f theoretical medicine，Ruprecht-Karls University Heidelberg］を参照。組
合せ交雑の詳細については、「比較ゲノム in situ ハイブリダイゼーションに
よる染色体の完全な、そして部分的な増加及び減少の検出」［du-Manoir et al
．（1993）Detection of complete and partial chromosome gains and losses
by comparative genomic in
situ hybridization. Hum. Genet. 90，590-610］を参照。
ビオチンあるいはジゴキシゲニン等のハプテンが酵素反応を用いて DNA に取
り入れられる間接的な方法を含み、FISH 分析に用いるためにDNA プローブを標
識する多数の方法が利用可能である。分裂中期の染色体スプレッドへ、あるいは
細胞分裂間期の核への交雑後、免疫学的方法を用いることによってハイブリッド
を蛍光標識する。最近では、蛍光染料は、直接的にプローブに取り入れられ、中
間ステップを用いることなく検出される。標準的な FISH の染料には、フルオレ
セイン、ローダミン、テキサス・レッド及びカスケード・ブルーが含まれ、マル
チプローブ FISH 分析は、異なるプローブを、異なるハプテンあるいは蛍光染料
あるいはそれらの組合せで標識することによって達成される。これは、この技術
において組合せプローブとして知られる（「組合せ蛍光発光及びデジタル結像顕
微鏡検査法を用いる in situ ハイブリダイゼーションによる七つの異なる DNA
プローブの同時の視覚化」［Ried et al.,（1992）Simultaneous visualization
of seven different DNA probes by in situ hybridization using combinator
ial fluorescence and digital imaging microscopy. Proc．Natl．Acad．Sci
．USA 89，1388-1392; and，Ried（Jan．1994）Fluoreszenz in situ Hybridizi
erung in der genetischen Diagnostik，Faculty of theoretical medicine，Ru
precht-Karls University Heidelberg］を参照）。択一的に、任意のプローブの
プールを、各々が異なる発蛍光団で標識されたサブ・プールに分け、これらサブ
・プールを、同様の交雑結果が得られるように再編成する。この方法は、本技術
において組合せ交雑として知られている（「比較ゲノム in situ ハイブリダイ
ゼーションによる染色体の完全な、そして部分的な増加及び減少の検出」［du-M
anoir et al．（1993）Detection of complete and partial chromosome gains
and losses by compar
ative genomic in situ hybridization. Hum. Genet. 90，590-610］を参照
）。これらの両分類戦略により、組合せプローブが得られる。したがって、この
明細書、特に請求項において、用語「発蛍光団の組合せ」あるいは「組合せ蛍光
戦略」が用いられた場合、それは上記に説明したように、組合せ標識及び組合せ
交雑の両方に言及するものである。
染色体彩色及び核型作成、染色体多色バンディング及び比較ゲノム交雑に対す
る組合せ発蛍光団の使用については、１９９６年４月２２日に出願された米国特
許出願第０８/６３５,８２０号及び雑誌『サイエンス』「ヒト染色体の多色スペ
クトル核型分析」［E，Schroeck et al．（1996）Multicolor spectral karyoty
ping of human chromosomes. Science，273，494-497］に詳細に説明されてい
る。
『サイエンス』に説明された主な進歩は、蛍光 in situ ハイブリダイゼーシ
ョン（FISH）後、スペクトル結像による全ゲノム走査によって、各ヒト染色体に
対する被定義発光スペクトルの瞬間的な視覚化が可能になることである。スペク
トルのコンピュータによる分離（分類）によって、スペクトル的に重なり合う染
色体特定 DNA プローブが確認可能となり、すべてのヒト染色体が同時に識別さ
れる。
このスペクトル結像によるアプローチは、フーリエ分光分析法、電荷結合素子
（ＣＣＤ）結像及び光学顕微鏡検査法を組み合わせ、可視及び近赤外のスペクト
ル範囲において試料のすべてのポイントにおける発光スペクトルを同時に測定す
るもので、スペクトル的に重なり合う多数のプローブの使用を可能にする。この
アプローチは、（多くの異なる波長において測定される各ピクセルの輝度シーケ
ンスから識別される）個々のスペクトルの測定に基づいており、多数の発蛍光団
の識別が容易になる。蛍光色素の識別が、少数の狭帯域蛍光色素特定光学フィル
タを介した蛍光輝度の測定に基づく従来の蛍光外顕微鏡検査法（epifluorescenc
e microscopy）［Speicher et al.（1996）Nature Genetics 12:368-375 を参照
］とは対照的に、スペクトル核型分析を用いることで、放射光線のスペクトル内
における発光光子に存在する利用可能な全情報を分析に用いることが可能になる
。
スペクトル的に重なり合う発蛍光団を識別（分類）するためのスペクトルに基
づく方法は、各蛍光色素の発光スペクトルに測定可能な一貫した違いがあるとい
う条件で、多数の蛍光色素に容易に拡張できる。
また、分裂中期の試料における各々のヒト染色体の同時識別、すなわちスペク
トル核型分析として言及されるアプローチについても報告がある。この目的に対
して、流れに沿って分類したヒト染色体から重合酵素連鎖反応（PCR）によって
生成した染色体特定複合ライブラリを、五つの異なる発蛍光団あるいはその組合
せに共役したヌクレオチドで直接的に標識する。次に、２４の染色体すべてを含
む複合プローブ・セットを分裂中期の染色体に交雑し、染色体特定標識を抑制交
雑によって達成する。特に、複合ライブラリにおける反復シーケンスは、標識の
ないヒトＣｏｔ−１ DNA を過剰に加えることによって阻止する。
この交雑は、ＲＧＢ表示及び分類色の両方で示される。スペクトル結像の後、
表示色によって、ヒト染色体のすべてが容易に視覚化でき、各ピクセルにおける
スペクトル測定に基づき、染色体分類アルゴリズムを適用し、ヒト染色体のすべ
ての核型をスペクトル的に作成する。最も重要な分析アルゴリズムの一つとして
は、画像内の多数の異なるスペクトルを識別し分類色で強調表示するスペクトル
に基づく分類アルゴリズムがある。ヒト染色体のすべてに対して、それらのスペ
クトルに基づき特定の分類色を割当てることが可能になる。このアルゴリズムは
、各染色体の（参照）スペクトルが既に測定されコンピュータ内の参照ライブラ
リに保存されていることを想定している。画像の各ピクセルへの分類色
の割り当ては、その任意のピクセルにおけるスペクトルに最も類似する基準スペ
クトルに割り当てられている分類色に応じて行われる。式１に示す最少平方誤差
アルゴリズムが、
すべてのピクセルに対して計算される。ここで、Ｉx,y（λ）は、ピクセル座標
ｘ、ｙにおける正規化スペクトルであり、Ｉｎ（λ）は、各染色体（ｎ＝１、２
・・・、２３、２４）の正規化基準スペクトルを表す。すべての基準スペクトル
に対するＳx,y,n の値を計算した後、最小値が選択され、そのピクセルに最も類
似する基準スペクトルに割り当てられている分類色に応じて人工の分類色が割り
当てられる。
染色体異常のスクリーニング方法としてのスペクトル核型分析の可能性を、以
前、従来のバンディング方法、あるいは染色体彩色プローブによる FISH を行っ
たことがある多数の研究室からの臨床試料を分析することによって、さらに調査
した。例外なく、Ｇバンディングとスペクトル核型分析は一貫した結果を示した
。あるケースでは、ギームザ・バンディングは、染色体異常を完全に解釈するに
十分ではなかった。これらのケースに対しては、スペクトル核型分析による染色
体異常の診断を、従来の二色 FISH 分析で確認した。この報告のために分析され
た識別可能な最小の異常は、相互転座が従来のバンディング分析によっては識別
することができない転座ｔ（１；１１）（ｑ４４；ｐ１５.３）であった。相互
転座の一因となった染色体物質の起源を正確に分類できた。染色体１及び１１上
の転座セグメントを、染色体１ｑ及び１１ｐに対する副末端小粒（subtelomere
）特定コスミド・プローブによって確認した。
用いたプローブの位置に基づいて、変質の大きさを＞１,５００ｋｂｐであると
推定した。第二のケースでは、バンディング分析は、染色体４のセグメントの染
色体１２への転座を示唆したが、スペクトル核型分析は、追加の染色体物質の起
源を、染色体４からのものであるとはっきりと識別し分類した。スペクトル核型
分析の感度の限界を測定するために、染色体１６及び１７を伴う（分裂中期及び
前中期の染色体において識別が不可能な）超顕微鏡的な転座のケースを調べた。
このｔ（１６；１７）は、以前、コスミド・プローブを用いる FISH で実証され
、染色質の相互交換はおよそ５００ｋｂｐと概算されたものである。この患者か
らの分裂中期染色体で行ったスペクトル核型分析は、既知のｔ（１６；１７）を
識別することに失敗した。これは、現在利用可能な彩色プローブによる分裂中期
の染色体分析の感度の限界が５００から１,５００ｋｂｐであることを示唆する
。
スペクトル核型分析は、従来のバンディング分析を補完するために用いること
ができるアプローチであるということを証明するために、先にＧバンディングさ
れた染色体に対する交雑をも行った。恐らく、Ｇバンディングのために必要なト
リプシン消化が原因で、先にＧバンディングされていない分裂中期のものと比較
して、信号輝度が僅かに減少した。信号輝度の損失はおよそ１０％であり、これ
は、露光時間を延ばすことによって容易に補正することが可能である。Ｇバンデ
ィングされなかった染色体に比較して、先にＧバンディングされた染色体の縁に
は、ノイズが僅かに増したことが観察された。しかしながら、分裂中期の分類は
容易に達成することが可能である。
したがって、上記のアプローチによれば、第一に、単一の正常な核型の染色体
を、従来の染色体バンディング技術（例えばＧバンディングあるいはＲ - バン
ディング）によって識別する。第二に、同じ染色体を、
上記に説明したように染色体ペイントで交雑する。第三に、以前に染色体バンデ
ィングによって測定したように、染色体タイプ（例えば１-２２、ヒト男性のＸ
及びＹ）に属性があるピクセルを特徴づける平均的なスペクトルを計算し、その
結果として生じるスペクトル（例えば、ヒトに対しては２４）によって、基準ス
ペクトルのライブラリを形成する。第四に、その後、これらの基準スペクトルを
、新しい核型のピクセルをそれらの染色体に分類するために用いる。
しかしながら、実験的な観察によれば、このアプローチが常に成功するとは限
らない。ある場合には、新しい核型を適切に分類することは不可能である。これ
は、腫瘍細胞の核型等の、異常な核型を分析するときに、特に顕著である。これ
は、次の理由の一つ、あるいはそれ以上に起因するものと考えられる。第一に、
交雑効率の違い。第二に、異なる源からの染色体は、交雑、発光等に対して、一
貫して異なる反応を示すこと。そして第三に、各測定に対して測定装置が同一に
較正されないこと。
しかしながら、さらに、基準スペクトルを核型分析に用いるとき、それら基準
スペクトルが得られた染色体に対して、最良の分類結果が得られるということが
観察された。言い換えれば、用いる基準スペクトルが内部スペクトルであるとき
に最良の結果が達成可能である。しかし、上記に説明したように、これは、分類
の前に、従来の染色体バンディング技術を介して染色体を識別することを必要と
する。これは、次の理由から、分類方法の使用範囲を限定するものである。（ｉ
）この方法は自動化が容易でない。（ｉｉ）染色体の従来のバンディング・パタ
ーンの分析のために、高度な教育を受けた細胞遺伝学者が必要である。そして（
ｉｉｉ）腫瘍細胞核型等の異常な核型について多くの場合、従来のバンディング
・パターンは情報が有益でなく、したがって確証が得られない。
本発明は、染色体の分類のために、より顕著な基準スペクトルを識別するため
の方法に関し、これらの基準スペクトルは、各々の核型から得られたスペクトル
情報から、各々の核型に対してほぼ自動的に計算されるものである。換言すれば
、本発明の方法は、染色体分類のために、内部基準スペクトルを、各核型に対し
てほぼ自動的に計算、識別して、分類のために内部基準スペクトルを用いること
によって、従来の技術における上記の制限を克服するものである。発明の要約
本発明は、本来の位置で彩色した染色体をカラー（スペクトル）核型に分類す
るための方法と、このような分類を行うために顕著な内部基準スペクトルを識別
するための方法とを提供する。
下記の本発明の実施例における特徴によれば、細胞のＬ染色体あるいは染色体
の一部の分類のために、Ｌ内部基準ベクトルを見いだすための方法が提供される
。Ｌ染色体あるいは染色体の一部を、Ｋの異なる発蛍光団あるいはその組合せで
彩色するが、この場合、Ｌ染色体あるいは染色体の一部のＫ基本染色体あるいは
染色体の一部を、各々、Ｋの異なる発蛍光団の一つで彩色し、Ｌ染色体あるいは
染色体の一部の他のＬ−Ｋを、各々、Ｋの異なる発蛍光団の異なる組合せで彩色
する。この方法は、（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各々の各ピクセルに
対する第一のベクトルを測定するために多周波数帯収集装置を用いるステップと
、（ｂ）Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別し、
これらのピクセルを基本ピクセルと定義することによって、基本ピクセルのＫ基
本クラスを得るステップと、（ｃ）Ｋ基本クラスの各々から少なくとも一つの基
本ピクセルを用いて、Ｋ内部基準ベクトルであベＫ基本ベクトルを得るステップ
と、（ｄ）これらのＫ基本ベクトルを、
他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルを識別するために用い
るステップと、（ｅ）他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセル
を、他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルを計算するために用いることによって、すべて
のＬ内部基準ベクトルを見いだすステップとからなる。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれば、細胞のＬ染色体あるい
は染色体の一部を分類するための方法が提供される。Ｌ染色体あるいは染色体の
一部は、Ｋの異なる発蛍光団あるいはその組合せで彩色されるが、この場合、Ｌ
染色体あるいは染色体の一部のＫ基本染色体あるいは染色体の一部を、各々、Ｋ
の異なる発蛍光団の一つで彩色し、Ｌ染色体あるいは染色体の一部の他のＬ−Ｋ
を、各々、Ｋの異なる発蛍光団の異なる組合せで彩色する。この方法は、（ａ）
Ｌ内部基準ベクトルを見いだすステップと、（ｂ）ピクセルの各々をＬ分類クラ
スの一つに分類するためにＬ基準ベクトルを用いるステップとからなる。尚、Ｌ
内部基準ベクトルを見いだすステップにおいては、（ｉ）Ｌ染色体あるいは染色
体の一部の各々の各ピクセルに対する第一のベクトルを測定するために多周波数
帯収集装置を用い、（ｉｉ）Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属する
ピクセルを識別し、これらのピクセルを基本ピクセルとして定義し、基本ピクセ
ルのＫ基本クラスを得、（ｉｉｉ）Ｋ内部基準ベクトルであるＫ基本ベクトルを
得るために、Ｋ基本クラスの各々から少なくとも一つの基本ピクセルを用い、（
ｉｖ）他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルを識別するため
にＫ基本ベクトルを用い、そして（ｖ）他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルを計算する
ために、他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルを用いること
によって、すべてのＬ内部基準ベクトルを見いだす。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれば、細胞のＬ染色
体あるいは染色体の一部を分類するための方法が提供される。Ｌ染色体あるいは
染色体の一部は、Ｋの異なる発蛍光団あるいはその組合せで彩色されるが、この
場合、Ｌ染色体あるいは染色体の一部のＫ基本染色体あるいは染色体の一部を、
各々、Ｋの異なる発蛍光団の一つで彩色し、Ｌ染色体あるいは染色体の一部の他
のＬ−Ｋを、各々、Ｋの異なる発蛍光団の異なる組合せで彩色する。この方法は
、（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各々の各ピクセルに対する第一のベク
トルを測定するために多周波数帯収集装置を用いるステップと、（ｂ）Ｋ基本染
