JP2002168775A - 可視および近赤外領域のスペクトル情報による哺乳動物の血漿成分の迅速測定法 - Google Patents
可視および近赤外領域のスペクトル情報による哺乳動物の血漿成分の迅速測定法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 分析試薬を用いることなく、しかも有害な排
水を排出することなく、迅速かつ安価に哺乳動物の血漿
成分の測定を行うシステムを提供することを目的とす
る。 【解決手段】 哺乳動物の血漿成分を測定するにあた
り、分離した血漿について、近赤外分光光度計を用い
て、波長４００−２５００ｎｍの可視および近赤外領域
の吸光度を測定し、該吸光度の一次差分および二次差分
を計算し、これら可視および近赤外領域の吸光度、吸光
度の一次差分および二次差分を独立変数とし、当該独立
変数のなかから説明力の高い独立変数を２−１０個選抜
し、当該説明力の高い独立変数の情報から、血漿中の中
性脂肪、無機リン、カリウム、乳酸脱水素酵素およびア
ルブミングロブリン比を予測し、該予測値に基づき測定
を実現することを特徴とする、可視および近赤外領域の
スペクトル情報による哺乳動物の血漿成分の迅速測定法
を提供する。
水を排出することなく、迅速かつ安価に哺乳動物の血漿
成分の測定を行うシステムを提供することを目的とす
る。 【解決手段】 哺乳動物の血漿成分を測定するにあた
り、分離した血漿について、近赤外分光光度計を用い
て、波長４００−２５００ｎｍの可視および近赤外領域
の吸光度を測定し、該吸光度の一次差分および二次差分
を計算し、これら可視および近赤外領域の吸光度、吸光
度の一次差分および二次差分を独立変数とし、当該独立
変数のなかから説明力の高い独立変数を２−１０個選抜
し、当該説明力の高い独立変数の情報から、血漿中の中
性脂肪、無機リン、カリウム、乳酸脱水素酵素およびア
ルブミングロブリン比を予測し、該予測値に基づき測定
を実現することを特徴とする、可視および近赤外領域の
スペクトル情報による哺乳動物の血漿成分の迅速測定法
を提供する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、可視および近赤外
領域のスペクトル情報による哺乳動物の血漿成分の迅速
測定法に関し、哺乳動物の血漿の成分について、特に複
数の臨床生化学測定項目について、試薬を用いず、しか
も廃棄物を排出することなく、かつ迅速に測定する方法
に関するものである。
領域のスペクトル情報による哺乳動物の血漿成分の迅速
測定法に関し、哺乳動物の血漿の成分について、特に複
数の臨床生化学測定項目について、試薬を用いず、しか
も廃棄物を排出することなく、かつ迅速に測定する方法
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】哺乳動物の血液は、おおよそ６０％の血
漿と赤血球等から構成され、臨床生化学成分の多くは血
漿中に分布している。臨床生化学成分は、カリウム等の
無機物、蛋白等の有機物、乳酸脱水素酵素等の酵素活性
である。本発明は、このような臨床生化学成分のうち、
血漿中の中性脂肪濃度、無機リン濃度、カリウム濃度、
乳酸脱水素酵素活性およびグロブリン比を測定する方法
に関するものである。
漿と赤血球等から構成され、臨床生化学成分の多くは血
漿中に分布している。臨床生化学成分は、カリウム等の
無機物、蛋白等の有機物、乳酸脱水素酵素等の酵素活性
である。本発明は、このような臨床生化学成分のうち、
血漿中の中性脂肪濃度、無機リン濃度、カリウム濃度、
乳酸脱水素酵素活性およびグロブリン比を測定する方法
に関するものである。
【０００３】血漿中の臨床生化学成分のうち、総蛋白、
アルブミン、尿素態窒素、アルブミングロブリン比は、
動物の蛋白摂取水準の指標として知られている。これま
で、これらの血漿成分を測定するには、屈折計、ケルダ
ール分析法、電気泳動法を用いる方法により分析が行わ
れていた。また、Janatsch et al. (1989)は、近赤外ス
ペクトルではなく、フーリエ変換した赤外スペクトル情
報から、ヒト血漿中の総蛋白、グルコース、中性脂肪、
総コレステロール、尿素、尿酸の測定が可能であるとし
た（ Janatsch G, Kruse-Jarres JD, Marbach R, Heise
HM. Multivariate calibration for assays in clini
cal chemistry using attenuated total reflection in
frared spectra ofhuman blood plasma. Anal. Chem. 6
1(18):2016-2023. 1989.）。その後、Holl and Pollard
(1993)は、ヒト血清の総蛋白、アルブミン、グロブリ
ンおよび尿素について、近赤外スペクトル情報を利用
し、測定することが可能であるとしている（ Hall JW,
Pollard A. Near-infrared spectroscopic determinati
on of serum total proteins, albumin, globulins, an
d urea. Clin.Biochem. 26(6):483-490. 1993.）。
アルブミン、尿素態窒素、アルブミングロブリン比は、
動物の蛋白摂取水準の指標として知られている。これま
で、これらの血漿成分を測定するには、屈折計、ケルダ
ール分析法、電気泳動法を用いる方法により分析が行わ
れていた。また、Janatsch et al. (1989)は、近赤外ス
ペクトルではなく、フーリエ変換した赤外スペクトル情
報から、ヒト血漿中の総蛋白、グルコース、中性脂肪、
総コレステロール、尿素、尿酸の測定が可能であるとし
た（ Janatsch G, Kruse-Jarres JD, Marbach R, Heise
HM. Multivariate calibration for assays in clini
cal chemistry using attenuated total reflection in
frared spectra ofhuman blood plasma. Anal. Chem. 6
1(18):2016-2023. 1989.）。その後、Holl and Pollard
(1993)は、ヒト血清の総蛋白、アルブミン、グロブリ
ンおよび尿素について、近赤外スペクトル情報を利用
し、測定することが可能であるとしている（ Hall JW,
Pollard A. Near-infrared spectroscopic determinati