色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別し、これらのピクセル
を基本ピクセルと定義し、基本ピクセルのＫ基本クラスを得るステップと、（ｃ
）Ｋ内部基準ベクトルであるＫ基本ベクトルを得るために、Ｋ基本クラスの各々
から少なくとも一つの基本ピクセルを用いるステップと、（ｄ）これらのＫ基本
ベクトルを用いて、他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルを
識別するステップとからなる。
また、好適実施例における特徴によれば、この方法は、さらに、分類したピク
セルの各クラスに特有な人工色を付与するステップからなる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、細胞のＬ染色体あるいは染色体の
一部を分類するための方法が提供される。Ｌ染色体あるいは染色体の一部は、Ｋ
の異なる発蛍光団あるいはその組合せで彩色されるが、この場合、Ｌ染色体ある
いは染色体の一部のＫ基本染色体あるいは染色体の一部を、各々、Ｋの異なる発
蛍光団の一つで彩色し、Ｌ染色体あるいは染色体の一部の他のＬ−Ｋを、各々、
Ｋの異なる発蛍光団の異なる組合せで彩色する。この方法は、（ａ）Ｌ染色体あ
るいは染色体の一部の各々の各ピクセルに対する第一のベクトルを測定するため
に多周波数帯収集装置を用いるステップと、（ｂ）Ｋ基本染色体あるいは染色体
の一部の各々に属するピクセルを識別し、これらのピクセルを基本ピクセ
ルとして定義し、基本ピクセルのＫ基本クラスを得るステップと、（ｃ）Ｋ内部
基準ベクトルであるＫ基本ベクトルを得るために、Ｋ基本クラスの各々から少な
くとも一つの基本ピクセルを用いるステップと、（ｄ）Ｋ基本ベクトルを用いて
、他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルを識別するステップ
とからなる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、細胞の染色体あるいは染色体の一
部を分類するための方法が提供される。染色体あるいは染色体の一部を、異なる
発蛍光団あるいはその組合せで彩色するため、染色体あるいは染色体の一部の各
々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩色される。この方法は、（
ａ）染色体あるいは染色体の一部の各々の各ピクセルに対する第一のベクトルを
測定するために多周波数帯収集装置を用いるステップと、（ｂ）基本染色体ある
いは染色体の一部に属するピクセルを識別し、これらのピクセルを基本ピクセル
として定義し、基本ピクセルの基本クラスを得るステップと、（ｃ）これらの基
本クラスの各々から少なくとも一つの基本ピクセルを用いて、基本的な内部基準
ベクトルである基本ベクトルを得るステップと、（ｄ）これらの基本的な内部基
準ベクトルを用いて、他の染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルを識別
するステップとからなる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、Ｌ基準ベクトルを用いてＬ分類ク
ラスの一つへ各ピクセルを分類するこの方法は、Ｌ染色体あるいは染色体の一部
に属するピクセルの各々に対してバイナリ・ベクトルを見いだす線形分解アルゴ
リズムを用いて行われる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、上記の染色体の分類方法を用いる
染色体異常の検出方法が提供される。
さらに、好適実施例における特徴によれば、多周波数帯収集装置は、一つのフ
ィルタ・キューブと組み合わせたスペクトル映像装置と、複数
のフィルタ・キューブと発光及び励起フィルタを含む装置とからなるグループか
ら選択される。
さらに、好適実施例における特徴によれば、第一のベクトルの各々はＮ項目を
含み、Ｎは３から１５０の範囲から選ばれる整数である。
さらに、好適実施例における特徴によれば、第一のベクトルの各々はスペクト
ルを表す。
さらに、好適実施例における特徴によれば、第一のベクトルの各々は正規化さ
れる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一
部の各々に属するピクセルの識別は、（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の従
来のバンディング・パターンを用いて、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各
々に属するピクセルを識別すること、（ｂ）ＲＧＢアルゴリズムを用いてＫ基本
染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別すること、そして（
ｃ）ライブラリからＫ外部基本ベクトルを用いて、Ｋ基本染色体あるいは染色体
の一部の各々に属するピクセルを識別することからなるグループから選択される
一つの方法によって行われる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、Ｋ基本ベクトルの各々は、基本ク
ラスの一つに属する複数の基本ピクセルの平均である。
さらに、好適実施例における特徴によれば、ライブラリから外部基本ベクトル
を用いる、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルの識別は
次のように行う。（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各ピクセルに対して分
解Ｋベクトルを定義するために線形分解アルゴリズムを用い、（ｂ）分解Ｋベク
トルの各々を変換バイナリＫベクトルに変換するために高カットオフ値を用い、
そして（ｃ）変換バイナリＫベクトルの各々をＫ被定義バイナリＫベクトルに比
較し、Ｋの異なる
発蛍光団の各々を定義することによって、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の
各々に属するピクセルを識別する。
さらに、好適実施例における特徴によれば、上記の細胞はヒトのものである。
さらに、好適実施例における特徴によれば、他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体
の一部に属するピクセルの識別、及び他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルの計算は、次
のように行う。（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各ピクセルに対して分解
Ｋベクトルを定義するために線形分解アルゴリズムを用い、（ｂ）分解Ｋベクト
ルの各々を変換バイナリＫベクトルに変換するために低カットオフ値あるいは低
カットオフ範囲を用い、そして（ｃ）変換バイナリＫベクトルの各々をＫ - Ｌ
被定義バイナリＫベクトルに比較し、Ｋの異なる発蛍光団の組合せの各々を定義
することによって、Ｌ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセル
を識別する。
さらに、好適実施例における特徴によれば、細胞のすべての染色体あるいは一
部の染色体の画像からなるディスプレイが提供される。染色体あるいは染色体の
一部の各々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩色され、画像は、
染色体あるいは染色体の一部を異なる特有な色で示す。この場合、染色体あるい
は染色体の一部の各々は、一つの異なる独特な色が付与される。
さらに、好適実施例における特徴によれば、細胞の少なくともいくつかの染色
体あるいは染色体の一部の合成画像からなるディスプレイが提供される。染色体
あるいは染色体の一部の各々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩
色され、染色体あるいは染色体の一部の各々に対して独特なバンディング・パタ
ーン（陰影）を得るために、染色体バンディング技術を用いてバンディングが行
われる。画像は染色体ある
いは染色体の一部を独特な色で示すが、この場合、染色体あるいは染色体の一部
の各々は一つの独特な色が付与され、さらに、これらの独特な色の各々は、染色
体あるいは染色体の一部の各々のバンディング・パターンに応じて輝度パターン
が付与される。したがって、染色体あるいは染色体の一部の各々の独特な色とバ
ンディング・パターンとは重なり合う。
さらに、好適実施例における特徴によれば、細胞の少なくともいくつかの染色
体あるいは染色体の一部の合成画像からなるディスプレイが提供される。染色体
あるいは染色体の一部の各々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩
色され、染色体あるいは染色体の一部の各々に対して独特なバンディング・パタ
ーン及び形状を得るために、染色体バンディング技術を用いてバンディングが行
われる。画像は染色体あるいは染色体の一部を独特な色で示すが、この場合、染
色体あるいは染色体の一部の各々は一つの独特な色が付与され、さらに、染色体
あるいは染色体の一部の各々は独特な形状が付与される。このため、染色体ある
いは染色体の一部の各々の独特な色と形状とは重なり合う。
さらに、好適実施例における特徴によれば、染色体あるいは染色体の一部の合
成画像からなるディスプレイが提供される。染色体あるいは染色体の一部は色で
示され、この色は、交互に明暗が縞状のバンディング・パターンを含む。これら
の色及びバンディング・パターンは、染色体識別の染色体部分を示すものである
。
さらに、好適実施例における特徴によれば、染色体あるいは染色体の一部の画
像からなるディスプレイが提供される。染色体あるいは染色体の一部はカラーで
示されるが、この色は、染色体あるいは染色体の一部の識別を示唆するものであ
る。染色体あるいは染色体の一部は、染色体バンディング技術を用いてバンディ
ングを行ったとき、その形状に類似
する形になる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、染色体あるいは染色体の一部の合
成画像からなるディスプレイが提供される。この合成画像は、染色体あるいは染
色体の一部のカラー画像と縞状画像とを含む。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれば、染色体を表示するため
の装置が提供される。この装置は、（ａ）細胞のすべての染色体あるいは染色体
の一部の画像を視覚的なプレゼンテーション装置に提供するためのアルゴリズム
で補われた多周波数帯収集装置と、（ｂ）染色体あるいは染色体の一部を表示す
るための視覚的なプレゼンテーション装置とからなる。染色体あるいは染色体の
一部の各々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩色され、画像は、
異なる独特な色で染色体あるいは染色体の一部を示す。この場合、染色体あるい
は染色体の一部の各々は、一つの異なる独特な色が付与される。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれば、染色体を表示するため
の装置が提供される。この装置は、（ａ）細胞の少なくともいくつかの染色体あ
るいは染色体の一部の合成画像を視覚的なプレゼンテーション装置に提供するた
めのアルゴリズムで補われた多周波数帯収集装置と、（ｂ）染色体あるいは染色
体の一部を表示するための視覚的なプレゼンテーション装置とからなる。染色体
あるいは染色体の一部の各々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩
色され、染色体あるいは染色体の一部の各々に対する特有のバンディング・パタ
ーンを得るために、染色体バンディング技術を用いてバンディングされる。画像
は染色体あるいは染色体の一部を独特な色で示す。この場合、染色体あるいは染
色体の一部の各々は一つの独特な色が付与されるが、これらの独特な色の各々は
、染色体あるいは染色体の一部の各々のバンディング・パターンに応じて輝度パ
ターンを得る。その結果、染色体あるいは染
色体の一部の各々の独特な色とバンディング・パターンとは重なり合う。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれば、染色体を表示するため
の装置が提供される。この装置は、（ａ）細胞の少なくともいくつかの染色体あ
るいは染色体の一部の画像を視覚的なプレゼンテーション装置に提供するための
アルゴリズムで補われた多周波数帯収集装置と、（ｂ）染色体あるいは染色体の
一部を表示するための視覚的なプレゼンテーション装置とからなる。染色体ある
いは染色体の一部の各々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩色さ
れ、染色体あるいは染色体の一部の各々に対する独特なバンディング・パターン
及び形状を得るために、染色体バンディング技術を用いてバンディングされる。
画像は染色体あるいは染色体の一部を独特な色で示す。染色体あるいは染色体の
一部の各々は一つの独特な色を得ると共に、染色体あるいは染色体の一部の各々
は独特な形状を得る。その結果、染色体あるいは染色体の一部の各々の独特な色
と形状とは重なり合う。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれば、染色体を表示するため
の装置が提供される。この装置は、（ａ）染色体あるいは染色体の一部の合成画
像を視覚的なプレゼンテーション装置に提供するためのアルゴリズムで補われた
多周波数帯収集装置と、（ｂ）染色体あるいは染色体の一部を表示するための視
覚的なプレゼンテーション装置とからなる。染色体あるいは染色体の一部はカラ
ーで表示されるが、この色は明暗が交互にある縞状のバンディング・パターンを
含む。これらの色とバンディング・パターンとは、染色体識別の染色体部分を示
すものである。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれば、染色体を表示するため
の装置が提供される。この装置は、（ａ）染色体あるいは染色体の一部の画像を
視覚的なプレゼンテーション装置に提供するためのア
ルゴリズムで補われた多周波数帯収集装置と、（ｂ）染色体あるいは染色体の一
部を表示するための視覚的なプレゼンテーション装置とからなる。染色体あるい
は染色体の一部はカラーで表示されるが、この色は染色体あるいは染色体の一部
の識別を示唆するものである。染色体あるいは染色体の一部は、染色体バンディ
ング技術を用いてバンディングされるとき、その形状に類似するように形成され
る。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれば、染色体を表示するため
の装置が提供される。この装置は、（ａ）染色体あるいは染色体の一部の合成画
像を視覚的なプレゼンテーション装置に提供するためのアルゴリズムで補われた
多周波数帯収集装置と、（ｂ）染色体あるいは染色体の一部を表示するための視
覚的なプレゼンテーション装置とからなり、合成画像は染色体あるいは染色体の
一部のカラー画像と縞状画像とを含む。
本発明は、ピクセル分類のために、より有効な内部基準ベクトルを用いる染色
体の分類方法を提供することによって、現在既知である方法の欠点を克服するも
のである。この方法は容易に自動化が可能であり、この方法を用いることによっ
て、未熟な細胞遺伝学者でも、スペクトル及び空間的な情報を含む明瞭な、そし
て有益な核型を得ることが可能である。図面の簡単な説明
一例として添付図面を参照して、本発明をここに説明する。
図１は、米国特許出願第０８ / ３９２,０１９号、現在の米国特許第５,５３
９,５１７号に従って製作された結像分光計の主構成要素を示すブロック図であ
る（従来の技術）。
図２は、米国特許出願第０８ / ３９２,０１９号、現在の米国特許第
５,５３９,５１７号による結像分光計に用いられるサグナック干渉計を示す（従
来の技術）。
図３ａは、１９９６年４月２２日に出願された米国特許出願第０８ / ６３５,
８２０号及び雑誌サイエンス（「ヒト染色体の多色スペクトル核型分析」 E．Sc
hroeck et al.（1996）Multicolor spectral karyotyping of human chromosome
s，Science，273，494-497）に説明された、従来の技術における分類方法による
人工色を用いて分類された染色体を示す。
図３ｂは、DAPI でＲバンディングされた図３ａの染色体を示す。
図３ｃは、図３ａの染色体の整列核型を示す。
図４ａ及び図４ｂは、１９９６年４月２２日に出願された米国特許出願第０８
/ ６３５,８２０号及び雑誌サイエンス（「ヒト染色体の多色スペクトル核型分
析」 E．Schroeck et al.（1996）Multicolor spectral karyotyping of human
chromosomes，Science，273，494-497）に説明された、従来の技術による方法に
おけるＲＧＢアルゴリズムを用いて分類した図３ａ - ｃの染色体をスプレッド
及び核型として示す。
図５は、ＲＧＢアルゴリズムのための加重関数 Wb Wg Wr の例を示す。
図６は、染色体の分類のためにＲＧＢ画像を積分するステップを示す。この場
合、Wb Wg Wr は単純平方加重関数である。
図７は、例示した実験的な手順を用いて得た五つの基本的な外部スペクトルを
、発蛍光団及び基本染色体を特定して示す。
図８ａから図８ｅは、ピクセル数を表すプロットであり、各々、分解係数α−
εとして値（０ - １.０）を持つ。
図９ａから図９ｃは、正常な男性の染色体を示し、各々、同男性の染色体を、
本発明の方法による分類で、ＲＧＢで、そして結合核型で示すものである。
図１０ａ及び図１０ｂは、各々、図４ａのスプレッドと同様に分析されたＲＧ
Ｂ染色体スプレッド、及び従来のＲバンディング（DAPI）から得られる縞状パタ
ーンを示す。
図１１ａ及び図１１ｂは、本発明に従って図１０ａ及び１０ｂを重ね合わせた
二つの画像を示す。好適実施例の説明
本発明は、本来の位置で彩色した染色体を、染色体異常の検出に使用可能なカ
ラー（スペクトル）核型に分類するための方法に関する。このような分類のため
に、本発明は、特に、顕著な内部基準スペクトルを識別するための方法に関し、
内部基準スペクトルを、より良い分類結果が得られるように用いる。
本発明による染色体の分類方法の原理及び作用を、図面を参照しながら説明す
る。
スペクトル結像は、物体のすべてのポイント（ピクセル）から発光するスペク
トルの測定を可能にする技術である。スペクトル映像装置（結像分光計としても
ここに言及する）は、その視野に置かれた物体のすべてのポイントからの発光ス
ペクトルを測定し、後の検索及び分析のためにメモリに保存する計測器である。
スペクトル画像は、スペクトル映像装置によって測定された物体のスペクトルの
コレクションであり、通常、二次元が画像（ｘ及びｙ）で一次元がスペクトル軸
（λ）である三次元空間に輝度関数として定義され整理される。ゆえに、スペク
トル画像は、通常、データの「立方体」すなわち「スペクトル・キューブ」とし
て言及される。
各ピクセルのスペクトルは、Ｎが映像装置のスペクトル範囲とスペクトル解像
度とに依存する整数で表されるＮベクトルである。
従来の技術には、スペクトル画像（すなわち、スペクトル・キューブ）を測定
するための色々な方法がある。これらの方法に従ってデザインされた装置は、典
型的に、集光光学素子、分散要素（例えば、格子あるいはプリズム）、フィルタ
（例えば、AOTF あるいは LCTF）あるいは干渉計、集束光学素子、そして検出器
の二次元アレイ（通常、可視域におけるＣＣＤ、そして赤外線域における他タイ
プの検出器）を含む。
各々の方法には、利点と欠点とがあるが、１９９５年２月２１日に出願された
カビブ氏らの米国特許出願第０８ / ３９２,０１９号、すなわち１９９６年７月
２３日に発行された現在の米国特許第５,５３９,５１７号及び顕微鏡検査法のジ
ャーナル［Vol．182，pp．133-140，1996］に示されるように、特別なタイプの
三角形の干渉計に基づくスペクトル映像装置には、以前のスペクトル映像装置に
ない、感度の良さと、コンパクトで安定性が良いという利点がある。しかしなが
ら、各ピクセルに対するＮベクトルは、使用する発蛍光団に全てが調和するよう
に適当に選択した励起フィルタと、それらに組み合わせた狭帯域の、そして／あ
るいは広帯域の発光フィルタとを用いても得ることが可能である。したがって、
ピクセルの各々に対して各発光フィルタを用いて、輝度値を得ることができ、こ
れらの値が、各ピクセルに対するＮベクトルを構成する。この場合、Ｎは、使用
する発光フィルタの数に等しい。単一の励起フィルタを、すべての発光フィルタ
に組み合わせて用いない限り、このベクトルを、低解像度スペクトル・ベクトル
と考えることはできないが、フィルタと発蛍光団とを注意深く選択することによ
って、発蛍光団の識別を可能にするＮベクトルを得ることができる。したがって
、ここに説明する分類手順は、これらのベクトルにも適用できる。
主に狭帯域フィルタを用いる染色体の分類方法が、「組合せマルチ・フラワー
FISH によるヒト染色体の核型分析」（Speicher R．M.，Ball
ard S．G．and Ward C．D.（1996）Karyotyping human chromosomes by combina
torial multi-flour FISH，Nature genetics，12:368-375）に開示されている。
このケースでは、励起フィルタの数が６であるため、測定されたＮベクトルは、
事実６ベクトルである。
米国特許第５,５３９,５１７号に開示された発明によるスペクトル映像装置は
、イスラエルのアプライド・スペクトラル・イメージング社(Applied Spectral
Imaging Ltd.，Industrial Park，Migdal Haemek，Israel)によって開発された
もので、下記にスペクトラキューブとして言及する。この計測器は、Ｎが可視域
において約３０から５０、通常４０に等しいＮベクトルを提供する。
スペクトル画像測定の重要性は、物体を形成する物質の成分についての情報が
その発光スペクトルから得られるという事実にある。したがって、さもなければ
見る、あるいは識別することができない現象をマッピングし視覚化するために用
いることができる。カラー画像が白黒画像後の次のステップであるように、スペ
クトル画像はカラー画像に続く次のステップである。二つの異なるタイプの樹木
の葉、あるいは若い葉と古い葉との間の緑色の色合いに違いがあるように、テキ
サス・レッド及びローダミン等の二つの蛍光染料は、肉眼には同じ色のように見
えるが、１０ナノメートルの解像度を持つスペクトルグラフによれば十分に識別
可能である。ギムザで染色された白血球等の複雑な生物学系は、白色光の透過に
よる顕微鏡を介した眼には、異なるレベルの輝度にある紫、青、そして赤色の領
域から構成された構造を持つ物体として写る。肉眼で認知される色は、単に三色
、赤、緑及び青（ＲＧＢ）の組合せから構成されるため、細胞中の、色によって
分類可能な異なる領域の数は限られている。同じ細胞の各ポイントに対して、ス
ペクトル映像装置は、そのポイントに存在する化学物質に依存するスペクトルあ
るいは他のベクトル
を測定するもので、そのスペクトルは、カラー画像のように単に三色からなるの
ではなく、（スペクトル解像度に応じて）５０程度のデータを含む波長の関数で
ある。したがって、肉眼では同色に属すると認識されてしまうようなピクセル間
の小さなスペクトル差あるいは移行も、スペクトル映像装置には識別可能である
ため、肉眼に比べ、スペクトル映像装置を用いることで、細胞内のより多くの生
物学的構造あるいは構成要素が分類及び識別可能である。
例えば、Ｘ・Ｆ・ワン氏及びＢ・ハーマン氏によって編集された蛍光結像分光
分析法及び顕微鏡検査法（Fluorescence Imaging Spectroscopy and Microscopy
，edited by X．F．Wang and B．Herman，Vol．137 pp．87-124，1996，John Wi
ley & Sons）においては、壁が核の一部と認知される単純カラー画像とは正反対
に、スペクトル画像では、核壁が核の他の部分からはっきりと区別されて示され
ている（同書１１５ページ図 ４.１０ｄを参照）。
Ｅ．シュロエク氏らのヒト染色体の多色スペクトル核型分析（E．Schroeck et
al.（1996）Multicolor spectral karyotyping of human chromosomes. Scien
ce，273，494-497）においては、米国特許第５,５３９,５１７号に開示されたス
ペクトル映像装置を、蛍光 in situ ハイブリダイゼーション（FISH）技術と組
合せて用い、組合せ彩色染色体（人間及び動物）を分析する方法が示されている
。これによれば、核型分析及び染色体異常の検出及び特徴づけが可能である。
この技術（上記「発明の背景」及び下記「例」においても説明）によれば、各
染色体は、多数の染料のセットの中から選んだ蛍光染料の異なる組合せを含む相
補的な DNA 物質で交雑されるため、分裂中期スプレッドの各染色体は、その表
面上に、異なる蛍光スペクトルをほぼ均一に発光する。通常、各染色体を、五つ
の染料のセットから選択した最大で四
つの染料（例えば、一つ、二つ、三つあるいは四つの染料）からの異なる組合せ
で標識することで、各染色体に対して一つずつ、２４の異なる蛍光スペクトルを
もたらすことができる。これは、（２４の異なるスペクトル、すなわち染料の２
４の組合せを必要とする）ヒト染色体、（２４とは数が異なる）ネズミ及びサル
染色体、健康な、あるいは病んだ（例えば、癌性の）細胞に対して行われる。こ
の方法を用いることで、転座のスペクトルが明らかに周囲の染色体とは異なり際
立つため、瞬時に、そして確実に転座を検出及び識別することができる。他方、
染色体の分類のために今日広く用いられているＧバンディング技術によって得ら
れる情報は、この目的においてそれほど有効ではない。
この明細書においては、用語「スプレッド」及び「核型」を、染色体の視覚化
を指すために取り替えて用いる。多くの場合、用語「スプレッド」を、染色体の
対として配置する前の染色体を示すために用い、用語「核型」を、このような配
置後の染色体を示すために用いるが、識別する染色体のセットに言及するこれら
の用語の同一な意味を限定することを意図するものではない。
しかしながら、上記「発明の背景」の箇所で説明したように、この分類方法は
、正常な核型から得た普遍的な基準スペクトルに基づくもので、その後の他の核
型における染色体の分類に用いられるものである。上記に説明したように、ある
場合においては新しい核型は適切に分類されない、あるいは部分的に分類される
ため、このアプローチが常に成功するというわけではない。
最良の分類結果が、内部基準スペクトルを用いることによって得られるため、
本発明は、内部基準スペクトルを計算するための方法を提供することに向けられ
ている。この計算は、従来の技術における染色体の標準分類技術（例えば、Ｇバ
ンディングあるいはＲバンディング）を用い
る前分類（pre-classification）からは独立している。
したがって、本発明によれば、細胞のＬ染色体あるいは染色体の一部の分類の
ためのＬ内部基準ベクトルを見いだすための方法が提供される。ここで用いる、
また請求項で用いる用語「染色体あるいは染色体の一部」は、細胞内に存在する
Ｌ種類あるいはタイプの染色体から得られる染色体あるいは染色体の一部、また
はそれらの染色体の部分あるいはサブセットに言及する。しかしながら、各タイ
プには通常二つのコピーが存在する。病的なケース（例えば、腫瘍）においては
、二つのコピーよりも多い、あるいは少ない染色体のタイプが存在する染色体異
常が現れる。この場合、染色体の一部あるいは全部が、例えば、重複あるいは欠
損している。人間の細胞が選択され、すべての染色体を分析した場合、Ｌは、男
性で２４、そして女性で２３である。
しかしながら、本発明は、細胞の染色体のサブセットを分析することも意図し
ている。したがって「Ｌ」は、分析すべき細胞を特徴づける染色体の数よりも小
さな整数であってもよい。さらに、この方法によれば、Ｌ染色体あるいは染色体
の一部は、Ｋ、例えば、５つの異なる発蛍光団あるいはその組合せで彩色される
。この場合、Ｌ染色体あるいは染色体の一部のＫ基本染色体あるいは染色体の一
部は、各々、Ｋの異なる発蛍光団の一つで彩色され、Ｌ染色体あるいは染色体の
一部の他のＬ−Ｋ、例えば、男性については１９は、各々、Ｋの異なる発蛍光団
の異なる組合せで彩色される。例えば、組合せ標識あるいは組合せ交雑等の組合
せ標識アプローチを用いて染色体を彩色する。組合せ交雑を選択することが好ま
しい。
Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各々の各ピクセルに対して第一のベクトルを
測定するために多周波数帯収集装置を用いる。その後、Ｋ基本染色体あるいは染
色体の一部の各々に属するピクセルを識別し、それら
のピクセルを基本ピクセルとして定義し、基本ピクセルからなるＫ基本クラスを
得る。Ｋ基本クラスの各々から少なくとも一つの基本ピクセルを、Ｋ内部基準ベ
クトルであるＫ基本ベクトルを得るために用いる。その後、これらのＫ基本ベク
トルを、他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルを識別するた
めに用いる。最終的に、他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するこれら
のピクセルを、他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルを計算するために用いることによっ
て、Ｌ［Ｋ ＋（Ｌ−Ｋ）］内部基準ベクトルのすべてを見いだす。
ほとんどの用途においてＫは５であるが、タイプ、スペクトル特性、分析され
る染色体あるいは染色体の一部の数Ｌに応じて、発蛍光団の他の組合せも適用可
能である。
本発明の好適実施例によれば、上記の方法は、細胞のＬ染色体あるいは染色体
の一部の分類のために用いられる。このため、上記に説明したように、Ｋの異な
る発蛍光団あるいはその組合せで染色体を彩色する。染色体の分類のために、上
記に説明したように、Ｌ内部基準ベクトルを見いだし、ピクセルの各々をＬ分類
クラスの一つに分類するために用いる。
本発明の好適実施例においては、分類後のピクセルのクラスには、各々、特有
な人工色が付与される。Ｌ基準ベクトルを用いてピクセルの各々をＬ分類クラス
の一つに分類する処理を、Ｌ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルの各
々に対してバイナリ・ベクトルを見いだす線形分解アルゴリズムを用いて行うこ
とが好ましい。このことについては、下記の「例」の箇所でさらに詳しく説明す
る。この染色体の分類方法は、染色体異常の検出に用いることができる。
本発明の実施例における下記の特徴によれば、細胞のＬ染色体あるいは染色体
の一部を分類するための方法が提供される。Ｌ染色体あるいは
染色体の一部を、Ｋの異なる発蛍光団あるいはその組合せで彩色するとき、Ｌ染
色体あるいは染色体の一部のＫ基本染色体あるいは染色体の一部を、各々、Ｋの
異なる発蛍光団の一つで彩色し、Ｌ染色体あるいは染色体の一部の他のＬ−Ｋを
、各々、Ｋの異なる発蛍光団からなる異なる組合せで彩色する。この方法は、（
ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各々の各ピクセルに対して第一のベクトル
を測定するために多周波数帯収集装置を用いるステップ、（ｂ）Ｋ基本染色体あ
るいは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別し、それらのピクセルを基本
ピクセルとして定義し、基本ピクセルのＫ基本クラスを得るステップ、（ｃ）Ｋ
基本クラスの各々から少なくとも一つの基本ピクセルを用いて、Ｋ内部基準ベク
トルであるＫ基本ベクトルを得るステップ、そして（ｄ）他のＬ−Ｋ染色体ある
いは染色体の一部に属するピクセルを識別するためにＫ基本ベクトルを用いるス
テップからなる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、この方法は、分類したピクセルの
クラスの各々に対して特有な人工色を与えるステップからなる。
また、本発明による染色体の分類は、基本ピクセルに基づく分類によって行う
こともできる。この場合、内部基準ベクトルを識別するステップは省略される。
この実施例によれば、上記に説明したように、Ｋの異なる発蛍光団あるいはそれ
らの組合せで彩色した細胞のＬ染色体あるいは染色体の一部を分類するための方
法が提供される。この方法は、（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各々の各
ピクセルに対して第一のベクトルを測定するために多周波数帯収集装置を用いる
ステップ、（ｂ）Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルを
識別し、それらのピクセルを基本ピクセルとして定義し、基本ピクセルのＫ基本
クラスを得るステップ、（ｃ）Ｋ基本クラスの各々から少なくとも一つの基本ピ
クセルを用いてＫ内部基準ベクトルであるＫ基本ベクトルを得る
ステップ、そして（ｄ）他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセ
ルを識別するためにＫ基本ベクトルを用いるステップからなる。
下記例３において説明するが、ある場合には、基本染色体あるいは染色体の一
部、したがって基本ピクセル及び基準ベクトルは、一つ以上の発蛍光団に関わる
。ゆえに、本発明によれば、細胞内の染色体あるいは染色体の一部を分類するた
めの方法が提供される。染色体あるいは染色体の一部を、異なる発蛍光団あるい
はその組合せで彩色するが、染色体あるいは染色体の一部の各々を、異なる発蛍
光団あるいは発蛍光団の組合せで彩色する。この方法は、（ａ）染色体あるいは
染色体の一部の各々の各ピクセルに対して第一のベクトルを測定するために多周
波数帯収集装置を用いるステップ、（ｂ）基本染色体あるいは染色体の一部に属
するピクセルを識別し、それらのピクセルを基本ピクセルとして定義し、基本ピ
クセルの基本クラスを得るステップ、（ｃ）基本クラスの各々から少なくとも一
つの基本ピクセルを用い、基本的な内部基準ベクトルである基本ペクトルを得る
ステップ、そして（ｄ）他の染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルを識