on of serum total proteins, albumin, globulins, an
d urea. Clin.Biochem. 26(6):483-490. 1993.）。
【０００４】中性脂肪、リン脂質、遊離コレステロール
および総コレステロールは、長期的なエネルギー出納を
示す指標であるとされている。これらの成分のうち、中
性脂肪およびコレステロール等は、従来、酵素法等によ
り分析が行われてきた。また、Hayashi et al (1998)
は、牛血漿中のリン脂質、遊離コレステロール、総コレ
ステロールについて、近赤外スペクトル情報を利用し、
測定することが可能であるとしている（ Hayashi T, Yo
nai, Shimada K, Terada F. Prediction of bovine blo
od plasma cholesterol by near infrared spectrophot
ometry. Anim. Sci. Tech. 69(7):674-682. 1998.）。
および総コレステロールは、長期的なエネルギー出納を
示す指標であるとされている。これらの成分のうち、中
性脂肪およびコレステロール等は、従来、酵素法等によ
り分析が行われてきた。また、Hayashi et al (1998)
は、牛血漿中のリン脂質、遊離コレステロール、総コレ
ステロールについて、近赤外スペクトル情報を利用し、
測定することが可能であるとしている（ Hayashi T, Yo
nai, Shimada K, Terada F. Prediction of bovine blo
od plasma cholesterol by near infrared spectrophot
ometry. Anim. Sci. Tech. 69(7):674-682. 1998.）。
【０００５】血漿中のグルコースについては、糖尿病患
者の血糖値制御が重要であり、多くの需要が見込まれる
ことから、近赤外スペクトル情報を利用した無侵襲血糖
測定システムの開発が試みられている。Burmeister and
Arnold (1999)は、頬、唇等の近赤外の透過スペクトル
を解析し、血中グルコースの測定を試みた（ Burmeiste
r JJ, Arnold MA. Evaluationof measurement sites fo
r noninvasive blood glucose sensing with near-infr
ared transmission spectroscopy. Clin. Chem. 45(9):
1621-1627. 1999.）。また、Heise et al. (2000)は、
皮膚表面に近赤外光を照射し、その反射光を解析し、血
中グルコース濃度を個人毎に検量線を設定し、推定しよ
うとした（ Heise HM, Bittner A, Marbach R. Near-in
frared reflectance spectroscopy fornoninvasive mon
itoring of metabolites. Clin. Chem. Lab. Med. 38
(2):137-145. 2000.）。
者の血糖値制御が重要であり、多くの需要が見込まれる
ことから、近赤外スペクトル情報を利用した無侵襲血糖
測定システムの開発が試みられている。Burmeister and
Arnold (1999)は、頬、唇等の近赤外の透過スペクトル
を解析し、血中グルコースの測定を試みた（ Burmeiste
r JJ, Arnold MA. Evaluationof measurement sites fo
r noninvasive blood glucose sensing with near-infr
ared transmission spectroscopy. Clin. Chem. 45(9):
1621-1627. 1999.）。また、Heise et al. (2000)は、
皮膚表面に近赤外光を照射し、その反射光を解析し、血
中グルコース濃度を個人毎に検量線を設定し、推定しよ
うとした（ Heise HM, Bittner A, Marbach R. Near-in
frared reflectance spectroscopy fornoninvasive mon
itoring of metabolites. Clin. Chem. Lab. Med. 38
(2):137-145. 2000.）。
【０００６】さらに、無機物であるリンは、比色法によ
り計測可能であるが、この方法は分析試薬を消費し、重
金属を排出する手法が採用されている。また、カリウム
は酵素電極法等により測定されているが、酵素電極法は
精度管理が難しいという問題がある。
り計測可能であるが、この方法は分析試薬を消費し、重
金属を排出する手法が採用されている。また、カリウム
は酵素電極法等により測定されているが、酵素電極法は
精度管理が難しいという問題がある。
【０００７】次に、乳酸脱水素酵素は、あらゆる組織に
分布し、細胞の可溶性部分に存在する。乳酸脱水素酵素
活性が増加するのは、いずれかの臓器で組織が損傷し、
溶出していることを示す。この酵素活性測定は高価な試
薬を用いて測定を行う必要がある。
分布し、細胞の可溶性部分に存在する。乳酸脱水素酵素
活性が増加するのは、いずれかの臓器で組織が損傷し、
溶出していることを示す。この酵素活性測定は高価な試
薬を用いて測定を行う必要がある。
【０００８】これらの臨床生化学成分は、それぞれの動
物種について正常値あるいは推奨値が策定され、ヒトの
生活習慣病の指標として広く知られ、また代謝疾患に関
わる情報としても重要視されている。哺乳動物の血漿を
臨床生化学的に分析するには、主に、上に述べた比色
法、酵素法、酵素電極法等の公知の分析手法を応用した
自動分析機等により分析を行っていた。
物種について正常値あるいは推奨値が策定され、ヒトの
生活習慣病の指標として広く知られ、また代謝疾患に関
わる情報としても重要視されている。哺乳動物の血漿を
臨床生化学的に分析するには、主に、上に述べた比色
法、酵素法、酵素電極法等の公知の分析手法を応用した
自動分析機等により分析を行っていた。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
手法では、血漿の分析に際し、高価な分析試薬を消費
し、重金属を含む廃液を排出し、分析に長時間を要する
など、多くの問題があった。また、緊急を要する場合に
は、分析精度がやや低下しても、迅速に判断材料となる
臨床生化学測定項目に関する情報を必要とする場合があ
り、特に迅速性を実現するシステムが要望されていた