別するために、基本的な内部基準ベクトルを用いるステップからなる。
多周波数帯収集装置は、上記に説明したように、一つのフィルタ・キューブと
組み合わせたスペクトル映像装置、または複数のフィルタ・キューブと発光及び
励起フィルタを含む装置であることが好ましい。
さらに、上記の第一のベクトルの各々はＮ項目を含むことが好ましい。下記の
「例」の個所で詳細に述べるが、Ｎは、３から１５０の範囲で選ばれた整数であ
って、正規化されることが好ましい。また、第一のベクトルの各々がスペクトル
を表すことが好ましい。
本発明の好適実施例においては、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に
属するピクセルの識別は、Ｌ染色体あるいは染色体の一部の従
来のバンディング・パターンを用いて、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各
々に属するピクセルを識別する等の、あるいはＲＧＢアルゴリズムを用いて、Ｋ
基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別する等の方法に
よって行う。択一的に、ライブラリからのＫ外部基本ベクトルを用いて、Ｋ基本
染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別してもよい。どの場
合も、Ｋ基本ベクトルの各々は、基本クラスの一つに属する複数の基本ピクセル
の平均である。
本発明のもう一つの好適実施例においては、ライブラリからの外部基本ベクト
ルを用いての、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルの識
別を次のように行う。（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各ピクセルに対し
て分解Ｋベクトルを定義するために線形分解アルゴリズムを用い、（ｂ）分解Ｋ
ベクトルの各々を変換バイナリＫベクトルに変えるために高カットオフ値を用い
、そして（ｃ）変換バイナリＫベクトルの各々をＫ被定義バイナリＫベクトルに
比較し、Ｋの異なる発蛍光団の各々を定義することによって、Ｋ基本染色体ある
いは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別する。
本発明のもう一つの好適実施例においては、他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体
の一部に属するピクセルの識別、そして他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルの計算を次
のように行う。（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各ピクセルに対して分解
Ｋベクトルを定義するために線形分解アルゴリズムを用い、（ｂ）分解Ｋベクト
ルの各々を変換バイナリＫベクトルに変換するために低カットオフ値あるいは低
カットオフ範囲を用い、そして（ｃ）変換バイナリＫベクトルの各々をＬ−Ｋ被
定義バイナリＫベクトルに比較し、Ｋの異なる発蛍光団の組合せの各々を定義す
ることによって、Ｌ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルを
識別する。
さらに、本発明によれば、カラーの染色体核型が提供される。このようなカラ
ーの核型としては、細胞のすべての染色体あるいは染色体の一部の画像を含むデ
ィスプレイがある。染色体あるいは染色体の一部の各々を、異なる発蛍光団ある
いは発蛍光団の組合せで彩色することによって、画像は、異なる特有な色で、染
色体あるいは染色体の一部を示すことが可能である。この場合、染色体あるいは
染色体の一部の各々は、異なる独特な色が付与される。ここで用いる用語「ディ
スプレイ」は、写真、印刷物、スクリーン・ディスプレイあるいはモニタ・ディ
スプレイ等の視覚的なプレゼンテーションに言及するが、これらに限定されるも
のではない。
本発明のもう一つのカラー核型としては、細胞の少なくともいくつかの染色体
あるいは染色体の一部の合成画像を含むディスプレイがある。染色体あるいは染
色体の一部の各々を、異なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩色し、染色
体バンディング技術を用いてバンディングを行い、染色体あるいは染色体の一部
の各々に対して独特なバンディング・パターンを得る。画像は染色体あるいは染
色体の一部を特有な色で示す。この場合、染色体あるいは染色体の一部の各々は
、一つの特有な色が付与され、さらに、特有な色の各々が、染色体あるいは染色
体の一部の各々のバンディング・パターンに応じた輝度パターンを得る。このた
め、染色体あるいは染色体の一部の各々の特有な色とバンディング・パターンと
の両方が重複する。
本発明のもう一つのカラー核型としては、細胞の少なくともいくつかの染色体
あるいは染色体の一部の合成画像を含むディスプレイがある。染色体あるいは染
色体の一部の各々を、異なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩色し、染色
体バンディング技術を用いてバンディングを行い、染色体あるいは染色体の一部
の各々に対する独特なバンディング
・パターン及び形状を得る。画像は、染色体あるいは染色体の一部を特有な色で
示す。この場合、染色体あるいは染色体の一部の各々は、一つの特有な色が付与
される。さらに、染色体あるいは染色体の一部の各々は独特な形状が与えられる
。このため、染色体あるいは染色体の一部の各々の特有な色と形状との両方が重
複する。
また、本発明によれば、染色体あるいは染色体の一部の合成画像を含むディス
プレイが提供される。染色体あるいは染色体の一部が、明暗の縞模様からなるバ
ンディング・パターンを含みカラーで提示される。この場合、色及び縞模様の両
方が、各々、染色体識別において染色体部分（すなわち、染色体番号そして／あ
るいは領域）を示す。
さらに、本発明によれば、染色体あるいは染色体の一部の画像を含むディスプ
レイが提供される。染色体あるいは染色体の一部は、染色体あるいは染色体の一
部の識別を示唆する色で示される。この場合、染色体バンディング技術（例えば
、Ｇバンディング、Ｒバンディング（DAPI）など）を用いてバンディングを行う
と、染色体あるいは染色体の一部は、その形状（輪郭）に類似する形になる。
さらに、本発明によれば、染色体あるいは染色体の一部の合成画像を含むディ
スプレイが提供される。この合成画像は、染色体あるいは染色体の一部のカラー
画像及び縞状画像の重なりを含む。
ピクセル分類のために内部基準ベクトルを用いる染色体の分類の導入によって
、本発明の方法には、従来の技術による方法に優る大きな利点が生じた。通常、
内部基準ベクトルを用いる方が良い結果が得られる。本発明のもう一つの利点は
、この方法は容易に自動化が可能であるということである。したがって、この方
法を用いることによって、熟練した細胞遺伝学者でなくとも、スペクトルの情報
及び立体的な情報を含む明瞭な、そして有益な核型を得ることが可能になる。
さて、次の例を参照するが、これらの例は、限定せずに、上記の説明と共に本
発明を説明するものである。
例１
測定すべき染色体の準備
多色 FISH の出現は、基本研究及び遺伝子の診断における分子細胞遺伝学の応
用を広げた。すべての既存の多色 FISH 技術は、発光スペクトルが光学フィルタ
で分離され得る蛍光プローブを用いることを必要とする（「組合せ蛍光発光及び
デジタル結像顕微鏡検査法を用いる in situ ハイブリダイゼーションによる七
つの異なる DNA プローブの同時の視覚化」［Ried et al.,（1992）Simultaneou
s visualization of seven different DNA probes by in situ hybridization u
sing combinatorial fluorescence and digital imaging microscopy. Proc．N
atl．Acad. Sci．USA 89，1388-1392; and，Ried（Jan．1994）Fluoreszenz in
situ Hybridizierung in der genetischen Diagnostik，Faculty of theoretica
l medicine，Ruprecht-Karls University Heidelberg］を参照）。この必要性は
、任意の試料において識別可能な染料の数を限定するものである。
染色体を分類し、それによって染色体異常を検出するという目的で、多数のス
ペクトル的に重なり合う標識プローブを（単一で、また、組合せで）測定し分析
するためにスペクトラキューブ・システムを用いる、 FISH のための新規なアプ
ローチが、最近紹介された（「ヒト染色体の多色スペクトル核型分析」E．Schro
eck et al.（1996）Multicolor spectral karyotyping of human chromosomes．
Science，273，494-497 を参照）。
この新規なアプローチによれば、生物学的試料のすべてのポイントに
おいて正確なスペクトル・データを同時に測定可能なフーリエ分光分析法、CCD
結像及び光学顕微鏡検査法の組合せであるスペクトル生体結像検査法が、ヒト染
色体のすべてのタイプ（すなわち、２４種）の、交雑に基づく多色の出現を視覚
化し、ヒトの核型カラー・マップ（カラー・スペクトル核型）を生成するために
用いられている。
現時点において好ましい染料及びそれらの組合せを下記に説明するが、これら
の染料及び組合せは、本発明による染色体の分類方法を行うために用いられるも
のである。
組合せ交雑アプローチに従って五つの発蛍光団のセットから選択した４以下の
異なる発蛍光団（表１、ａからｅ）の異なる組合せで各々を標識した２４の染色
体ペイント（１から２２、Ｘ及びＹ、表１）（異なる発蛍光団及びそれらのスペ
クトルの特徴については表３を、２４の染色体ペイントを得るために、表１にリ
ストアップした発蛍光団を割当てることについては表２を参照）を、リエド氏ら
の著書（「組合せ蛍光発光及びデジタル結像顕微鏡検査法を用いる in situ ハ
イブリダイゼーションによる七つの異なる DNA プローブの同時の視覚化」［Ri
ed et al.,（1992）Simultaneous visualization of seven different DNA prob
es by in situ hybridization using combinatorial fluorescence and digital
imaging microscopy. Proc．Natl．Acad．Sci．USA 89，1388-1392］を参照）
で説明されているように、準備した少数の無関係の男性の白血球の有糸分裂染色
体スプレッドに同時に交雑した。
交雑した染色体を、スペクトラキューブ・システムに接続した逆蛍光顕微鏡を
介して視検し、分析した。
同様に、他の発蛍光団、発蛍光団の他の組合せ、そして異なる標識化アプロー
チ（例えば、組合せ標識）を用いることができることは同業者には明白である。
したがって、下記の表１及び表２にリストした情報は、
単に説明のためのものであり、本発明の範囲を、リストした発蛍光団、発蛍光団
の組合せ、そして／あるいは標識化技術に限定する意図は全くない。
１ アマーシャム（Amersham）から。 例２
測定装置
図１は、１９９５年２月２１日に出願されたカビブ氏らの米国特許出願第０８
/ ３９２,０１９号、すなわち１９９６年７月２３日に発行された現在の米国特
許第５,５３９,５１７号に開示された従来の技術による結像分光計の主構成要素
を示すブロック図である。この結像分光計は、その構造が本発明の方法を行うの
に非常に適しており、高いスペクトル解像度（波長に応じて約４から１４ｎｍ）
及び空間解像度（約３０／Ｍ μｍ、Ｍは顕微鏡あるいは前部光学素子の有効拡
大率）を持つ。
したがって、図１の従来の結像分光計は、２０と符号が付いた採光光学系、ブ
ロック２２で示された一次元スキャナ、ブロック２４で示された光路差（OPD）
発生器あるいは干渉計、ブロック２６で示された一次元あるいは二次元検出アレ
イ及びブロック２８で示されたシグナル・プロセッサ及びディスプレイを含む。
システム２０における重要な要素は、OPD 発生器あるいは干渉計２４であり、
それは、分析される情景の各ピクセルから放射された光のスペクトル輝度の一次
結合の所定セットに対応する被変調光を出力するものである。干渉計からの出力
は検出アレイに集束される。したがって、すべての必要な光学的位相差は、スペ
クトルの再構築に必要なすべての情報を得るために、視野のすべてのピクセルに
対して同時に走査される。情景内のすべてのピクセルのスペクトルは、結像情報
と共に同時に集められるため、リアルタイムでの画像分析を可能にする。
米国特許第５,５３９,５１７号による装置は多種多様の構成が可能である。特
に、用いられる干渉計は、米国特許第５,５３９,５１７号の関連する図面に示さ
れるように、他の鏡と組み合わせてもよい。
したがって、米国特許第５,５３９,５１７号によれば、別タイプの干
渉計を用いることも可能である。これらには、次のものが含まれる。（１）光を
変調するために OPD が変えられる可動タイプ干渉計、すなわち、スキャン厚が
あるファブリ‐ペロ干渉計、（２）採光光学系及びスキャナから光線を受け二つ
の光路に光線を分けるビーム・スプリッタを含むマイケルソン型干渉計、（３）
オプションとして、上記の米国特許（その図１４を参照）に述べられた、四つの
鏡とビーム・スプリッタとを持つ干渉計等の、他の光学的手段と結合されるサグ
ナック干渉計（この干渉計内では、OPD は、入ってくる光の入射角に応じて変化
する）。
図２は、OPD が入射光の入射角に応じて変化する干渉計を利用して米国特許第
５,５３９,５１７号に従って構成された結像分光計を示す。光軸に対して小さな
角度で干渉計に入る光線は、この角度に対し直線的にかなり変化する OPD を生
じる。
図２の干渉計においては、すべてのピクセルの源３０からのすべての光は、採
光光学系３１によって一直線にされた後、メカニカルスキャナ３２によって走査
される。光は、ビーム・スプリッタ３３を介して第一の反射鏡３４へ、そして第
二の反射鏡３５へ通される。この第二の反射鏡３５への光は、反射してビーム・
スプリッタ３３そして集束レンズ３６を介して検出器３７（例えば、CCD）のア
レイへ送られる。この光線は、ビーム・スプリッタ３３によって反射された光線
に、次に第二の反射鏡３５によって反射された光線に、最後に第一の反射鏡３４
によって反射された光線に干渉する。
一回の走査の最後には、すべてのピクセルがすべての OPD を介して測定され
てしまうため、情景の各ピクセルのスペクトルはフーリエ変換によって再構築さ
れることが可能である。光軸に平行な光線は補正され、光軸に対して角度（θ）
にある光線は、ビーム・スプリッタ３３の厚さ、屈折率及び角度θの関数である
OPD を生じる。小さな角度において OP
D はθに比例する。適切な逆変換を適用することによって、また、注意深いブッ
クキーピングを行うことによって、すべてのピクセルのスペクトルが計算される
。
図２の構成においては、角度β（図２ではβ ＝ ４５度）にあるビーム・スプ
リッタ上に入射する光線は、干渉計を OPD ＝ ０で通り抜けるが、一般の角度
β−θで入射する光線は、方程式２で与えられる OPD を生じる。
この式において、θは、光軸からの光線の角距あるいは中央位置に対する干渉計
の回転角度であり、ｔはビーム・スプリッタの厚みであり、ｎはビーム・スプリ
ッタの屈折率である。
方程式２から、中央位置に対する正及び負の両角度を走査することによって、
すべてのピクセルに対する両面の干渉写真が得られることが明らかであり、この
ことは、位相誤差を消去する助けとなり、フーリエ変換の計算により正確な結果
が得られることになる。走査振幅は、達成可能な最大 OPD を決めるため、測定
されたスペクトル解像度に影響を与える。角度ステップの大きさが OPD ステッ
プを決定するが、OPD ステップは、逆に、システム感度の良い最も短い波長によ
って規定される。事実、試料採取の定理（「干渉分光分析法の原理」［Chamberl
ain（1979）The principles of interferometric spectroscopy，John Wiley an
d Sons，pp．53-55］を参照）によれば、この OPD ステップは、システム感度の
良い最も短い波長の半分よりも小さくなければならない。
考慮すべきもう一つのパラメータは、マトリクスにおける検出器要素
の限られた大きさである。集束光学素子を介して、この要素は、干渉計内に有限
の OPD を生じ、干渉写真に直角関数を巻き込む効果がある。このことは、結果
として、短い波長におけるシステム感度の減少を引き起こし、要素によって生じ
る OPD 以下の波長に対してはゼロに落ちてしまう。この理由のため、変調伝達
関数（MTF）の条件が満足していることを保証しなくてはならない。すなわち、
干渉計内に検出器要素によって生じる OPD は、この計測器の感度を満たす最短
波長よりも小さくなくてはならない。
したがって、米国特許第５,５３９,５１７号に開示された発明に従って構成さ
れた結像分光計は、ただ単に、視野内のすべてのピクセルから来る光の輝度のみ