が、そのような迅速性を実現するシステムはこれまで存
在しなかった。
手法では、血漿の分析に際し、高価な分析試薬を消費
し、重金属を含む廃液を排出し、分析に長時間を要する
など、多くの問題があった。また、緊急を要する場合に
は、分析精度がやや低下しても、迅速に判断材料となる
臨床生化学測定項目に関する情報を必要とする場合があ
り、特に迅速性を実現するシステムが要望されていた
が、そのような迅速性を実現するシステムはこれまで存
在しなかった。
【００１０】本発明は、高価な分析試薬を用いることな
く、しかも有害な排水を排出することなく、迅速かつ安
価に哺乳動物の血漿成分の測定を行うシステムを提供す
ることを目的とするものである。
く、しかも有害な排水を排出することなく、迅速かつ安
価に哺乳動物の血漿成分の測定を行うシステムを提供す
ることを目的とするものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】請求項１に係る本発明
は、哺乳動物の血漿成分を測定するにあたり、哺乳動物
の血液から血漿を分離し、分離した血漿について、近赤
外分光光度計を用いて、波長４００−２５００ｎｍの可
視および近赤外領域の吸光度を測定し、該吸光度の一次
差分および二次差分を計算し、これら可視および近赤外
領域の吸光度、吸光度の一次差分および二次差分を独立
変数とし、当該独立変数の中から説明力の高い独立変数
をそれぞれ２−１０個選抜し、当該説明力の高い独立変
数の情報から、血漿中の中性脂肪濃度、無機リン濃度、
カリウム濃度、乳酸脱水素酵素活性およびアルブミング
ロブリン比をそれぞれ予測し、該予測値に基づき測定を
実現することを特徴とする、可視および近赤外領域のス
ペクトル情報による哺乳動物の血漿成分の迅速測定法を
提供するものである。
は、哺乳動物の血漿成分を測定するにあたり、哺乳動物
の血液から血漿を分離し、分離した血漿について、近赤
外分光光度計を用いて、波長４００−２５００ｎｍの可
視および近赤外領域の吸光度を測定し、該吸光度の一次
差分および二次差分を計算し、これら可視および近赤外
領域の吸光度、吸光度の一次差分および二次差分を独立
変数とし、当該独立変数の中から説明力の高い独立変数
をそれぞれ２−１０個選抜し、当該説明力の高い独立変
数の情報から、血漿中の中性脂肪濃度、無機リン濃度、
カリウム濃度、乳酸脱水素酵素活性およびアルブミング
ロブリン比をそれぞれ予測し、該予測値に基づき測定を
実現することを特徴とする、可視および近赤外領域のス
ペクトル情報による哺乳動物の血漿成分の迅速測定法を
提供するものである。
【００１２】請求項２に係る本発明は、哺乳動物の血漿
中の中性脂肪濃度を測定するにあたり、試薬を用いず
に、近赤外分光光度計を用いて、２４４４ｎｍの±４ｎ
ｍまでの吸光度、および６５６ｎｍ、７２４ｎｍ、７５
６ｎｍ、７９６ｎｍ、８８２ｎｍ、１０４０ｎｍ、１９
７２ｎｍ、２２７０ｎｍ、２３５４ｎｍのそれぞれの±
４ｎｍまでの一次差分の中から選ばれた２−１０個の情
報を利用して中性脂肪濃度を測定することを特徴とする
請求項１記載の方法を提供するものである。
中の中性脂肪濃度を測定するにあたり、試薬を用いず
に、近赤外分光光度計を用いて、２４４４ｎｍの±４ｎ
ｍまでの吸光度、および６５６ｎｍ、７２４ｎｍ、７５
６ｎｍ、７９６ｎｍ、８８２ｎｍ、１０４０ｎｍ、１９
７２ｎｍ、２２７０ｎｍ、２３５４ｎｍのそれぞれの±
４ｎｍまでの一次差分の中から選ばれた２−１０個の情
報を利用して中性脂肪濃度を測定することを特徴とする
請求項１記載の方法を提供するものである。
【００１３】請求項３に係る本発明は、哺乳動物の血漿
中の無機リン濃度を測定するにあたり、試薬を用いず
に、近赤外分光光度計を用いて、１９９２ｎｍの±４ｎ
ｍまでの吸光度、および５１４ｎｍ、５７６ｎｍ、７７
０ｎｍ、１１３２ｎｍ、１１７８ｎｍ、１２３４ｎｍ、
１２５０ｎｍ、２００８ｎｍ、２３８４ｎｍのそれぞれ
の±４ｎｍまでの一次差分の中から選ばれた２−１０個
の情報を利用して無機リン濃度を測定することを特徴と
する請求項１記載の方法を提供するものである。
中の無機リン濃度を測定するにあたり、試薬を用いず
に、近赤外分光光度計を用いて、１９９２ｎｍの±４ｎ
ｍまでの吸光度、および５１４ｎｍ、５７６ｎｍ、７７
０ｎｍ、１１３２ｎｍ、１１７８ｎｍ、１２３４ｎｍ、
１２５０ｎｍ、２００８ｎｍ、２３８４ｎｍのそれぞれ
の±４ｎｍまでの一次差分の中から選ばれた２−１０個
の情報を利用して無機リン濃度を測定することを特徴と
する請求項１記載の方法を提供するものである。
【００１４】請求項４に係る本発明は、哺乳動物の血漿
中のカリウム濃度を測定するにあたり、試薬を用いず
に、近赤外分光光度計を用いて、２４１６ｎｍの±４ｎ
ｍまでの吸光度、および４２８ｎｍ、６９０ｎｍ、１２
２８ｎｍ、１３８０ｎｍ、１３８２ｎｍ、１９５２ｎ
ｍ、２２６０ｎｍ、２３４０ｎｍ、２３９６ｎｍのそれ
ぞれの±４ｎｍまでの一次差分の中から選ばれた２−１
０個の情報を利用してカリウム濃度を測定することを特
徴とする請求項１記載の方法を提供するものである。
中のカリウム濃度を測定するにあたり、試薬を用いず
に、近赤外分光光度計を用いて、２４１６ｎｍの±４ｎ
ｍまでの吸光度、および４２８ｎｍ、６９０ｎｍ、１２
２８ｎｍ、１３８０ｎｍ、１３８２ｎｍ、１９５２ｎ
ｍ、２２６０ｎｍ、２３４０ｎｍ、２３９６ｎｍのそれ
ぞれの±４ｎｍまでの一次差分の中から選ばれた２−１
０個の情報を利用してカリウム濃度を測定することを特
徴とする請求項１記載の方法を提供するものである。
【００１５】請求項５に係る本発明は、哺乳動物の血漿
中の乳酸脱水素酵素活性を測定するにあたり、試薬を用
いずに、近赤外分光光度計を用いて、１４５０ｎｍ、１
９１８ｎｍのそれぞれ±４ｎｍまでの吸光度、および４
１２ｎｍ、５０６ｎｍ、５１６ｎｍ、６４６ｎｍ、１９
７６ｎｍ、１９９０ｎｍ、２０４０ｎｍ、２３７８ｎｍ
のそれぞれの±４ｎｍまでの一次差分の中から選ばれた
２−１０個の情報を利用して乳酸脱水素酵素活性を測定
することを特徴とする請求項１記載の方法を提供するも
のである。
中の乳酸脱水素酵素活性を測定するにあたり、試薬を用
いずに、近赤外分光光度計を用いて、１４５０ｎｍ、１
９１８ｎｍのそれぞれ±４ｎｍまでの吸光度、および４
１２ｎｍ、５０６ｎｍ、５１６ｎｍ、６４６ｎｍ、１９
７６ｎｍ、１９９０ｎｍ、２０４０ｎｍ、２３７８ｎｍ
のそれぞれの±４ｎｍまでの一次差分の中から選ばれた
２−１０個の情報を利用して乳酸脱水素酵素活性を測定
することを特徴とする請求項１記載の方法を提供するも
のである。
【００１６】請求項６に係る本発明は、哺乳動物の血漿
中のアルブミングロブリン比を測定するにあたり、試薬
を用いずに、近赤外分光光度計を用いて、６０４ｎｍ、
１７２６ｎｍ、１８５８ｎｍ、２１９２ｎｍ、２１９４
ｎｍ、２２１８ｎｍ、２２２０ｎｍ、２２２２ｎｍ、２
２２４ｎｍ、２２４８ｎｍのそれぞれの±４ｎｍまでの
一次差分の中から選ばれた２−１０個の情報を利用して
アルブミングロブリン比を測定することを特徴とする請
求項１記載の方法を提供するものである。
中のアルブミングロブリン比を測定するにあたり、試薬
を用いずに、近赤外分光光度計を用いて、６０４ｎｍ、
１７２６ｎｍ、１８５８ｎｍ、２１９２ｎｍ、２１９４
ｎｍ、２２１８ｎｍ、２２２０ｎｍ、２２２２ｎｍ、２
２２４ｎｍ、２２４８ｎｍのそれぞれの±４ｎｍまでの
一次差分の中から選ばれた２−１０個の情報を利用して
アルブミングロブリン比を測定することを特徴とする請
求項１記載の方法を提供するものである。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下、本発明について詳細に説明
する。まず請求項１に係る本発明は、可視および近赤外
領域のスペクトル情報による哺乳動物の血漿成分の迅速
測定法に関し、哺乳動物の血漿成分を測定するにあた
り、哺乳動物の血液から血漿を分離し、分離した血漿に
ついて、近赤外分光光度計を用いて、波長４００−２５
００ｎｍの可視および近赤外領域の吸光度を測定し、該
吸光度の一次差分および二次差分を計算し、これら可視
および近赤外領域の吸光度、吸光度の一次差分および二
次差分を独立変数とし、当該独立変数の中から説明力の
高い独立変数をそれぞれ２−１０個選抜し、当該説明力
の高い独立変数の情報から、血漿中の中性脂肪濃度、無
機リン濃度、カリウム濃度、乳酸脱水素酵素活性および
アルブミングロブリン比をそれぞれ予測し、該予測値に
基づき測定を実現することを特徴とするものである。
する。まず請求項１に係る本発明は、可視および近赤外
領域のスペクトル情報による哺乳動物の血漿成分の迅速
測定法に関し、哺乳動物の血漿成分を測定するにあた
り、哺乳動物の血液から血漿を分離し、分離した血漿に
ついて、近赤外分光光度計を用いて、波長４００−２５
００ｎｍの可視および近赤外領域の吸光度を測定し、該
吸光度の一次差分および二次差分を計算し、これら可視
および近赤外領域の吸光度、吸光度の一次差分および二
次差分を独立変数とし、当該独立変数の中から説明力の
高い独立変数をそれぞれ２−１０個選抜し、当該説明力
の高い独立変数の情報から、血漿中の中性脂肪濃度、無
機リン濃度、カリウム濃度、乳酸脱水素酵素活性および
アルブミングロブリン比をそれぞれ予測し、該予測値に
基づき測定を実現することを特徴とするものである。
【００１８】請求項１に係る本発明においては、まず、
哺乳動物の血液から血漿を分離する。ここで哺乳動物と
しては、例えば肉牛や乳牛などの牛をはじめ、豚、山羊
などの家畜、さらにヒトなどを好適なものとして挙げら
れるが、これに限定されるものではない。
哺乳動物の血液から血漿を分離する。ここで哺乳動物と
しては、例えば肉牛や乳牛などの牛をはじめ、豚、山羊
などの家畜、さらにヒトなどを好適なものとして挙げら
れるが、これに限定されるものではない。
【００１９】次に、分離した血漿について、近赤外分光
光度計を用いて、波長４００−２５００ｎｍの可視およ
び近赤外領域の吸光度を測定する。このとき血漿サンプ
ルは、近赤外分光光度計と透過型石英セルを用い、可視
および近赤外領域（波長４００−２５００ｎｍ）の吸光
度を測定する。さらに、原スペクトルデータの一次差分
および二次差分を求め、独立変数を得る。このとき独立
変数の数は合計３千個以上となる。
光度計を用いて、波長４００−２５００ｎｍの可視およ
び近赤外領域の吸光度を測定する。このとき血漿サンプ
ルは、近赤外分光光度計と透過型石英セルを用い、可視
および近赤外領域（波長４００−２５００ｎｍ）の吸光
度を測定する。さらに、原スペクトルデータの一次差分
および二次差分を求め、独立変数を得る。このとき独立
変数の数は合計３千個以上となる。
【００２０】具体的には、４００−２５００ｎｍの可視
および近赤外領域の吸光度を波長２ｎｍ間隔で測定する
ことから、（２５００−４００）／２の計１０５０個の
それぞれの波長の吸光度が得られる。このうち、おおよ
そ４００−８００ｎｍは可視領域である。次に、この１
０５０個の吸光度情報の一次差分を計算すると、１０５
０−１個の情報が得られる。さらに、二次差分を計算す
ると、１０５０−２個の情報が得られる。従って、これ
らを合計すると（１０５０＋１０４９＋１０４８）、合
計３１４７個の情報が得られる。
および近赤外領域の吸光度を波長２ｎｍ間隔で測定する
ことから、（２５００−４００）／２の計１０５０個の
それぞれの波長の吸光度が得られる。このうち、おおよ
そ４００−８００ｎｍは可視領域である。次に、この１
０５０個の吸光度情報の一次差分を計算すると、１０５
０−１個の情報が得られる。さらに、二次差分を計算す
ると、１０５０−２個の情報が得られる。従って、これ
らを合計すると（１０５０＋１０４９＋１０４８）、合
計３１４７個の情報が得られる。
【００２１】このような３千個以上の独立変数の中か
ら、説明力の高い独立変数をそれぞれ選抜する。ここで
目的変数と独立変数を関連づける分析の手法として、従
来の変数選択型重回帰分析が常套であるが、独立変数の
数が多いことから、最適解を得ることは困難である。
ら、説明力の高い独立変数をそれぞれ選抜する。ここで
目的変数と独立変数を関連づける分析の手法として、従
来の変数選択型重回帰分析が常套であるが、独立変数の
数が多いことから、最適解を得ることは困難である。
【００２２】選抜する説明力の高い独立変数は、それぞ
れの血漿成分により異なっており、本発明者らは、目的
とする各成分について、それぞれ２−１０個の範囲で独
立変数、すなわち波長情報を選定した。
れの血漿成分により異なっており、本発明者らは、目的
とする各成分について、それぞれ２−１０個の範囲で独
立変数、すなわち波長情報を選定した。
【００２３】血漿成分の中性脂肪濃度を予測する場合に
は、請求項２に記載したように、２４４４ｎｍの吸光
度、および６５６ｎｍ、７２４ｎｍ、７５６ｎｍ、７９
６ｎｍ、８８２ｎｍ、１０４０ｎｍ、１９７２ｎｍ、２
２７０ｎｍ、２３５４ｎｍのそれぞれの一次差分の中か
ら選ばれた２−１０個の情報が重要となる。但し、これ
らの各波長の±４ｎｍまでの範囲の吸光度および一次差
分情報を利用することにより、精度は低下するものの、
中性脂肪濃度の予測は可能である。
は、請求項２に記載したように、２４４４ｎｍの吸光
度、および６５６ｎｍ、７２４ｎｍ、７５６ｎｍ、７９