を測るものではなく、予め定められた波長範囲内の各ピクセルのスペクトルをも
測るものである。また、どの時点においても、視野内の各ピクセルによって発せ
られた光が全てより良く利用されるため、先に説明したように、フレーム時間を
かなり減少し分光計の感度をかなり増加するものである。このような結像分光計
は、種々のタイプの干渉計、採光光学系及び集束システムを含んでもよく、その
ため、医学的診断及び治療や生物学の研究における用途、また、地質学や農業に
おける調査等のための遠隔測定を含む多種多様な用途に用いられ得るものである
。
上記のように、米国特許第５,５３９,５１７号に開示された発明による結像分
光計は、イスラエル共和国にあるスペクトラル・ダイアグノスティクス社（Spec
tral Diagnostics Ltd.; Industrial Park，Migdal Haemek，Israel）によって
開発されたもので、ここにスペクトラキューブ（SpectraCubeTM）として言及す
る。
顕微鏡に光学的に接続されたスペクトラキューブ・システムを、本発明による
染色体の分類方法を行うために用いる。スペクトラキューブ・
システムには、下記の表３にリストアップした性能がある。
ここでは、従来の技術であるスペクトラキューブ・システムを、上記に説明し
たように本来の位置で彩色した分裂中期の染色体のすべてのピクセルのスペクト
ル・データ（この場合はスペクトル）のＮベクトルを得るために用いる。しかし
、先に説明したように、スペクトル映像装置、すなわちフィルタ（例えば、超音
波光学チューナブル・フィルタ（AOTF）あるいは液晶チューナブル・フィルタ（
LCTF））及び分散要素（例えば、格子あるいはプリズム）に基づくスペクトル映
像装置を含み、視野内に置かれた物体のすべてのポイントから発光するスペクト
ルを測定し、後の検索及び分析のためにメモリに保存する計測器、または他のス
ペクトル・データあるいは多周波数帯収集装置（例えば、「組合せマルチ・フラ
ワー FISH によるヒト染色体の核型分析」（Speicher R．M.，Ballard S．G．an
d Ward C．D.（1996）Karyotyping human chromosomes by c
ombinatorial multi-flour FISH，Nature genetics，12:368-375）の開示に従う
装置）を、必要なスペクトル・データを得るために用いることができる。したが
って、本発明の範囲を、スペクトル・データ収集装置の特定なタイプ、あるいは
特定なタイプのスペクトル映像装置を用いるように限定しないことを意図してい
る。
例３
染色体の分類のための内部基準ベクトルの識別
１．定義及びスペクトル・データの前処理
スペクトルを、各成分あるいは項目が選択波長における光の輝度を表すＮサイ
ズ・ベクトルであると表すことができる。スペクトルの成分数（Ｎ）は、スペク
トル範囲（例えば、可視光線の範囲、４００-７５０ｎｍ）と、測定装置のスペ
クトル解像度とに依存するものであり、例えば、４００ｎｍから７００ｎｍのス
ペクトル範囲に均一に分布する２ｎｍのスペクトル解像度では、スペクトルを１
５１ベクトルによって表すことができる。
したがって、用語「スペクトル」（あるいはその複数形）がこの明細書及び下
記の請求項で用いられるときは、それはスペクトルを表すＮベクトルに言及する
。ある場合には同等な用語として「スペクトル・ベクトル」を用いる。
また、もう一つの用語「正規化スペクトル」も用いるが、正規化スペクトルは
、オリジナルのスペクトルから、スペクトル全体の積分輝度によって、各値にお
ける輝度を除算して計算される。この手順は、正規化スペクトルが正確に１に等
しいトータル積分輝度を持つことを保証する。これによって、輝度に関わらず、
二つの異なるスペクトルのスペクトル形状を比較することが可能になる。多くの
場合、スペクトルのクラス分
けには、スペクトルの輝度というよりも、どちらかと言うとその形状の方が有効
である。測定試料、標識化手順、あるいは測定光学素子に関連する不規性に起因
する輝度の明暗効果を除くために正規化スペクトルを用いることが好ましい。
さらに、ここに説明する数学的な処理の全てを、バックグラウンド減算処理の
後に行うことが好ましい。バックグラウンド減算は、背景領域に位置する一つの
ピクセルのスペクトル、あるいは複数の、またはすべてのピクセルの平均スペク
トルを、各ピクセルのスペクトルから減算する数理的な処理である。このため、
すべてのピクセルに共通する背景蛍光信号が除かれ、信号の分類特定性が増す。
さらに、背景ピクセルには、すべての波長においてスペクトルの輝度がゼロに近
いという特徴があり、次の処理に進む前に、このようなピクセルを取り除いてし
まうことが好ましい。したがって、染色体に関するピクセルだけを考慮すること
ができる。
２．外部基本スペクトル・ベクトルの識別
用語「基本」は、他の用語、スペクトル、ピクセル、染色体、集まり、クラス
等に併せてここで用いるが、多くの場合、単一の発蛍光団を用いた場合に言及し
、発蛍光団の組合せと対照するものである。この例においては、五つの発蛍光団
を用いるため、五つの基本クラスがあり、各クラスは、各々、異なる発蛍光団に
関連する。しかしながら、ある用途においては、基本的な特徴（例えば、染色体
、ピクセル、クラスなど）は、一つ以上の発蛍光団が関わる特徴に言及するとい
うことに注意すべきである。この例においては、基本的な特徴は、単一の発蛍光
団に関わる特徴に言及するが、本発明の範囲をこのようなケースに限定すること
を意図してはいない。したがって、上記に説明し、さらに下記に説明及び実
証する線形分解は、一つ以上の発蛍光団によって彩色した基本染色体に属する基
本クラスを形成する基本ピクセルを用いて行ってもよい。
上記例１のの表１及び２に示すように、この例における基本的な五つの染色体
は、染色体番号が２、８、１４、１７及び２０であり、これらを、各々、Ｃｙ５
.５（ｅ）、スペクトラム・グリーン（ｄ）、テキサス・レッド（ｂ）、Cy５TM
（ｃ）及びスペクトラム・オレンジで（ａ）で標識する。
したがって、基本ピクセルとは、単一の発蛍光団で標識された遺伝物質を示す
ものであり、この場合は、上記に特定した染色体から生じた遺伝物質である。し
たがって、基本ピクセルには五つのクラスがある。
ここに言及する基本スペクトル・ベクトルは、単一の発蛍光団で標識（例えば
、彩色）した遺伝物質におけるピクセルのスペクトル・ベクトルである。したが
って、この例においては、基本スペクトル・ベクトルには五つのクラスがあり、
これらは、上記に特定した五つの染色体から得た遺伝物質を表わすピクセルのス
ペクトル・ベクトルがある。
外部基本スペクトル・ベクトルは、通常、正常な男性の、事前に分類されたカ
ラー（スペクトル）核型から得られる基本スペクトル・ベクトルである。
分類すべき核型の内部基本スペクトル・ベクトルを見いだすために、本発明の
方法に従って、染色体の分類を改善するために用いられる。さらに、下記の、本
発明のもう一つの実施例によれば、内部基本基準ベクトルは、研究対象である核
型から直接得られる。
本発明によれば、外部基本スペクトル・ベクトルを識別するためのアプローチ
が提供される。
１９９６年４月２２日に出願された米国特許出願第０８/６３５,８２０号及び
雑誌『サイエンス』「ヒト染色体の多色スペクトル核型分析」
［E，Schroeck et al．（1996）Multicolor spectral karyotyping of human ch
romosomes. Science，273，494-497］に説明された従来の技術による染色体の
分類方法を用いて得た男性の正常なカラー核型を示す図３ａから図３ｃを参照し
ながら、第一のアプローチを説明する。用いた発蛍光団の正確な種類及び組合せ
は、上記例１の表１及び２にリストされている。
図３ａから図３ｃの核型は次のようにして得た。第一に、染色体を、上記表１
及び２のように標識された染色体ペイントで、そしてＲバンディングのために D
API で交雑した。第二に、図３ｂに示す核型の染色体を、従来の染色体Ｒバンデ
ィング技術によって識別した。第三に、染色体Ｒ - バンディングによって測定
した２４の染色体タイプ（すなわち、１-２２、Ｘ及びＹ）のいずれかに属性が
あるピクセルを特徴づける平均正規化スペクトルを計算し、得られた２４の平均
正規化スペクトルを用い、基準スペクトルのライブラリを形成した。第四に、基
準スペクトルを、その核型のピクセルの分類のために用いた。分類結果を図３ａ
に示す。その後、図３ｃに示すように、本技術で既に知られている順に染色体を
配列した。
分類のために、画像内の各ピクセルの正規化スペクトルを参照ライブラリの２
４の異なる基準スペクトルの一つ一つに比較し、基準スペクトルとの類似性（例
えば、最少矩形誤差処理によって推測できる最小誤差）を測定した。この分類に
従って、各ピクセルに、各々を区別する所定の人工色を付与した。各染色体が、
異なる人工色（全体で２４色）で彩色されるカラー核型を得た。
先に述べたように、分類においては、いくつかのスペクトルを基準スペクトル
とし、表示画像の各ピクセルを、それらの基準スペクトルの一つに最も類似する
ものとして、その分類に応じて、異なる所定の人工色
で彩色する。
分類には、種々のアルゴリズムが用いられる。例えば、方程式３から６を考察
する。
この場合、Ｉmax は画像の最大輝度であり、Ｇx,y は、ピクセル（座標ｘ、ｙ）
がスクリーン上に表示される輝度であり、Ｉxy（λ）はそのスペクトルである。
＜Ｉxy（λ）＞は３ ｘ ３の隣接ピクセルのグループにおけるＩxy（λ）の平均
である。さらに、Ｓmax のピーク輝度であり、Ｔmax は＜Ｉxy（λ）＞のピーク
輝度である。Ｒλは、相似性マップを計算するための基準スペクトルである。Ｒ
max は基準スペクトルＲλのピーク輝度であり、そしてｎは測定波長の数である
。
択一的に、類似性の度合いを表すために下記の方程式７を用いてもよい。
この場合、Ｉxy（λ）はピクセル ｘ、ｙの正規化スペクトルであり、ＩR （λ
）は正規化基準スペクトルであり、そしてＮは波長の数である。この方程式にお
いては、スペクトル間の類似性が増加するとＳが減少する。また、その逆も同様
である。極端な場合、スペクトルが全く同一であるとき、Ｓはゼロに等しい。
ｋの異なる基準スペクトルに関してこの計算を行うと、各ピクセルに対するＳ
についての、ｋの異なる値を得る。例えば、Ｓ1 、Ｓ2 、．．．Ｓk。これらの
最小値が、基準スペクトルのいずれがピクセルのスペクトルに最も類似している
のかを示す。しかし、本技術に関わる者には明らかであるが、類似性を示すため
の他の方程式も既知であり、適用可能である。したがって、単純な最少矩形誤差
距離アルゴリズムあるいは複雑な主成分分析を用いて分類を行ってもよい。
このアプローチを用いることによって、この例においては五つの、外部基本ス
ペクトル・ベクトルを識別することができる。注意すべきことは、外部基本スペ
クトル・ベクトルは、基本スペクトル・ベクトルを示す特定の基本ピクセルのも
のであってもよいし、好ましくは、基本ピクセルの一つのクラスの二つ以上の基
本ピクセルのスペクトル・ベクトルの平均であってもよい。
しかしながら、このような識別は、従来のバンディング技術（この場合、Ｒバ
ンディングのために DAPI）を用いて、まず染色体を識別することに基づいてい
る。したがって、このアプローチはあまり好ましくない。
しかし、普遍的な実験手順を維持したい場合、本発明の方法のいくつかの実施
例に関して説明するが、外部基準スペクトル・ベクトルの識別を、すべての染色
体の分類を行う前に一度行わなければならない。
さて、１９９６年４月２２日に出願された米国特許出願第０８/６３５,
８２０号及び雑誌『サイエンス』「ヒト染色体の多色スペクトル核型分析」［E
，Schroeck et al．（1996）Multicolor spectral karyotyping of human chrom
osomes．Science，273，494-497］に説明されたもう一つの従来の技術による染
色体の分類方法を用いて得た同じ男性の正常なカラー核型を示す図４ａ及び図４
ｂを参照しながら、第二のアプローチを説明する。用いた発蛍光団の正確な種類
及び組合せは、上記例１の表１及び２にリストされている。
第二のアプローチにおいては、ＲＧＢアルゴリズムを用いて、ＣＣＤアレイの
スペクトル範囲（例えば、４００ｎｍから７６０ｎｍ）にある光学信号を積分す
ることによって、染色体のＲＧＢ画像を得た。この画像においては、赤（Ｒ）、
緑（Ｇ）及び青（Ｂ）に対する三刺激応答関数に対応する三つの加重関数、｛Ｗ
r（λ）、Ｗg（λ）、Ｗb（λ）｝から、赤、緑及び青の輝度の組合せが、各ピ
クセルに付与される。
この単純なアルゴリズムの力を例として図５に示す。｛Ｗr、Ｗg、Ｗb｝を、
任意のスペクトルの「内部」に分布するガウス関数あるいは他の関数であると選
択すると、この場合に表示される擬似色画像は、加重関数に対応するスペクトル
領域内におけるデータだけを強調するため、これらの三領域におけるスペクトル
差が、より明確に検出される。
図６は、染色体の分類に対するＲＧＢアルゴリズムの能力を示すものである。
この場合、Ｗr、Ｗg、Ｗb は単純平方加重関数であり、Ｗr（赤）に対してはλ1
＝６４０ｎｍ及びλ2 ＝７５０ｎｍ、Ｗg（緑）に対してはλ1 ＝５５５ｎｍ及
びλ2 ＝６４０ｎｍ、そしてＷb（青）に対してはλ1 ＝４５０ｎｍ及びλ2 ＝
５５５ｎｍである。単純加重関数Ｗr、Ｗg、Ｗb を積分して、右側に示す、染色
体のＲＧＢ画像を生成する。
所定の実験条件下と、ＲＧＢ色に対して予め定めた加重関数下では、
基本染色体、そして基本ピクセル、さらには、ほとんどの、あるいはすべての他
の染色体は識別可能である。特に、実験条件、すなわち発蛍光団の種類及び組合
せ、そしてＲＧＢ加重関数は、基本ピクセルに独特な色（すなわち基本的な色）
が付与され、基本ピクセルが相互に、且つすべての他の（この場合１９の）「非
基本的な」染色体あるいはピクセルから明確に識区別されるように選択する。表
４に、本例に対して選択した発蛍光団、基本染色体及び基本色を要約する。
１ アマシャムから
図７に、発蛍光団及び基本染色体を特定して、本例の実験的な処理を用いて得
た五つの基本外部スペクトルを示す。
上記の分類アプローチでは外部の参照ライブラリを生成する必要があるが、外
部基本スペクトル・ベクトルの識別のためにＲＧＢアプローチを用いることによ
り、従来のバンディング技術（例えば、Ｒ - バンディング）によって染色体を
事前に識別する必要がなくなるため、上記の分類アプローチに優る利点が得られ
る。なぜなら、基本スペクトル・ベクトルを持つピクセルの各々が非常に明確に
区別されるように、正確な実験手順（例えば、上記表１及び２の処理）、任意の
加重関数、そして予
め選択した三色の出力（例えば、ＲＧＢ）を選択できるからである。下記にさら
に詳細に説明するが、ＲＧＢアプローチを用いることによって、内部基本スペク
トル・ベクトルを直接的に見いだし、その後、それらを、分類のためのすべての
他の基準スペクトルを見いだすために用いることができる。
３．内部基本スペクトル・ベクトルの識別
外部基本スペクトル・ベクトルを用いて、内部基本スペクトル・ベクトルを識
別する処理を開始する。本発明においては、この目的のために線形分解アルゴリ
ズムを用いる。
この例では、画像における各ピクセルに対する分解係数に関する分解Ｋベクト
ル（この例では分解５ベクトル）を得るために、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ及びＥと定義し
た五つの外部基本スペクトル・ベクトルを用いて線形分解を行う。
この数理的な処理中に、画像内の各ピクセルに対する五つの分解係数α、β、
γ、δ及びεのセットが計算される。ＡからＥの基本外部スペクトルの各々をそ
の対応する係数で乗算し、その積であるスペクトル・ベクトルを加算したものが
、そのピクセルのスペクトルとほぼ同じスペクトル（スペクトル・ベクトル）に
なるように係数を選択する。したがって、画像内のピクセルの各々を分解Ｋベク
トル、この例においては、αからεの分解係数で構成される分解５ベクトルとし
て表すことができる。したがって、計算した分解５ベクトルに関して、内部基本
ピクセルは、定義上、基本分解５ベクトルによって表されるものである。これら
のベクトルは、Ｋ外部基本スペクトル・ベクトルを用いて定義されるため、ここ
では、これらを外部基本分解Ｋベクトルと定義する。
これは、必要な分解係数の数に対して数学的に説明することが可能で
ある。Ｃj を係数ベクトルとする。この場合、Ｊ＝ 1、・・・、ｋ（この例では
ｋは５に等しい）。
ここで、Ｉ（λi）は特定なピクセルのスペクトルであり、そしてＩj（λi）は
ベクトルである。
実際は、ノイズがあるため、上記の方程式を正確に満たす係数のセットを得る
ことが不可能なこともある。このため、小さな残差を加えることが不可欠である
。スペクトラキューブ・システムの信号対雑音比が高く、測定結果が良いため、
この残差は比較的に小さいものである。
本発明の方法によれば、内部基本ピクセルを識別するために線形分解係数α−
εを用いるが、これら内部基本ピクセルは、定義上、ここに定義するＡ’からＥ
’の内部基本スペクトル・ベクトルを持つ。
さて、図８ａから８ｅを参照する。これは、各々、分解係数α−εの値（０
− １.０）に対するピクセル数を表すプロットである。
図８ａから８ｅに示すように、α−ε分解係数の各々のプロットの特徴は、谷
を挟む二つのピークである。第一のピークは低分解係数値（例えば、０から０.