６ｎｍ、８８２ｎｍ、１０４０ｎｍ、１９７２ｎｍ、２
２７０ｎｍ、２３５４ｎｍのそれぞれの一次差分の中か
ら選ばれた２−１０個の情報が重要となる。但し、これ
らの各波長の±４ｎｍまでの範囲の吸光度および一次差
分情報を利用することにより、精度は低下するものの、
中性脂肪濃度の予測は可能である。
【００２４】血漿成分の無機リン濃度を予測する場合に
は、請求項３に記載したように、１９９２ｎｍの吸光
度、および５１４ｎｍ、５７６ｎｍ、７７０ｎｍ、１１
３２ｎｍ、１１７８ｎｍ、１２３４ｎｍ、１２５０ｎ
ｍ、２００８ｎｍ、２３８４ｎｍのそれぞれの一次差分
の中から選ばれた２−１０個の情報が重要となる。但
し、これらの各波長の±４ｎｍまでの範囲の吸光度およ
び一次差分情報を利用することにより、精度は低下する
ものの、無機リン濃度の予測は可能である。
は、請求項３に記載したように、１９９２ｎｍの吸光
度、および５１４ｎｍ、５７６ｎｍ、７７０ｎｍ、１１
３２ｎｍ、１１７８ｎｍ、１２３４ｎｍ、１２５０ｎ
ｍ、２００８ｎｍ、２３８４ｎｍのそれぞれの一次差分
の中から選ばれた２−１０個の情報が重要となる。但
し、これらの各波長の±４ｎｍまでの範囲の吸光度およ
び一次差分情報を利用することにより、精度は低下する
ものの、無機リン濃度の予測は可能である。
【００２５】血漿成分のカリウム濃度を予測する場合に
は、請求項４に記載したように、２４１６ｎｍの吸光
度、および４２８ｎｍ、６９０ｎｍ、１２２８ｎｍ、１
３８０ｎｍ、１３８２ｎｍ、１９５２ｎｍ、２２６０ｎ
ｍ、２３４０ｎｍ、２３９６ｎｍのそれぞれの一次差分
の中から選ばれた２−１０個の情報が重要となる。但
し、これらの各波長の±４ｎｍまでの範囲の吸光度およ
び一次差分情報を利用することにより、精度は低下する
ものの、カリウム濃度の予測は可能である。
は、請求項４に記載したように、２４１６ｎｍの吸光
度、および４２８ｎｍ、６９０ｎｍ、１２２８ｎｍ、１
３８０ｎｍ、１３８２ｎｍ、１９５２ｎｍ、２２６０ｎ
ｍ、２３４０ｎｍ、２３９６ｎｍのそれぞれの一次差分
の中から選ばれた２−１０個の情報が重要となる。但
し、これらの各波長の±４ｎｍまでの範囲の吸光度およ
び一次差分情報を利用することにより、精度は低下する
ものの、カリウム濃度の予測は可能である。
【００２６】血漿成分の乳酸脱水素酵素活性を予測する
場合には、請求項５に記載したように、１４５０ｎｍ、
１９１８ｎｍのそれぞれの吸光度、および４１２ｎｍ、
５０６ｎｍ、５１６ｎｍ、６４６ｎｍ、１９７６ｎｍ、
１９９０ｎｍ、２０４０ｎｍ、２３７８ｎｍのそれぞれ
の一次差分の中から選ばれた２−１０個の情報が重要と
なる。但し、これらの各波長の±４ｎｍまでの範囲の吸
光度および一次差分情報を利用することにより、精度は
低下するものの、乳酸脱水素酵素活性の予測は可能であ
る。
場合には、請求項５に記載したように、１４５０ｎｍ、
１９１８ｎｍのそれぞれの吸光度、および４１２ｎｍ、
５０６ｎｍ、５１６ｎｍ、６４６ｎｍ、１９７６ｎｍ、
１９９０ｎｍ、２０４０ｎｍ、２３７８ｎｍのそれぞれ
の一次差分の中から選ばれた２−１０個の情報が重要と
なる。但し、これらの各波長の±４ｎｍまでの範囲の吸
光度および一次差分情報を利用することにより、精度は
低下するものの、乳酸脱水素酵素活性の予測は可能であ
る。
【００２７】血漿成分のアルブミングロブリン比を予測
する場合には、請求項５に記載したように、６０４ｎ
ｍ、１７２６ｎｍ、１８５８ｎｍ、２１９２ｎｍ、２１
９４ｎｍ、２２１８ｎｍ、２２２０ｎｍ、２２２２ｎ
ｍ、２２２４ｎｍ、２２４８ｎｍのそれぞれの一次差分
の中から選ばれた２−１０個の情報が重要となる。但
し、これらの各波長の±４ｎｍまでの範囲の吸光度およ
び一次差分情報を利用することにより、精度は低下する
ものの、アルブミングロブリン比の予測は可能である。
する場合には、請求項５に記載したように、６０４ｎ
ｍ、１７２６ｎｍ、１８５８ｎｍ、２１９２ｎｍ、２１
９４ｎｍ、２２１８ｎｍ、２２２０ｎｍ、２２２２ｎ
ｍ、２２２４ｎｍ、２２４８ｎｍのそれぞれの一次差分
の中から選ばれた２−１０個の情報が重要となる。但
し、これらの各波長の±４ｎｍまでの範囲の吸光度およ
び一次差分情報を利用することにより、精度は低下する
ものの、アルブミングロブリン比の予測は可能である。
【００２８】このようにして独立変数のなかから、説明
力の高い独立変数をそれぞれ２−１０個選抜し、その情
報から、血漿中の未知の中性脂肪濃度、無機リン濃度、
カリウム濃度、乳酸脱水素酵素活性およびアルブミング
ロブリン比をそれぞれ予測し、該予測値に基づき測定を
実現する。
力の高い独立変数をそれぞれ２−１０個選抜し、その情
報から、血漿中の未知の中性脂肪濃度、無機リン濃度、
カリウム濃度、乳酸脱水素酵素活性およびアルブミング
ロブリン比をそれぞれ予測し、該予測値に基づき測定を
実現する。
【００２９】すなわち、求めようとするそれぞれの血漿
成分について、３千個以上の独立変数の中から２−１０
個の説明力の高い変数を選抜し、当該説明力の高い独立
変数の情報から、ｎが２−１０個となる線形式をつく
る。具体的には、次式（１）で表される線形式をつく
る。
成分について、３千個以上の独立変数の中から２−１０
個の説明力の高い変数を選抜し、当該説明力の高い独立
変数の情報から、ｎが２−１０個となる線形式をつく
る。具体的には、次式（１）で表される線形式をつく
る。
【００３０】 Ｙ＝ｂ０＋ｂ１・ｘ１＋ｂ２・ｘ２＋ｂ３・ｘ３……＋ｂｎ・ｘｎ （１）
【００３１】なお、式（１）中、左辺のＹがそれぞれの
血漿成分である。右辺のｘ１、ｘ２、ｘ３……ｘｎは、
可視および近赤外領域の吸光度、一次差分および二次差
分の中から選抜された２−１０個の独立変数である。ｂ
０は定数であり、ｂｎはそれぞれのｘｎに対応した偏回
帰係数である。
血漿成分である。右辺のｘ１、ｘ２、ｘ３……ｘｎは、
可視および近赤外領域の吸光度、一次差分および二次差
分の中から選抜された２−１０個の独立変数である。ｂ
０は定数であり、ｂｎはそれぞれのｘｎに対応した偏回
帰係数である。
【００３２】ここでｂ０、ｂ１、・・・、ｂｎは、各血
漿成分により全て異なり、これを重回帰分析の手法によ
り求め、これらの選び出された独立変数およびパラメー
タの情報から未知の血漿中の各成分を予測し、測定を実
現する。ｂ０、ｂｎ等のパラメータが決定された後に
は、血漿の近赤外スペクトルの測定から血漿成分の予測
まで、数分以内という短時間であり、極めて迅速な測定
が可能である。
漿成分により全て異なり、これを重回帰分析の手法によ
り求め、これらの選び出された独立変数およびパラメー
タの情報から未知の血漿中の各成分を予測し、測定を実
現する。ｂ０、ｂｎ等のパラメータが決定された後に
は、血漿の近赤外スペクトルの測定から血漿成分の予測
まで、数分以内という短時間であり、極めて迅速な測定
が可能である。
【００３３】すなわち、例えば血漿成分の中性脂肪濃度
を予測する場合には、上記したように、２４４４ｎｍの
吸光度、および６５６ｎｍ、７２４ｎｍ、７５６ｎｍ、
７９６ｎｍ、８８２ｎｍ、１０４０ｎｍ、１９７２ｎ
ｍ、２２７０ｎｍ、２３５４ｎｍのそれぞれの一次差分
の情報を説明力の高い独立変数として選抜し、これらを
それぞれｘ１、ｘ２、・・・、ｘｎとし、予測する中性
脂肪濃度をＹ（目的変数）としたときに、 Ｙ＝ｂ０＋ｂ１・ｘ１＋ｂ２・ｘ２＋・・・＋ｂｎ・ｘ
ｎ の式が成り立つような、ｂ０、ｂ１、・・・、ｂｎを推
定し、この式により、未知の中性脂肪濃度を予測するわ
けである。
を予測する場合には、上記したように、２４４４ｎｍの
吸光度、および６５６ｎｍ、７２４ｎｍ、７５６ｎｍ、
７９６ｎｍ、８８２ｎｍ、１０４０ｎｍ、１９７２ｎ
ｍ、２２７０ｎｍ、２３５４ｎｍのそれぞれの一次差分
の情報を説明力の高い独立変数として選抜し、これらを
それぞれｘ１、ｘ２、・・・、ｘｎとし、予測する中性
脂肪濃度をＹ（目的変数）としたときに、 Ｙ＝ｂ０＋ｂ１・ｘ１＋ｂ２・ｘ２＋・・・＋ｂｎ・ｘ
ｎ の式が成り立つような、ｂ０、ｂ１、・・・、ｂｎを推
定し、この式により、未知の中性脂肪濃度を予測するわ
けである。
【００３４】このようにして、得られた予測値を実測値
と対比した。後記実施例に示すように、一部にはそれほ
ど高くない決定係数を示す血漿成分もあるが、安価で、
しかも極めて迅速な測定が可能なところから、これらの
成分については、スクリーニング的な測定に利用可能で
ある。なお、実測値の測定は、哺乳動物の血液から血漿
サンプルを採取し、臨床生化学自動分析計によって、血
漿中の中性脂肪濃度、無機リン濃度、カリウム濃度、乳
酸脱水素酵素活性、アルブミングロブリン比について、
それぞれ分析した。
と対比した。後記実施例に示すように、一部にはそれほ
ど高くない決定係数を示す血漿成分もあるが、安価で、
しかも極めて迅速な測定が可能なところから、これらの
成分については、スクリーニング的な測定に利用可能で
ある。なお、実測値の測定は、哺乳動物の血液から血漿
サンプルを採取し、臨床生化学自動分析計によって、血
漿中の中性脂肪濃度、無機リン濃度、カリウム濃度、乳
酸脱水素酵素活性、アルブミングロブリン比について、
それぞれ分析した。
【００３５】
【実施例】以下、本発明を実施例により詳細に説明する
が、本発明はこれに限定されるものではない。なお、以
下の実施例は、基本的にはすべて次のようにして行っ
た。すなわち、肉牛および乳牛より、血漿を採取し、血
漿中の中性脂肪濃度、無機リン濃度、カリウム濃度、乳
酸脱水素酵素活性、アルブミングロブリン比について、
それぞれ以下に示す手法により、予測値を算出し、従来
法による実測値と比較した。
が、本発明はこれに限定されるものではない。なお、以
下の実施例は、基本的にはすべて次のようにして行っ
た。すなわち、肉牛および乳牛より、血漿を採取し、血
漿中の中性脂肪濃度、無機リン濃度、カリウム濃度、乳
酸脱水素酵素活性、アルブミングロブリン比について、
それぞれ以下に示す手法により、予測値を算出し、従来
法による実測値と比較した。
【００３６】実施例１（血漿中中性脂肪濃度の測定） 農林水産省畜産試験場および東北農業試験場で繋養して
いる肉牛および乳牛より採取した血漿について、近赤外
分光光度計と透過型石英セルを用いて、波長４００−２
５００ｎｍの可視および近赤外領域の吸光度を２ｎｍ間
隔で測定し、該吸光度の一次差分および二次差分を計算
し、これら可視および近赤外領域の吸光度、吸光度の一
次差分および二次差分を得て合計３１４７個の独立変数
とし、当該独立変数のなかから説明力の高い独立変数を
２−１０個選抜し、当該説明力の高い独立変数の情報か
ら、血漿中濃度を予測した。なお、決定係数は相関係数
の二乗であり、実測値をＹ、予測値をｘ、データ件数を
ｎ、平方根をsqrt()としたときに、予測誤差はsqrt(Σ
(Ｙ-ｘ)＾2/n)とすることができる。ここで血漿中中性
脂肪濃度を測定するにあたっては、説明力の高い独立変
数として、２４４４ｎｍの吸光度、および６５６ｎｍ、
７２４ｎｍ、７５６ｎｍ、７９６ｎｍ、８８２ｎｍ、１
０４０ｎｍ、１９７２ｎｍ、２２７０ｎｍ、２３５４ｎ
ｍのそれぞれの一次差分の情報を用い、血漿中中性脂肪
濃度の予測値と実測値を求めた。結果を図１に示す。こ
の場合の回帰直線は、Ｙ＝１．５６０＋０．８２３９ｘ
で表されるものであった。決定係数は０．７３３８であ
り、予測誤差は４．６０９８であった。
いる肉牛および乳牛より採取した血漿について、近赤外
分光光度計と透過型石英セルを用いて、波長４００−２
５００ｎｍの可視および近赤外領域の吸光度を２ｎｍ間
隔で測定し、該吸光度の一次差分および二次差分を計算
し、これら可視および近赤外領域の吸光度、吸光度の一
次差分および二次差分を得て合計３１４７個の独立変数
とし、当該独立変数のなかから説明力の高い独立変数を
２−１０個選抜し、当該説明力の高い独立変数の情報か
ら、血漿中濃度を予測した。なお、決定係数は相関係数
の二乗であり、実測値をＹ、予測値をｘ、データ件数を
ｎ、平方根をsqrt()としたときに、予測誤差はsqrt(Σ
(Ｙ-ｘ)＾2/n)とすることができる。ここで血漿中中性
脂肪濃度を測定するにあたっては、説明力の高い独立変
数として、２４４４ｎｍの吸光度、および６５６ｎｍ、
７２４ｎｍ、７５６ｎｍ、７９６ｎｍ、８８２ｎｍ、１
０４０ｎｍ、１９７２ｎｍ、２２７０ｎｍ、２３５４ｎ
ｍのそれぞれの一次差分の情報を用い、血漿中中性脂肪
濃度の予測値と実測値を求めた。結果を図１に示す。こ
の場合の回帰直線は、Ｙ＝１．５６０＋０．８２３９ｘ
で表されるものであった。決定係数は０．７３３８であ
り、予測誤差は４．６０９８であった。
【００３７】実施例１で示した血漿中中性脂肪濃度（図
１）は、中長期的なエネルギー出納をよく表し、各種生
活習慣病の検出にも有用な情報として活用されている。
中性脂肪における決定係数はやや低いもの、総合的な分
析コストにおいて、本発明の方法は優れている。
１）は、中長期的なエネルギー出納をよく表し、各種生
活習慣病の検出にも有用な情報として活用されている。
中性脂肪における決定係数はやや低いもの、総合的な分
析コストにおいて、本発明の方法は優れている。
【００３８】実施例２（血漿中リン濃度の測定） 説明力の高い独立変数として、１９９２ｎｍの吸光度、
および５１４ｎｍ、５７６ｎｍ、７７０ｎｍ、１１３２