３）を持つピクセルを表し、第二のピークは高分解係数値（例えば、０.３から
１.０）を持つピクセルを表す。どの分解係数（α−ε）の第二のピークによっ
て表されるピクセルも、その係数に関わる発蛍光団を含む可能性が高い。
下記の表５に示すように、発蛍光団の成分（ａからｅ）に基づいて、基本バイ
ナリＫベクトル定義することができる。この例では、内部基本スペクトル・ベク
トルＡ’からＥ’の各々に対して基本バイナリ５ベク
トルを定義することができる。この基本バイナリ５ベクトルと、五つの基本分解
５ベクトルを基本バイナリ５ベクトルに変換するための高カットオフ値、例えば
、およそ０.７５を用いることによって、内部基本スペクトル・ベクトルＡ’か
らＥ’を持つ基本ピクセルを選択することができる。
高カットオフ値を選択するため、内部基本スペクトル・ベクトルを持つ内部基
本ピクセルを正しく選択できる可能性は非常に高い。
内部基本スペクトル・ベクトル（Ａ’からＥ’）を持つ基本ピクセルを見いだ
した後、例えば、各基本クラスに属する基本ピクセルの基本スペクトル・ベクト
ルを個別に平均することによって、内部基準基本スペクトル・ベクトルを計算し
てもよい。択一的に、選択したピクセル（このケースでは５、各基本クラスに対
して１）の内部基本スペクトル・ベクトルを、直接的に内部基準基本スペクトル
・ベクトルとして用いてもよい。
どの場合も、このように定義した内部基準基本スペクトル・ベクトルを、外部
基本スペクトル・ベクトルに関して上記に説明したように本発明の方法に従って
、画像内の各ピクセルに対する内部分解Ｋベクトル
（例えば、５ベクトル）を計算するために用いる。
線形分解アルゴリズムの数学的な説明を次に示す。実際、線形分解アルゴリズ
ムの係数は次のように計算される。
Ｉ（λi）は特定なピクセルのスペクトルであり、ｉは波長指標のインデック
ス、ｉ＝１、・・・、Ｎで、Ｎはスペクトルにおける波長の合計数であり、Ｋの
基本的な基準スペクトルのセットがＩj（λi）、ｊ＝１、・・・、Ｋで与えられ
ると仮定する。Ｋ係数のセット、Ｃj を探す。
ε（λi）は最小可能誤差である。
方程式９がＮ波長λi の各々に対して成り立つことが重要である。また、この
方程式は次のように書くこともできる。
あるいは、すべてのＮ波長に渡って加算することによって、
さて、残差の平方は常に正であるため、Σε2（λi）が最小であるセットＣj
を探す。成分Ｃj の各々に対して、方程式１１の右辺の偏導関数を求め、その値
をゼロに設定することによって、この解を見つける
ことができる。結果として、Ｋの未知数Ｃj を持つＫ方程式のセットが得られる
。これらの方程式を行列計算のフォーマットに書き表すことができ、方程式１１
の右辺の導関数∂／∂Ｃｍから次式を得る。
方程式１２をゼロに設定し、配列を変えた後に次式を得る。
さて、方程式１３を行列形式（１４）に書き変える。
方程式１４をＡ・Ｃ＝Ｖとして書くこともできる。この場合、Ａは対称的な行
列であり、そのすべての要素は直接的に計算が可能である。逆行列Ａ-1 を見い
だし、左からかけ算を行うことによって次式を得る。
したがって、成分Cj が得られる。
４．すべての内部基準スペクトル・ベクトルの識別
上記の通り、Ｋ、例えば５、内部基本スペクトル・ベクトルは、単一の発蛍光
団ａからｅで標識した遺伝物質を示すピクセルを分類するための基準スペクトル
・ベクトルとして用いることができる。しかしながら、完全な分類のためには、
さらに、交雑のために用いるａからｅの発蛍光団（表２参照）の組合せを表わす
追加の基準スペクトル・ベクトルが必要である。
したがって、本発明によるＫ内部基本スペクトル・ベクトルを、追加の必要な
（この場合１９の）内部基準スペクトル・ベクトルを持つピクセルを識別するた
めに用いる。
このため、表６に示すように、第一に、必要な基準スペクトル・ベクトルの各
々を、関連する発蛍光団に応じてバイナリ５ベクトルとして定義する。基本バイ
ナリ・ベクトルについては上記表４において既に定義している。
その後、図８ａから８ｅの存在プロットと、プロットの第一及び第二のピーク
間の谷に位置する第二の、低い閾値（例えば、約０.３）あるいは閾値範囲（例
えば、約０.２５から０.３５）を用いて、各ピクセルに関する新しい分解Ｋベク
トルの各々を、変換バイナリＫベクトルに変換する。この例においては、男性の
核型については２４の、そして女性の核型については２３のタイプの変換バイナ
リ５ベクトルが期待できる。閾値範囲を用いる場合、いくつかのバイナリ５ベク
トルは、一つ以上の分解係数に対する一つ以上のバイナリ成分（０あるいは１）
が欠ける。これは、閾値範囲内の値が２進数（０あるいは１）に分類されないた
めである。
カラー核型のプレゼンテーションのため、同一の変換バイナリＫベクトルを持
つピクセル毎に、上記表６の被定義バイナリ・ベクトルに関連した所定のパター
ンに応じて、識別人工色（男性については２４の、女性については２３の異なる
色）が付与される。
択一的に、同一の変換バイナリＫベクトルを持つピクセルのいくつか、あるい
は全てのスペクトル・ベクトルを平均して、２４（あるいは女性については２３
）の内部基準スペクトル・ベクトルを得ることもできる。その後、これらの内部
基準スペクトル・ベクトルを、例えば、方程式３から７について上記に説明した
ように分類に用いる。あるいは他の適当な分類処理（例えば、最小矩形誤差、主
成分分析等）を行い、分類に用いる基準スペクトル・ベクトルのどれに最も類似
するかに応じて、ピクセルのスペクトルをクラスに分類する。
択一的に、同一の変換バイナリＫベクトルを持つピクセルのいくつか、あるい
はすべて分解Ｋベクトルを平均して、Ｌ（男性については２４、女性については
２３）の内部基準ベクトルを得る。その後、これらを、方程式３-７について上
記に説明したように分類のために用いる。あるい
は他の適当な分類処理（例えば、最小矩形誤差）を行い、分類に用いたＬ内部基
準ベクトルのどれに最も類似しているかに応じて、ピクセルの分解Ｋベクトルを
クラスに分類する。
さて、図９ａに、正常な男性の、上記の分類による染色体スプレッドを示す。
図９ｂは、同じスプレッドを、上記図４ａ及び４ｂに関して説明したようにＲＧ
Ｂで示すものであり、図９ｃは、図９ａ及び９ｂの染色体のカラー核型を、分類
染色体を右側に、そひてＲＧＢ染色体を左側に並べ合わせている。
図９ａ及び９ｃを慎重に調べると、染色体に関するいくつかのピクセルが間違
えて分類されている、他のいくつかは分類されていない、さらに、いくつかは黒
色が付与されたために背景に重なって見えないことが分かる。その原因は、いく
つかのピクセルが、どのクラスにも、すなわちバイナリ５ベクトルの２４のタイ
プ（理論的には、さらに八つのこのようなベクトルがある）のどれにも分類され
ず、また、他のピクセルも誤ったクラスに間違えて分類されているためである。
ある場合においては、バイナリ５ベクトルの２４のタイプのいくつかは、非常に
小さなピクセル数があるだけなので、アーチファクト（図示せず）を示唆する。
この問題をさらに説明するために次のことを考察する。ピクセルとバイナリ５
ベクトルとの関連表を計算する。各ピクセル（１、１からｘ、ｙ0）を２４のバ
イナリ５ベクトルの一つに関連させる（表５参照）。その後、１から２４までの
バイナリ５ベクトルのいずれかに関連するピクセルの全数を数える。その時、い
くつかのベクトルは、関連するピクセルを極めて少数しか持たないことが分かる
。また、いくつかのピクセルは、１から２４までのバイナリ５ベクトルのいずれ
とも関連しない。これら両ケースは、上記に説明した、第二の閾値範囲の任意の
選択に起因するアーチファクトである。
４．スペクトルの空間的な自動セグメント化
この時点では、分類のために全スペクトル情報が既に利用されているが、空間
的な情報については、未だ全く利用されていない。ピクセルの分布には分類情報
が含まれることに注意すべきである。隣接するピクセルは、特定の染色体あるい
はその一部分から得られた遺伝物質を示すピクセルの集まりに属する可能性が高
いため、理論的には、それらを同様に分類すべきである。さらに、各細胞は、各
々が独特な、例えば、大きさ（長さ）及び動原体の相対位置を持つ染色体の数に
特徴がある。
通常、良く展開された（重なり合う染色体が存在しない）正常なヒト核型に対
する集まりの数は、４６（各染色体に対して一つ）である。これらの集まりは、
男性については２４の、女性については２３のクラスに分けられる。転座が生じ
ると、集まりの合計数が増加する。ガン細胞においては、特に、何世代にも渡っ
て増殖された場合、転座が原因で、集まりの数は百以上に到達することもある。
画像内のピクセルの各々が（上記に説明したように、外部の、あるいは好まし
くは内部の基本スペクトル・ベクトルと、第二のカット・オフ値とを用いて得ら
れる）分解Ｋベクトルによって表されるため、クラスタ化処理を行うこともでき
る。
このため、隣接するピクセルの分解Ｋベクトル間の変化をモニターし、これら
の変化をクラスタ化に用いる。例えば、二つの隣接するピクセル間の（例えば、
最小矩形誤差によって測定される）Ｋベクトルの変化が所定閾値よりも低い場合
、それらを一つの集まりにまとめる。また、二つの隣接するピクセル間の変化が
所定閾値を超えると、それらを異なる集団に属すると見なす。クラスタ化処理の
結果として、同様の分解Ｋベクトルを持つピクセルの集まりが生成される。同様
に、ピクセルの正規
化スペクトル・ベクトルを用いてクラスタ化を行ってもよい。実際、クラスタ化
は分類の一つのタイプである。
第三の閾値を用いて、識別した集まりの各々を、変換バイナリＫベクトルに変
換してもよい。それによって、表５の２４の被定義バイナリＫベクトルの一つに
関連させる。換言すれば、もし２４の被定義バイナリＫベクトルの一つに関連す
る任意の集まりのピクセルの相対数が第三の閾値以上（例えば、およそ８０％以
上）ならば、その集まりはそのベクトルに関連があるとする。最適には、正常な
核型は、２４（男性）あるいは２３（女性）のタイプのバイナリＫベクトルに関
連する４６の集まりを持つべきである。したがって、男性については、１から２
２までのバイナリＫベクトルの各々が、二つの集まりに関連することが期待され
、第２３番目及び第２４番目のバイナリＫベクトルは、各々、染色体Ｘ及びＹか
ら得た遺伝物質の集まりに関連することが期待される。
さらに、本発明の方法によれば、分類のための内部基準ベクトルは、各々の特
定のバイナリＫベクトルに関連する集まりのピクセルのいくつか、あるいはすべ
てのスペクトルまたは分解Ｋベクトルを平均することによって得ることができる
。
これらの２３あるいは２４の平均ベクトルは、画像自体におけるピクセルから
得たものであるため、この分析画像の分類には非常に適しており、従来のバンデ
ィングによる染色体の分類を用いる必要性が生じない。
しかしながら、ある場合には、いくつかの集まりは分類されない。定義上、分
類されない集まりは、集まりの分類のための閾値を超えるバイナリＫベクトルに
関わるピクセルのグループが欠けているため、ある場合には、いくつかのバイナ
リＫベクトルは、それに関連する集まりを持たず、分類のためのいくつかの内部
基準ベクトルが欠けている。
分類されない集まりは、典型的に、用いた閾値範囲に起因して、少な
くとも一つの（通常、一つの）分類されないバイナリ成分を含むため、２４の被
定義バイナリＫベクトルのいずれにも関連しないピクセルを含む。定義上、非分
類バイナリ成分は１あるいは０のいずれであってもよい。
本発明の好適実施例においては、集まりに関連のない被定義バイナリＫベクト
ルのすべてに対して、これらの二つの選択肢を調べて見ると、多くの場合、二つ
の選択肢の一つが、このようなベクトルにマッチするため、そのピクセルをその
ベクトルに関連させる。
この分析の後、上記に説明したクラスタ化処理を繰り返す。多くの場合、この
ステップに引き続いて、例えば、性別、転座のレベル、そして分析染色体スプレ
ッド内に重複する染色体が存在するか、しないかに応じて、各被定義バイナリＫ
ベクトルを、少なくとも一つ、通常、二つ以上の集まりに関連させる。
クラスタ化処理を繰り返した後、分類のための内部基準ベクトルを計算し直す
。このため、特定のバイナリＫベクトルに関連する集まりのいくつかの、あるい
はすべてのスペクトルあるいは分解Ｋベクトルを平均することが好ましい。その
後、このように得た基準ベクトルを、上記に説明したように分類のために用いる
。
しかしながら、稀なケースにおいては、再クラスタ化ステップの後も、被定義
バイナリ５ベクトルの一つ以上が、いずれの集まりにも関連しないことがある。
この場合、そのベクトルに関連する集まりを、従来の染色体バンディング技術（
例えば、Ｒバンディングのための DAPI）を用いて識別することが可能である。
さて、ほとんどの場合、各バイナリ５ベクトルは少なくとも一つの集まりに関
連するため、内部基準ベクトルを計算し、分類を行うことが可能である。
図９ａから明らかなように、さらに、ある場合には、分類後、いくつかの染色
体は、異なる色のピクセルの集まりを示す。これらの集まりは、信頼できる転座
、あるいは分類のアーチファクトのいずれかに起因する可能性がある。したがっ
て、これらの集まりの各々を調べる必要がある。このため、調べる集まり内にお
けるピクセルの各々あるいはいくつかのスペクトル・ベクトルまたは分解Ｋベク
トル間の類似度（好ましくはパーセントで）を、用いる関連基準ベクトルに対し
てモニターし、最もマッチするもの（例えば、約５）を表示し、オペレータがア
ーチファクトと転座との区別ができるようにする。
例４
スペクトル核型画像成分と従来のバンディング画像との重複
さて、図１０ａ及び１０ｂそして図１１ａ及び１１ｂを参照する。現在までに
確立されているが、標識した分裂中期の染色体スプレッドから、あるいは一般的
に、多数の染料で標識し他の物質から二つのデータ・セットを得ることが可能で
ある。これらの一つが、Ｇバンド透過画像あるいはＲバンド（DAPI）蛍光画像等
の単色画像であり、その後者を図１０ａにネガ画像で示す。前者は、染色体特定
プローブで標識化後に蛍光下で得たスペクトル画像等のマルチバンド画像であり
、図１０ｂに示す。
空間的な特徴を正規化する、あるいは強調するためのいくつかの手動の、そし
て／あるいは自動の前処理の後、Ｇバンドあるいは DAPI 単色画像を表示するの
が現在のやり方である。これらの画像は縞状画像としてここに言及する。これら
の画像は、明るい背景上に暗い前景で、あるいはその逆に構成してもよい。
マルチバンド画像が、例えば、スピーチャ氏らによって説明された画像捕捉技
術（Speicher et al.（1996）Nature Genetics 12:368-375 を
参照）を用いて得た多くのスペクトル波長周波数帯から、あるいはより少ない周
波数帯から構成されるかどうかに関わらず、それらのデータを視覚化するための
カラー画像を生成することは可能である。このようなカラー画像を作成するため
の種々の方法がある。最も単純な方法では、周波数帯のいくつかに色を割り当て
てから、それらの層を重ね合わせてカラー画像を生成する。もう一つの方法にお
いては、周波数帯の全セットについて、（各ピクセルに対して）適用した関数を
用いて各色層を作り、それらの色層を重ね合わせる。それから、このカラー画像
を、画像の向上技術を用いて手作業で、そして／あるいは自動的に強調してもよ
い。カラー画像の例としては、上記のＲＧＢ画像及び分類画像がある。説明のた
めに、ここでは、カラー画像は、多数の染料で標識した物質の結像測定から得た
データを用いて生成するカラー画像に言及する。
スペクトラキューブ・システム等の干渉計に基づくスペクトル映像装置を用い
る、多数の蛍光染料で標識した分裂中期の染色体スプレッドの測定の場合は、縞
状画像とカラー画像との空間的な特徴には重要な違いがあることが分かる。図１
０ｂのカラー画像においては、染色体が濃く見え、多くの場合、動原体は検出が
不可能である。これは、多分、例えば図１０ａに示すように、バンディングして
から観察すると、プローブ分子の一端が染色体に付着し、他端が緩くなって染色
体の一般輪郭から突き出ているためであろう。
ここに説明する考えは、縞状画像とカラー画像との両方を用いて合成カラー縞
状画像を得ることによって、一方の画像では明らかにならない特徴を示すことに
ある。このようにして、縞状画像あるいはカラー画像による個別表示に優る基本
的な利点が得られる。ユーザは、ユーザが何年もの間行ってきた分析のやり方で
、染色体を直接的に、そして瞬時に見ることができ、さらに同時に、スペクトル
・ベクトル分類に基づくカ
ラー画像によって提供される、縞状画像にはない情報を得ることができる。画像
は、縞状画像に対して必要な標識化処理と、スペクトルあるいはベクトルに基づ
く画像に対して必要な標識化処理が異なるため、同時に測定することはできない
ので、画像が完全に得られ、分析され、そして分類された後、ソフトウェアによ
ってのみ重ね合わせを行うことができる。
したがって、ここで説明する実施例においては、単色の縞状画像とカラー画像
とを用いて合成カラー縞状画像を生成する。この考えを他の染料で標識した物質
に適用することもできるが、下記に示す例は、染色体の分裂中期からのものであ
る。
画像を合成する前に、それらの画像の空間的な位置決めを行わなくてはならな
い。そうすることで、二つの画像におけるポイント間の対応を知ることができる
。この場合、カラー画像のサイズを変え、回転させ、そして移動することによっ
て、単色画像にマッチさせる。一般的に、この画像の位置合わせは、自動的に、
手作業で、あるいは半自動的に行う。
図１１ａ及び１１ｂは、本発明による合成画像を示す。図１１ａの合成画像を
生成するために用いる方法においては、輝度すなわち輝度値を、（黒色の上に白
色の）DAPI 縞状画像から直接得ることができ、そして色合いを、カラー画像、
この例ではＲＧＢ画像の対応するポイントから得る。図１１ｂを生成するために
用いる方法における違いは、輝度値が DAPI 縞状画像の逆数から生じることであ
る。如何なるバンディング処理によってバンディングされた染色体の正あるいは
負の単色画像をも択一的に用いることが可能であることは明らかである。現在、
染色体彩色及び DAPI 測定に用いる発蛍光団は、同じ測定装置、例えばスペクト
ラキューブ・システムを用いて測定することができるため、DAPI バンディング
が好まれる。
その結果、ユーザに（ｉ）ユーザが見慣れた染色体形状、そして（ｉｉ）スペ
クトルと従来のバンディングとによる核型分析の重複情報が提供される。
したがって、この実施例は、単色画像とカラー画像とを用いて合成画像を生成
する。この考えを変容させたものとしては、中間画像の作成を省略し、単色の、
そしてマルチバンドのデータの初期測定を用いて、直接的に合成画像を作成する
やり方がある。しかしながら、例えば、カラー染色体に縞状染色体の形状（輪郭
）が付与されても、合成染色体は縞状にならない等の、他の重ね合わせも本発明
の範囲に含まれる。また、本発明の範囲は、縞状染色体とカラー染色体との位置
合わせによる重ね合わせも含む。
ここに説明した本発明による染色体の分類方法は、種々の用途に適用が可能で
ある。下記にそのいくつかを詳細に説明する。下記に分子細胞遺伝学の分野にお
ける本発明による染色体の分類方法の用途を短く要約する。本発明による染色体
の分類方法が診断の用途において重要な影響をもたらす細胞遺伝学の二つの主要
な分野としては、（ｉ）臨床細胞遺伝学及び（ｉｉ）腫瘍細胞遺伝学がある。
第一に、本発明による染色体の分類方法を、米国特許出願第０８／６３５,８
２０号で説明されたように、例えば、ガン細胞、胎児細胞等における染色体異常
を検出する診断目的のために用いることができる。臨床臨床細胞遺伝学及び腫瘍
細胞遺伝学においては、アメリカ合衆国だけでも、従来の染色体バンディング分
析を用いておよそ４００,０００ケースの分析が毎年行われている。従来のバン