ｎｍ、１１７８ｎｍ、１２３４ｎｍ、１２５０ｎｍ、２
００８ｎｍ、２３８４ｎｍのそれぞれの一次差分の情報
を用いたこと以外は、実施例１と同様にして、血漿中リ
ン濃度の予測値と実測値を求めた。結果を図２に示す。
この場合の回帰直線は、Ｙ＝０．５２２１＋０．９３１
１ｘで表されるものであった。決定係数は０．６８２４
であり、予測誤差は０．７４４８であった。
および５１４ｎｍ、５７６ｎｍ、７７０ｎｍ、１１３２
ｎｍ、１１７８ｎｍ、１２３４ｎｍ、１２５０ｎｍ、２
００８ｎｍ、２３８４ｎｍのそれぞれの一次差分の情報
を用いたこと以外は、実施例１と同様にして、血漿中リ
ン濃度の予測値と実測値を求めた。結果を図２に示す。
この場合の回帰直線は、Ｙ＝０．５２２１＋０．９３１
１ｘで表されるものであった。決定係数は０．６８２４
であり、予測誤差は０．７４４８であった。
【００３９】実施例３（血漿中カリウム濃度の測定） 説明力の高い独立変数として、２４１６ｎｍの吸光度、
および４２８ｎｍ、６９０ｎｍ、１２２８ｎｍ、１３８
０ｎｍ、１３８２ｎｍ、１９５２ｎｍ、２２６０ｎｍ、
２３４０ｎｍ、２３９６ｎｍのそれぞれの一次差分の情
報を用いたこと以外は、実施例１と同様にして、血漿中
カリウム濃度の予測値と実測値を求めた。結果を図３に
示す。この場合の回帰直線は、Ｙ＝０．０３７７＋０．
９７７６ｘで表されるものであった。決定係数は０．５
５５２であり、予測誤差は０．３７５０であった。
および４２８ｎｍ、６９０ｎｍ、１２２８ｎｍ、１３８
０ｎｍ、１３８２ｎｍ、１９５２ｎｍ、２２６０ｎｍ、
２３４０ｎｍ、２３９６ｎｍのそれぞれの一次差分の情
報を用いたこと以外は、実施例１と同様にして、血漿中
カリウム濃度の予測値と実測値を求めた。結果を図３に
示す。この場合の回帰直線は、Ｙ＝０．０３７７＋０．
９７７６ｘで表されるものであった。決定係数は０．５
５５２であり、予測誤差は０．３７５０であった。
【００４０】実施例２、３で測定した血漿中リン濃度
（図２）、カリウム濃度（図３）などの無機類はこれま
で、近赤外による測定が困難とされていたが、迂回情報
を利用して、一定の精度で予測できることが示された。
（図２）、カリウム濃度（図３）などの無機類はこれま
で、近赤外による測定が困難とされていたが、迂回情報
を利用して、一定の精度で予測できることが示された。
【００４１】実施例４（血漿中乳酸脱水素酵素活性の測
定） 説明力の高い独立変数として、１４５０ｎｍ、１９１８
ｎｍのそれぞれの吸光度、および４１２ｎｍ、５０６ｎ
ｍ、５１６ｎｍ、６４６ｎｍ、１９７６ｎｍ、１９９０
ｎｍ、２０４０ｎｍ、２３７８ｎｍのそれぞれの一次差
分の情報を用いたこと以外は、実施例１と同様にして、
血漿中乳酸脱水素酵素活性の予測値と実測値を求めた。
結果を図４に示す。この場合の回帰直線は、Ｙ＝２５
８．９３＋０．７５１７ｘで表されるものであった。決
定係数は０．５７５１であり、予測誤差は９１．５８９
であった。
定） 説明力の高い独立変数として、１４５０ｎｍ、１９１８
ｎｍのそれぞれの吸光度、および４１２ｎｍ、５０６ｎ
ｍ、５１６ｎｍ、６４６ｎｍ、１９７６ｎｍ、１９９０
ｎｍ、２０４０ｎｍ、２３７８ｎｍのそれぞれの一次差
分の情報を用いたこと以外は、実施例１と同様にして、
血漿中乳酸脱水素酵素活性の予測値と実測値を求めた。
結果を図４に示す。この場合の回帰直線は、Ｙ＝２５
８．９３＋０．７５１７ｘで表されるものであった。決
定係数は０．５７５１であり、予測誤差は９１．５８９
であった。
【００４２】実施例４で測定した血漿中乳酸脱水素酵素
活性（図４）についても近赤外による測定は、これまで
著しく困難であると予想されていたが、図４によれば、
細胞質の漏出成分等の関連情報を拾い集めることによ
り、一定の精度を保った予測が可能であることが示され
た。
活性（図４）についても近赤外による測定は、これまで
著しく困難であると予想されていたが、図４によれば、
細胞質の漏出成分等の関連情報を拾い集めることによ
り、一定の精度を保った予測が可能であることが示され
た。
【００４３】実施例５（血漿中アルブミングロブリン比
の測定） 説明力の高い独立変数として、６０４ｎｍ、１７２６ｎ
ｍ、１８５８ｎｍ、２１９２ｎｍ、２１９４ｎｍ、２２
１８ｎｍ、２２２０ｎｍ、２２２２ｎｍ、２２２４ｎ
ｍ、２２４８ｎｍのそれぞれの一次差分の情報を用いた
こと以外は、実施例１と同様にして、血漿中アルブミン
グロブリン比の予測値と実測値を求めた。結果を図５に
示す。この場合の回帰直線は、Ｙ＝−０．０３１４＋
１．０３７８ｘで表されるものであった。決定係数は
０．８３８９であり、予測誤差は０．１０７４であっ
た。
の測定） 説明力の高い独立変数として、６０４ｎｍ、１７２６ｎ
ｍ、１８５８ｎｍ、２１９２ｎｍ、２１９４ｎｍ、２２
１８ｎｍ、２２２０ｎｍ、２２２２ｎｍ、２２２４ｎ
ｍ、２２４８ｎｍのそれぞれの一次差分の情報を用いた
こと以外は、実施例１と同様にして、血漿中アルブミン
グロブリン比の予測値と実測値を求めた。結果を図５に
示す。この場合の回帰直線は、Ｙ＝−０．０３１４＋
１．０３７８ｘで表されるものであった。決定係数は
０．８３８９であり、予測誤差は０．１０７４であっ
た。
【００４４】実施例５で示した血漿中アルブミングロブ
リン比（図５）は一次情報ではなく、アルブミン濃度か
らの計算値であるが、近赤外情報から直接的にある一定
の精度をもって予測することが可能である。
リン比（図５）は一次情報ではなく、アルブミン濃度か
らの計算値であるが、近赤外情報から直接的にある一定
の精度をもって予測することが可能である。
【００４５】上記実施例１〜実施例５によれば、可視お
よび近赤外領域のスペクトル情報のみにより、血漿中の
中性脂肪濃度、無機リン濃度、カリウム濃度、乳酸脱水
素酵素活性、アルブミングロブリン比の各成分につい
て、ごく短時間に、しかも試薬を用いず、かつ廃棄物を
排出せずに、同時に測定することができることが明らか
である。
よび近赤外領域のスペクトル情報のみにより、血漿中の
中性脂肪濃度、無機リン濃度、カリウム濃度、乳酸脱水
素酵素活性、アルブミングロブリン比の各成分につい
て、ごく短時間に、しかも試薬を用いず、かつ廃棄物を
排出せずに、同時に測定することができることが明らか
である。
【００４６】
【発明の効果】本発明の方法によれば、高価な分析試薬
を用いることなく、しかも有害な排水・廃液を排出せ
ず、かつ迅速に哺乳動物の血漿成分を一定の精度をもっ
て測定することができる。しかも、僅か数分ですべての
項目の計測を終了させることができるばかりか、多くの
測定項目を一度の測定で計測することができるという利
点がある。
を用いることなく、しかも有害な排水・廃液を排出せ