ディング分析に加えて、本発明の分類方法を用いる染色体彩色を行うこともでき
る。これは、従来のバンディングを用いるだけでは特徴づけることができないマ
ーカー染色体を識別する手助けとなるものである。後天性染色体異常は、主に悪
性変
質に関係する。およそ、（ｉ）血液性腫瘍と（ｉｉ）固形腫瘍との二つの悪性腫
瘍が識別可能である。血液性悪性腫瘍からの細胞は人工的に容易に培養が可能で
あるため、それら腫瘍の染色体バンディング分析は、細胞遺伝学的な、そして遺
伝学的な腫瘍研究における成功例の一つである。二つのよく知られた例として、
慢性リンパ性白血病（CLL）におけるフィラデルフィア染色体及びバーキット・
リンパ腫における特定染色体異常の識別がある。過去１０年間で、血液性悪性腫
瘍に関するこの他多くの腫瘍に特定な染色体異常が識別され、診断及び研究のツ
ールとして用いられている。多くの場合、再発性染色体異常の記述から、分子レ
ベルで悪性変質のメカニズムを識別することが可能である。残念なことに、固形
腫瘍（乳房、結腸、脳、肺及びその他の腫瘍）の分野では、分かっていないこと
が多い。固形腫瘍の方が血液性悪性腫瘍よりもかなり罹患率が高いため、この矛
盾は憂慮すべきことである。この矛盾は、主に、固形腫瘍細胞遺伝学に共通する
技術的な困難が原因となっている。固形腫瘍細胞は、培養が難しく、染色体試料
が低品質になり、高解像度の細胞遺伝学的な分析を妨げるため、腫瘍の発現及び
発育に必ずしも関係がないこれら腫瘍の一般的な二次的な染色体異常の特徴が現
れるためである。交雑に基づく染色体スクリーニング試験（すなわち、染色体彩
色）は、測定方法におけるギャップを埋めることができるため、上記に説明した
ように必要性が高い。この点に関して、比較ゲノム交雑が部分的に助けとなるが
、常に細胞混合物内の染色体異常の平均が表示されるため、構造的な染色体異常
を検出することはできない。おそらく、交雑に基づく核型分析は、基礎研究にお
いても、また診断試験においても、固形腫瘍における再発性染色体異常を描写す
るための方法として広範囲に用いられるようになるであろう。
第二に、本発明による染色体の分類方法を、米国特許出願第０８／６
３５,８２０号で説明されたように、進化中に染色体の形態を変えた染色体の転
位を検出し視覚化するために比較細胞遺伝学に用いることができる（「遺伝学に
おける現在の意見と発達」J．Weinberg and R．Stanyon（1995）Current opinio
n in genetics and development 5，792-797参照）。進化論的に関連のある種の
研究及びモデル・システム（例えば、ヒトに対するモデル・システムとしてのネ
ズミ）の研究においては、多くの場合、二つ以上の種の染色体が連鎖相似性に従
って整列されて染色体を媒介とする遺伝子情報が見い出される比較ゲノム・マッ
プを得ることが要求される。本発明による染色体の分類方法を用いることは、こ
のような比較マップを得ることを容易にする。
例えば、ヒトとネズミ、あるいはヒトとサルとの染色体比較マップを構築する
ことを考察する。このためには、一つの種の染色体ペイントの完全なセット（例
えば、ヒトのもの）を他の種の（この例ではネズミの）染色体スプレッドに同時
に交雑し、上記に説明したように分類する。その結果、ヒト染色体ペイントで彩
色したネズミの核型の画像が得られる。したがって、この二つの種の核型間での
位置合わせが可能になる。実際、分析染色体の反復カラー・バンディング・パタ
ーンを生成するために異種間の交雑を用いることも可能であり、染色体異常の細
胞遺伝学的な分析を支援することができる。このため、より少ない数の発蛍光団
を用いてもよい。例えば、各々がネズミ染色体のおよそ２分の１を含み、識別可
能な発蛍光団で標識された二つのネズミ・ペイントを用いて、ヒト染色体スプレ
ッドに交雑した場合、二つのカラー・バンディングパターンを得ることが可能で
ある。
第三に、本発明による染色体の分類方法を、細胞分裂間期の、有糸分裂あるい
は減数分裂中の細胞に適用することができる。例えば、この分類アプローチを、
細胞分裂間期染色体の三次元構成を検出するために用
いてもよい。細胞分裂間期中にある染色体組織については、未だに分からないこ
とが多いが、悪性細胞においては、細胞分裂間期中に染色体組織に変化が起こる
のではないかと推測できる。したがって、本発明の分類アプローチは、種々の悪
性腫瘍の早期発見を行う、悪性の病気の段階を定義する、また、それゆえに、診
察患者等への治療をより適切に行えるという点で、大変価値が高いものである。
三次元再構築手段（例えば、共焦点顕微鏡）に組み合わせて本発明の分類方法を
用いることで、細胞分裂間期中の、有糸分裂あるいは減数分裂中の染色体組織の
三次元情報を引き出すことが可能であることが分かる。
第四に、多くの癌及び遺伝子障害は、染色体欠失、転座、他の転位及び大きな
異常（例えば、遺伝子増幅）から起こる。本発明による染色体の分類方法を用い
ることによって、このような異常を検出する能力を向上できる。
第五に、一般的な染色体異常の一つがダウン症候群に結び付いており、ダウン
症が染色体２１の三染色体性が原因で生じるという説は、かなり以前に確立され
ている。注意深い観察によって、染色体２１（２１ｑ２２）の特定の領域が、こ
の一般的な徴候に常に関連している（すなわち、三染色体として現われる）こと
が明らかになった。しかし、従来のＧあるいはＲバンディングによる核型作成技
術によって測定したダウン症のヒト核型は、見かけ上正常である場合がある。こ
の現象の説明として、これらの場合の三染色体性は、２１ｑ２２染色体領域から
の分裂片に見られるが、この分裂片は、従来のバンディング技術の解像度よりも
小さなものであるため、とするものが広く受け入れられている。しかし、本発明
の分類方法を用いることによって、これまで検出不可能であった（例えば、絨毛
膜絨毛を介して、あるいは母親の末梢血液からの試料採取で得た）胚芽細胞内の
染色体２１の三染色体が検出可能であり、この
危険性が高い女性たちへの、知識に基づいた遺伝子カウンセリングが可能になる
。染色体１３及び染色体１８あるいはその分裂片が、極めて異常な子供の出生を
引き起こす三染色体を生じるという報告もあるが、本発明の分類方法は、これら
の破壊的な染色体１３あるいは１８の三染色体性の胎児期の診断のためにも同様
に適用が可能である。
第六に、本発明の分類方法は、急速に発展している、妊娠女性の血液から胚芽
細胞を分離する技術と組み合わせて、染色体２１の三染色体性及び他の頻度の少
ない染色体異常を検出するのに危険性が少ない、胎児期の核型作成に対して非常
に価値が高いものである。
第七に、本発明の分類方法を、染色体の多色バンディング・パターンの生成（
すなわち、バー・コード化、多色バンディング核型の作成）に用いることができ
る。染色体のバー・コード化に関する詳細については、Ｃ・ランゴア氏らの文献
（C．Lengauer et al.（1993）Hum. Molec．Genet．5，505-512）を参照のこと
。ヒューマン・ゲノム・プロジェクト（HGP）の最初の目標がもうすぐ達成され
ようとしている。この目標は、ヒトのゲノムの物理的なマップを作成することで
ある。この用語、物理的なマップとは、YAC クローンあるいは BAC クローン等
の大きなインサートを媒介としてゲノム全体をクローン化すること、そして遺伝
学的な、細胞遺伝学的な、そして物理的なマッピングによって、これらクローン
のマッピングを行うことを示している。この目的のために、ヒトの DNAの二つの
主要源として、ヒト染色体のすべてに対して重複するクローンを含む放射線ハイ
ブリッド細胞ライン及び YAC コンティグズが用いられた。このマップの完成に
よって、腫瘍を含む遺伝性あるいは後天性遺伝病に関する遺伝子を識別するのに
必要な、ゲノム特定クローンにおけるほとんど全ての領域が検索可能になる。多
数の YAC あるいは BAC クローンあるいは放射線ハイブリッドとスペクトル結像
とを FISH に組
み合わせることによって、全ヒト染色体に対する多色バンディング・パターンを
生成することができ、究極的に遺伝学的なマップと細胞遺伝学的なマップとをつ
なぐことが可能である。例として、放射線ハイブリッド・パネル（スタンフォー
ド・パネル）を用いることを考察する（「放射線ハイブリッドに基づく遺伝学的
なマッピング」［Barret J.H．（1992）Genetic mapping based on radiation h
ybrids. Genomics 13，95-103］を参照）。スタンフォード・パネルの個々のパ
ネルは、約５,０００Ｋｂｐの平均分裂片サイズで DNA 分裂片のセットを含んで
おり、各パネルはヒトのゲノムの約２０％をカバーする。このような五つのパネ
ルから得られる蛍光プローブのコハイブリダイゼーション（cohybridization）
によって、ゲノムの大部分をカバーし、ヒト染色体の全ての標識化を行うことが
できる。しかしながら、分裂片は個々のパネルにランダムに分布しているため、
ヒトのゲノムを完全にカバーするためには、もっと多くのパネルが必要である（
例えば、６から１０個のパネル）。次の説明では、五個のパネルが用いられるこ
とを想定している。ヒトのシーケンスだけを排他的に増幅し標識化することを保
証する、本技術において Alu-PCR等の IRS-PCR アプローチとして知られる方法
で、分散型反復シーケンス（IRS、例えば Alu シーケンス）から得られたプライ
マーを用いて、例えば、dUTP によって共役された発蛍光団を直接的に含ませる
ことによって、各パネルの染色体分裂片に、異なる発蛍光団（あるいは発蛍光団
の異なる組合せ、例えば、組合せ標識あるいはハイブリダイゼーション戦略）で
標識する。したがって、ヒト以外の核種からの DNA が増幅された、そして／あ
るいは標識された場合は、その核種のゲノムを特徴づける核種特定分散型反復シ
ーケンス（IRS）を、適当な PCR プライマーを得るために用いる。個々のパネル
の一つを個別に交雑することによって、ゲノムのおよそ２０％の範囲及び５,０
００Ｋｂｐの平均帯
域サイズで、染色体スプレッドのバンディング・パターンが単一色で得られる。
五つのハイブリッド・パネルにおける個々の染色体分裂片のランダムな重複があ
るため、分裂片の五つの異なるラベルが付けられたグループ（各グループが単一
のパネルによって代表される）のコハイブリダイゼーションは、純粋色を持つ周
波数帯、各々が二つ、三つ、四つ、そして五つの色の組合せを含む周波数帯を含
むバンディング・パターンを生じる。全体として、３１通りの色の組合せが可能
であり、これらの組合せは、スペクトル結像を用いて識別可能である。染色体の
多色高解像度バンディング・パターンの生成には、染色体彩色プローブ（すなわ
ち、染色体ペイント）の使用に比べ、次の二つの明確な利点がある。染色体彩色
は、転座等の染色体間の異常、あるいは均一染色領域、そしてマーカー染色体等
の追加染色体物質あるいは二重の微細な染色体を検出するのに適したツールであ
る。重度の異常が染色体の全長に影響を及ぼす場合は、欠失と重複等の染色体内
の異常は検出可能であるが、この方法では、染色体の転位（逆位）については全
く検出が不可能である。しかし、多色バンディング・パターンを用いれば、染色
体間の、そして染色体内の異常が診断可能である。その理由は、それらの異常の
影響が染色体バンドのシーケンスに現れるためである。予めマッピングされた D
NA 分裂片（例えば、YAC クローンや放射線ハイブリッド細胞ライン）を用いる
多色高解像度バンディング・パターンの一つの大きな利点は、遺伝学的なマップ
と細胞遺伝学的なマップとを統合できる可能性があるということである。各多色
バンドは、シーケンスが標識された部位の特定のセットに特徴がある。それらの
部位は、ゲノムにただ一度生じる PCR 生成物からなる。統合された細胞遺伝学
的な、そして遺伝学的なマップの有用性を次に説明する。例えば、腫瘍細胞から
得た染色体における特定色バンドの欠如は、癌抑制遺伝子の損失を表す微小欠失
を示す。こ
のバンドに特定されるシーケンス目標部位（STS）の知識があれば、どんな大き
なインサート・クローン・コレクションをもスクリーニングが可能になり、この
例においては、削除された遺伝子を含む可能性がかなり高い複数の特定クローン
を検索することができる。さて、大規模なシーケンス付けが進行中であり、これ
と発現標識部位（遺伝子を含むと知られる座位）とを統合することによって、交
雑に基づく多色バンディング・パターンの価値は、さらに増加することが明らか
である。このような多色バンディング・パターンは、容易に自動化が可能である
。従来の染色体バンドに基づく細胞遺伝学的な診断の自動化は、相当な努力にも
関わらず、これまでのところ成功していない。上記のアプローチは、ヒト染色体
の交雑に基づくバンディング・パターンの生成のためだけではなく、他の哺乳類
（例えば、ネズミ）及び非哺乳類の核種に対しても適用可能である。このことは
、腫瘍を含む人間の病気の、動物モデルでの分析に特に有用である。放射線ハイ
ブリッド・パネルの説明に類似するが、YAC クローン、P1 クローン、BAC クロ
ーン等の個々の大きなインサート・クローンのセットのコハイブリダイゼーショ
ンによって、あるいは、所望の解像度に応じて、これらの源からのコンティグ（
重複クローン）を用いることによって、ヒト染色体の全てに対して多色バンディ
ング・パターンを得ることができる。さらに、放射線ハイブリッド・パネルの使
用に類似するが、異なる発蛍光団で故意に重複クローンすなわちコンティグを標
識することによって、多色バンディング・パターンを導入することができる。同
業者には明らかであるが、染色体ブレークポイントすなわち染色体遺伝子欠失に
関与するクローンの検索は、放射線ハイブリッド・パネルを用いるものよりも簡
単で単純である。染色体多色バンディングの用途に適当な、染色体分裂片のもう
一つの源は、染色体の顕微解剖によって得られる分裂片である。顕微解剖染色体
分裂片は、
本技術分野でよく知られる染色体スプレッドのマニュアルあるいはレーザ顕微操
作によって生成できる。このように生成した分裂片は、通常、本技術で DOP - P
CR として知られる方法で、例えば、変性オリゴヌクレオチド・プライマー（DOP
）を用いる、あるいは本技術で IRS - PCR として知られる方法で分散型反復シ
ーケンス（IRS、例えば、Alu シーケンス）から得たプライマーを用いる重合酵
素連鎖反応によって増殖できる。さらに、染色体多色バンディングに用いるに適
当な染色体分裂片のもう一つの源は、大きな DNA 分裂片を生成する DNA 制限法
、そして大きな DNA 分裂片を分離可能な電気泳動法によって生成された分裂片
である。DNA 制限によって大きな DNA 分裂片を生成することに関しては、二つ
のアプローチが考えられる。第一のアプローチによれば、エンドヌクレアーゼ（
例えば、頻繁に、あるいは稀に用いられるカッター）による部分消化が用いられ
るが、第二のアプローチによれば、稀なカッターであるエンドヌクレアーゼ（例
えば、NotI）による完全消化が用いられる。完全消化は、独立した試験で全く同
一の結果を得るために繰り返すことができるが、部分消化は性質的にランダムで
あるため、現在は後者が好まれる。大きな DNA 分裂片が分離可能な電気泳動法
は、本技術でよく知られており、これにはパルス・フィールド・ゲル電気泳動（
PFGE）が含まれる。したがって、例えば、PFGE 航路に沿った連続した領域から
DNA を抽出し、各領域から抽出した DNA に、異なる発蛍光団を用いて標識し、
このように形成したプローブを染色体にコハイブリダイゼーション化することで
、上記に説明したような染色体の多色バンディング・パターンが得られる。本技
術分野でよく知られるショ糖あるいはセシウム塩化物グラジエント等のグラジエ
ント遠心分離によって、さらに、大きな DNA 分裂片が得られる。しかし、これ
らのアプローチを用いることが、上記に説明したように遺伝学的なマップと細胞
遺伝学的なマップとを統
合する可能性を提供するものではないため、現在、これらのアプローチはあまり
好まれない。
蛍光 in situ ハイブリダイゼーションと本発明による染色体の分類方法とに
基づく染色体多色バンディング・パターンの生成（すなわち、多色バンディング
核型）は、種々の実用的な用途に用いられる。これらの用途には、例えば、（ｉ
）例えば、特注のクローンセットを用いる染色体異常をスクリーニングすること
、（ｉｉ）さもなければ検出が難しい末端小粒欠失をスクリーニングすること、
（ｉｉｉ）出生前診断における染色体異数体をスクリーニングすること、（ｉｖ
）再発性染色体ブレークポイントをスクリーニングすること、（ｖ）多色比較ゲ
ノム交雑を行うこと、（ｖｉｉ）腫瘍細胞の多パラメータ分析のために多色 FIS
H を、細胞学的な、そして免疫組織化学的な染色の他の測定と組み合わせること
、（ｖｉｉｉ）多色バンディング・パターンを従来のＲあるいはＧバンドと組み
合わせること、（ｉｘ）細胞分裂間期細胞における遺伝学的な異常を直接的に分
析すること、そして（ｘ）放射線あるいは変異誘発物質にさらされた住民の染色
体異常をスクリーニングすることが含まれる。
本発明の方法の主要な利点は、ピクセルの分類のために内部基準ベクトルを用
いる染色体の分類方法を導入した点にある。通常、内部基準ベクトルの方が良い
結果が得られる。本発明のもう一つの利点は、この方法が容易に自動化できるこ
とにある。この方法を用いることによって、素人の、あるいは熟練していない細
胞遺伝学者でも、スペクトル情報と空間的な情報とを含む明瞭で有益な核型を得
ることができる。
本発明は、限られた数の実施例に関して説明されたが、本発明について多くの
変形、改良及び他の適用が行なわれ得ることは明らかである。
【手続補正書】特許法第１８４条の４第４項
【提出日】１９９８年９月８日（１９９８．９．８）
【補正内容】
請求の範囲
１．細胞のＬ染色体あるいは染色体の一部の分類のためにＬ内部基準ベクトルを
見いだすための方法であって、Ｌ染色体あるいは染色体の一部をＫの異なる発蛍
光団あるいはその組合せで彩色するが、この場合、Ｋ基本染色体あるいは染色体
の一部を、各々、Ｋの異なる発蛍光団の一つで彩色し、Ｌ染色体あるいは染色体
の一部の他のＬ−Ｋを、各々、Ｋの異なる発蛍光団の異なる組合せで彩色すると
き、
（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各々の各ピクセルに対して第一のベク
トルを測定するために多周波数帯収集装置を用いるステップと、
（ｂ）Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別し、
これらのピクセルを基本ピクセルとして定義し、基本ピクセルのＫ基本クラスを
得るステップと、
（ｃ）前記Ｋ基本クラスの各々から少なくとも一つの基本ピクセルを用いて、
Ｋ内部基準ベクトルであるＫ基本ベクトルを得るステップと、
（ｄ）前記Ｋ基本ベクトルを用いて、他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部
に属するピクセルを識別するステップと、
（ｅ）他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属する前記ピクセルを用いて
、他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルを計算することによって、すべてのＬ内部基準ベ
クトルを見いだすステップとからなる前記方法。
２．前記多周波数帯収集装置が、スペクトル映像装置と、複数のフィルタ・キュ
ーブを含む装置とからなるグループから選択される請求項１に記載の方法。
３．前記ピクセルの各々に対して前記第一のベクトルがＮ項目を含み、Ｎが３か
ら１５０の範囲で選ばれる整数である請求項１に記載の方法。
４．前記ピクセルの各々に対して前記第一のベクトルがスペクトルを表
す請求項１に記載の方法。
５．前記ピクセルの各々に対して前記第一のベクトルが正規化される請求項１に
記載の方法。
６．Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属する前記ピクセルの前記識別
が、
（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の従来のバンディング・パターンを用い
て、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属する前記ピクセルを識別する
こと、
（ｂ）ＲＧＢアルゴリズムを用いて、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各
々に属する前記ピクセルを識別すること、そして
（ｃ）ライブラリからＫ外部基本ベクトルを用いて、Ｋ基本染色体あるいは染
色体の一部の各々に属する前記ピクセルを識別することからなるグループから選
択される方法によって行われる請求項１に記載の方法。
７．前記Ｋ基本ベクトルの各々が、前記基本クラスの一つに属する複数の基本ピ
クセルの平均である請求項１に記載の方法。
８．前記ライブラリからの前記外部基本ベクトルを用いてＫ基本染色体あるいは
染色体の一部の各々に属する前記ピクセルの前記識別が、
（ａ）前記Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各ピクセルに対して分解Ｋベクト
ルを定義するために、線形分解アルゴリズムを用いること、
（ｂ）前記分解Ｋベクトルの各々を変換バイナリＫベクトルへ変換するために
、高カットオフ値を用いること、そして
（ｃ）前記変換バイナリＫベクトルの各々をＫ被定義バイナリＫベクトルに比
較し、Ｋの異なる発蛍光団の各々を定義することによって、Ｋ基本染色体あるい
は染色体の一部の各々に属する前記ピクセルを識別することによって行われる請
求項６に記載の方法。
９．前記細胞がヒトのものである請求項１に記載の方法。
１０．他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属する前記ピクセルの前記識別
、及び他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルの計算が、
（ａ）前記Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各ピクセルに対して分解Ｋベクト
ルを定義するために、線形分解アルゴリズムを用いること、
（ｂ）前記分解Ｋベクトルの各々を変換バイナリＫベクトルに変換するために
、低カットオフ値あるいは低カットオフ範囲を用いること、そして
（ｃ）前記変換バイナリＫベクトルの各々をＬ−Ｋ被定義バイナリＫベクトル
に比較し、Ｋの異なる発蛍光団の組合せの各々を定義することによって、Ｌ−Ｋ
染色体あるいは染色体の一部の各々に属する前記ピクセルを識別することによっ
て行われる請求項１に記載の方法。
１１．細胞のＬ染色体あるいは染色体の一部を分類するための方法であって、Ｌ
染色体あるいは染色体の一部は、Ｋの異なる発蛍光団あるいはその組合せで彩色
されるが、この場合、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部は、各々、Ｋの異なる
発蛍光団の一つで彩色され、Ｌ染色体あるいは染色体の一部の他のＬ−Ｋは、Ｋ
の異なる発蛍光団の異なる組合せで彩色されるとき、
（ａ）Ｌ内部基準ベクトルを見いだすステップ、
（ｉ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各々の各ピクセルに対して第一のベ
クトルを測定するために多周波数帯収集装置を用い、
（ｉｉ）Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別
し、前記ピクセルを基本ピクセルとして定義することで、基本ピクセルのＫ基本
クラスを得、
（ｉｉｉ）Ｋ内部基準ベクトルであるＫ基本ベクトルを得るために、前記Ｋ
基本クラスの各々から少なくとも一つの基本ピクセルを用い、
（ｉｖ）他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルを識別す
るために、前記Ｋ基本ベクトルを用い、そして
（ｖ）他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルを計算するために、他のＬ−Ｋ染色体あ
るいは染色体の一部に属する前記ピクセル用いることによって、すべてのＬ内部
基準ベクトルを見いだすステップ、そして
（ｂ）前記ピクセルの各々をＬ分類クラスの一つに分類するために、前記Ｌ基
準ベクトルを用いるステップからなる方法。
１２．細胞のＬ染色体あるいは染色体の一部を分類するための方法であって、Ｌ
染色体あるいは染色体の一部は、Ｋの異なる発蛍光団あるいはその組合せで彩色
されるが、この場合、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部は、各々、Ｋの異なる
発蛍光団の一つで彩色され、Ｌ染色体あるいは染色体の一部の他のＬ−Ｋは、各
々、Ｋの異なる発蛍光団の異なる組合せで彩色されるとき、
（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各々の各ピクセルに対して第一のベク
トルを測定するために多周波数帯収集装置を用いるステップ、
（ｂ）Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別し、
前記ピクセルを基本ピクセルとして定義することで、基本ピクセルのＫ基本クラ
スを得るステップ、
（ｃ）Ｋ内部基準ベクトルであるＫ基本ベクトルを得るために、前記Ｋ基本ク
ラスの各々から少なくとも一つの基本ピクセルを用いるステップ、そして
（ｄ）他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルを識別するた
めに、前記Ｋ基本ベクトルを用いるステップからなる方法。
１３．細胞の染色体あるいは染色体の一部を分類するための方法であって、染色
体あるいは染色体の一部は、異なる発蛍光団あるいはその組合せで彩色されるた
め、染色体あるいは染色体の一部の各々は、異な
る発蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩色されており、
（ａ）染色体あるいは染色体の一部の各々の各ピクセルに対して第一のベクト
ルを測定するために多周波数帯収集装置を用いるステップ、
（ｂ）基本染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルを識別し、これらの
ピクセルを基本ピクセルとし定義することで、基本ピクセルの基本クラスを得る
ステップ、
（ｃ）基本的な内部基準ベクトルである基本ベクトルを得るために、前記基本
クラスの各々から少なくとも一つの基本ピクセルを用いるステップ、そして
（ｄ）他の染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルを識別するために、
前記基本的な内部基準ベクトルを用いるステップからなる方法。
１４．さらに、分類されたピクセルの前記クラスの各々に特有な人工色を付与す
るステップからなる請求項１１に記載の方法。
１５．前記多周波数帯収集装置が、スペクトル映像装置と、複数のフィルタ・キ
ューブを含む装置とからなるグループから選択される請求項１１に記載の方法。
１６．前記ピクセルの各々に対して前記第一のベクトルがＮ項目を含み、Ｎが３
から１５０の範囲で選ばれる整数である請求項１１に記載の方法。
１７．前記ピクセルの各々に対して前記第一のベクトルがスペクトルを表す請求
項１１に記載の方法。
１８．前記ピクセルの各々に対して前記第一のベクトルが正規化される請求項１
１に記載の方法。
１９．Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属する前記ピクセルの前記識
別が、
（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の従来のバンディング・パターンを用い
て、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属する前記ピクセルを識別する
こと、
（ｂ）ＲＧＢアルゴリズムを用いて、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各
々に属する前記ピクセルを識別すること、そして
（ｃ）ライブラリからのＫ外部基本ベクトルを用いて、Ｋ基本染色体あるいは
染色体の一部の各々に属する前記ピクセルを識別することからなるグループから
選択される方法によって行われる請求項１１に記載の方法。
２０．前記Ｋ基本ベクトルの各々が、前記基本クラスの一つに属する複数の基本
ピクセルの平均である請求項１１に記載の方法。
２１．前記ライブラリからの前記外部基本ベクトルを用いての、Ｋ基本染色体あ
るいは染色体の一部の各々に属する前記ピクセルの前記識別が、
（ａ）前記Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各ピクセルに対して分解Ｋベクト
ルを定義するために、線形分解アルゴリズムを用いること、
（ｂ）前記分解Ｋベクトルの各々を変換バイナリＫベクトルに変換するために
、高カットオフ値を用いること、そして
（ｃ）前記変換バイナリＫベクトルの各々をＫ被定義バイナリＫベクトルに比
較し、Ｋの異なる発蛍光団の各々を定義することによって、Ｋ基本染色体あるい
は染色体の一部の各々に属する前記ピクセルを識別することによって行われる請
求項１９に記載の方法。
２２．前記Ｌ基準ベクトルを用いる、前記ピクセルの各々の、前記Ｌ分類クラス
の一つへの前記分類が、Ｌ染色体あるいは染色体の一部に属する前記ピクセルの
各々に対してバイナリ・ベクトルを見いだすために用いられる線形分解アルゴリ
ズムによって行われる請求項１１に記載の方法。
２３．他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属する前記ピクセルの前記識別
、及び他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルの計算が、
（ａ）前記Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各々ピクセルに対して分解Ｋベク
トルを定義するために、線形分解アルゴリズムを用いること、
（ｂ）前記分解Ｋベクトルの各々を変換バイナリＫベクトルに変換するために
、低カットオフ値あるいは低カットオフ範囲を用いること、そして
（ｃ）前記変換バイナリＫベクトルの各々をＬ−Ｋ被定義バイナリＫベクトル
に比較し、Ｋの異なる発蛍光団の組合せの各々を定義することによって、Ｌ−Ｋ
染色体あるいは染色体の一部の各々に属する前記ピクセルを識別することによっ
て行われる請求項１１に記載の方法。
２４．前記細胞がヒトのものである請求項１１に記載の方法。
２５．細胞のＬ染色体あるいは染色体の一部を分類するための方法を用いる、染
色体異常を検出するための行程であって、Ｌ染色体あるいは染色体の一部は、Ｋ
の異なる発蛍光団あるいはその組合せで彩色されるが、この場合、Ｋ基本染色体
あるいは染色体の一部は、各々、Ｋの異なる発蛍光団の一つで彩色され、Ｌ染色
体あるいは染色体の一部の他のＬ−Ｋは、Ｋの異なる発蛍光団の異なる組合せで
彩色されるとき、
（ａ）Ｌ内部基準ベクトルを見いだすステップ、
（ｉ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各々の各ピクセルに対して第一のベ
クトルを測定するために多周波数帯収集装置を用い、
（ｉｉ）Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別
し、前記ピクセルを基本ピクセルとして定義することで、基本ピクセルのＫ基本
クラスを得、
（ｉｉｉ）Ｋ内部基準ベクトルであるＫ基本ベクトルを得るために、前記Ｋ
基本クラスの各々から少なくとも一つの基本ピクセルを用い、
（ｉｖ）他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルを識別す
るために、前記Ｋ基本ベクトルを用い、そして
（ｖ）他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルを計算するために、他のＬ−Ｋ染色体あ
るいは染色体の一部に属する前記ピクセル用いることによって、すべてのＬ内部
基準ベクトルを見いだすステップ、そして
（ｂ）前記ピクセルの各々をＬ分類クラスの一つに分類するために、前記Ｌ基
準ベクトルを用いるステップからなる行程。
２６．染色体を表示するための装置であって、
（ａ）細胞のすべての染色体あるいは染色体の一部の画像を視覚的なプレゼン
テーション装置に提供するために、アルゴリズムで補われた多周波数帯収集装置
、そして
（ｂ）前記染色体あるいは染色体の一部を表示するための視覚的なプレゼンテ
ーション装置とからなり、
前記染色体あるいは染色体の一部の各々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍光
団の組合せで彩色され、前記画像は、異なる独特な色で前記染色体あるいは染色
体の一部を示すが、この場合、前記染色体あるいは染色体の一部の各々に前記異
なる独特な色の一つが付与されることを特徴とする装置。
２７．染色体を表示するための装置であって、
（ａ）細胞の少なくともいくつかの染色体あるいは染色体の一部の合成画像を
視覚的なプレゼンテーション装置に提供するために、アルゴリズムで補われた多
周波数帯収集装置、そして
（ｂ）前記染色体あるいは染色体の一部を表示するための視覚的なプレゼンテ
ーション装置からなり、
前記染色体あるいは染色体の一部の各々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍光
団の組合せで彩色され、前記染色体あるいは染色体の一部の
各々に対して独特なバンディング・パターンを得るために、染色体バンディング
技術を用いてバンディングされ、前記画像は前記染色体あるいは染色体の一部を
独特な色で示すが、この場合、前記染色体あるいは染色体の一部の各々に前記独
特な色の一つが付与され、さらに、前記独特な色の各々に、前記染色体あるいは
染色体の一部の各々の前記バンディング・パターンに応じて輝度パターンが付与
されるため、前記染色体あるいは染色体の一部の各々の前記独特な色と前記バン
ディング・パターンとが重なり合うことを特徴とする装置。
２８．染色体を表示するための装置であって、
（ａ）細胞の少なくともいくつかの染色体あるいは染色体の一部の画像を視覚
的なプレゼンテーション装置に提供するために、アルゴリズムで補われた多周波
数帯収集装置、そして
（ｂ）前記染色体あるいは染色体の一部を表示するための視覚的なプレゼンテ
ーション装置からなり、
前記染色体あるいは染色体の一部の各々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍光
団の組合せで彩色され、前記染色体あるいは染色体の一部の各々に対して独特な
バンディング・パターン及び形状を得るために、染色体バンディング技術を用い
てバンディングされるとき、前記画像は前記染色体あるいは染色体の一部を独特
な色で示すが、前記染色体あるいは染色体の一部の各々に前記独特な色の一つが
付与され、さらに、前記染色体あるいは染色体の一部の各々に前記独特な形状が
付与されるため、前記染色体あるいは染色体の一部の各々の前記独特な色及び前
記形状が重なり合うことを特徴とする装置。
２９．染色体を表示するための装置であって、
（ａ）染色体あるいは染色体の一部の合成画像を視覚的なプレゼンテーション
装置に提供するために、アルゴリズムで補われた多周波数帯
収集装置、そして
（ｂ）前記染色体あるいは染色体の一部を表示するための視覚的なプレゼンテ
ーション装置からなり、
前記染色体あるいは染色体の一部は一つの色で示されるが、この色は、交互
に明暗があるこ縞状のバンディング・パターンを含み、前記色及び前記バンディ
ング・パターンは、染色体識別における前記染色体部を示すことを特徴とする装
置。
３０．染色体を表示するための装置であって、
（ａ）染色体あるいは染色体の一部の画像を視覚的なプレゼンテーション装置
に提供するために、アルゴリズムで補われた多周波数帯収集装置、そして
（ｂ）前記染色体あるいは染色体の一部を表示するための視覚的なプレゼンテ
ーション装置からなり、
前記染色体あるいは染色体の一部は一つの色で示され、この色は、前記染色
体あるいは染色体の一部の識別を示すものであり、前記染色体あるいは染色体の
一部は、染色体バンディング技術を用いてバンディングされるとき、その形状に
類似するように形成されることを特徴とする装置。
３１．染色体を表示するための装置であって、
（ａ）染色体あるいは染色体の一部の合成画像を視覚的なプレゼンテーション
装置に提供するために、アルゴリズムで補われた多周波数帯収集装置、そして
（ｂ）前記染色体あるいは染色体の一部を表示するための視覚的なプレゼンテ
ーション装置からなり、
前記合成画像は、前記染色体あるいは染色体の一部のカラー画像及び縞状画
像を含むことを特徴とする装置。
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(81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，
ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，Ｌ
Ｕ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ
，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，
ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，ＫＥ，ＬＳ，Ｍ
Ｗ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＵＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ
，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ
，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，
ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，Ｅ
Ｓ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＧＷ，ＨＵ，ＩＤ
，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，
ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，Ｍ
Ｇ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ
，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，
ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，Ｖ
Ｎ，ＹＵ，ＺＷ
(72)発明者 ワイン デイビッド
イスラエル、ティムラト 23840、ハアロ
ン 15
(72)発明者 カビブ ダリオ
イスラエル、ティムラト 23840、ハブロ
シュ ７