ず、かつ迅速に哺乳動物の血漿成分を一定の精度をもっ
て測定することができる。しかも、僅か数分ですべての
項目の計測を終了させることができるばかりか、多くの
測定項目を一度の測定で計測することができるという利
点がある。
【００４７】中性脂肪における決定係数は僅かに低いも
のの、無機リン濃度、カリウム濃度などの無機類はこれ
まで、近赤外による測定が困難とされていたが、一定の
精度で予測することができる。
のの、無機リン濃度、カリウム濃度などの無機類はこれ
まで、近赤外による測定が困難とされていたが、一定の
精度で予測することができる。
【００４８】また、血漿中乳酸脱水素酵素活性等の酵素
活性についても近赤外による測定は困難であると想像さ
れていたが、本発明の方法によれば、細胞質の漏出成分
等の情報を集めることにより、一定の精度を保った予測
が可能である。
活性についても近赤外による測定は困難であると想像さ
れていたが、本発明の方法によれば、細胞質の漏出成分
等の情報を集めることにより、一定の精度を保った予測
が可能である。
【００４９】血漿中アルブミングロブリン比について
は、一次情報ではなく、計算値であるが、本発明の方法
によれば、近赤外情報から直接的にある一定の精度をも
って予測することが可能である。
は、一次情報ではなく、計算値であるが、本発明の方法
によれば、近赤外情報から直接的にある一定の精度をも
って予測することが可能である。
【図１】 血漿中中性脂肪濃度の予測値と実測値の関係
を示すグラフである。
を示すグラフである。
【図２】 血漿中無機リン濃度の予測値と実測値の関係
を示すグラフである。
を示すグラフである。
【図３】 血漿中カリウム濃度の予測値と実測値の関係
を示すグラフである。
を示すグラフである。
【図４】 血漿中乳酸脱水素酵素活性の予測値と実測値
の関係を示すグラフである。
の関係を示すグラフである。
【図５】血漿中アルブミングロブリン比の予測値と実測
値の関係を示すグラフである。
値の関係を示すグラフである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０１Ｎ 33/84 Ｇ０１Ｎ 33/84 Ｚ 33/92 33/92 (71)出願人 300087732 甘利 雅拡 茨城県稲敷郡茎崎町池の台２ 農林水産省 畜産試験場内 (72)発明者 林 孝 茨城県稲敷郡茎崎町池の台２ 農林水産省 畜産試験場内 (72)発明者 甘利 雅拡 茨城県稲敷郡茎崎町池の台２ 農林水産省 畜産試験場内 (72)発明者 寺田 文典 茨城県稲敷郡茎崎町池の台２ 農林水産省 畜産試験場内 Ｆターム(参考） 2G045 AA01 AA13 BA08 CA26 DA36 DA37 DA38 DA60 DB04 DB10 FA25 FA26 FA29 GC10 2G059 AA01 AA05 BB12 BB13 CC16 EE01 EE11 EE12 HH01 HH02 HH06 MM01 MM12
Claims (6)
- 【請求項１】 哺乳動物の血漿成分を測定するにあた
り、哺乳動物の血液から血漿を分離し、分離した血漿に
ついて、近赤外分光光度計を用いて、波長４００−２５
００ｎｍの可視および近赤外領域の吸光度を測定し、該
吸光度の一次差分および二次差分を計算し、これら可視
および近赤外領域の吸光度、吸光度の一次差分および二
次差分を独立変数とし、当該独立変数の中から説明力の
高い独立変数をそれぞれ２−１０個選抜し、当該説明力
の高い独立変数の情報から、血漿中の中性脂肪濃度、無
機リン濃度、カリウム濃度、乳酸脱水素酵素活性および
アルブミングロブリン比をそれぞれ予測し、該予測値に
基づき測定を実現することを特徴とする、可視および近
赤外領域のスペクトル情報による哺乳動物の血漿成分の
迅速測定法。 - 【請求項２】 哺乳動物の血漿中の中性脂肪濃度を測定
するにあたり、試薬を用いずに、近赤外分光光度計を用
いて、２４４４ｎｍの±４ｎｍまでの吸光度、および６
５６ｎｍ、７２４ｎｍ、７５６ｎｍ、７９６ｎｍ、８８
２ｎｍ、１０４０ｎｍ、１９７２ｎｍ、２２７０ｎｍ、
２３５４ｎｍのそれぞれの±４ｎｍまでの一次差分の中
から選ばれた２−１０個の情報を利用して中性脂肪濃度
を測定することを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項３】 哺乳動物の血漿中の無機リン濃度を測定
するにあたり、試薬を用いずに、近赤外分光光度計を用
いて、１９９２ｎｍの±４ｎｍまでの吸光度、および５
１４ｎｍ、５７６ｎｍ、７７０ｎｍ、１１３２ｎｍ、１
１７８ｎｍ、１２３４ｎｍ、１２５０ｎｍ、２００８ｎ
ｍ、２３８４ｎｍのそれぞれの±４ｎｍまでの一次差分
の中から選ばれた２−１０個の情報を利用して無機リン
濃度を測定することを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項４】 哺乳動物の血漿中のカリウム濃度を測定
するにあたり、試薬を用いずに、近赤外分光光度計を用
いて、２４１６ｎｍの±４ｎｍまでの吸光度、および４
２８ｎｍ、６９０ｎｍ、１２２８ｎｍ、１３８０ｎｍ、
１３８２ｎｍ、１９５２ｎｍ、２２６０ｎｍ、２３４０
ｎｍ、２３９６ｎｍのそれぞれの±４ｎｍまでの一次差
分の中から選ばれた２−１０個の情報を利用してカリウ
ム濃度を測定することを特徴とする請求項１記載の方
法。 - 【請求項５】 哺乳動物の血漿中の乳酸脱水素酵素活性
を測定するにあたり、試薬を用いずに、近赤外分光光度
計を用いて、１４５０ｎｍ、１９１８ｎｍのそれぞれ±
４ｎｍまでの吸光度、および４１２ｎｍ、５０６ｎｍ、
５１６ｎｍ、６４６ｎｍ、１９７６ｎｍ、１９９０ｎ
ｍ、２０４０ｎｍ、２３７８ｎｍのそれぞれの±４ｎｍ
までの一次差分の中から選ばれた２−１０個の情報を利
用して乳酸脱水素酵素活性を測定することを特徴とする
請求項１記載の方法。 - 【請求項６】 哺乳動物の血漿中のアルブミングロブリ
ン比を測定するにあたり、試薬を用いずに、近赤外分光
光度計を用いて、６０４ｎｍ、１７２６ｎｍ、１８５８
ｎｍ、２１９２ｎｍ、２１９４ｎｍ、２２１８ｎｍ、２
２２０ｎｍ、２２２２ｎｍ、２２２４ｎｍ、２２４８ｎ
ｍのそれぞれの±４ｎｍまでの一次差分の中から選ばれ
た２−１０個の情報を利用してアルブミングロブリン比
を測定することを特徴とする請求項１記載の方法。
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|---|---|---|---|
| JP2000364327A JP3407006B2 (ja) | 2000-11-30 | 2000-11-30 | 可視および近赤外領域のスペクトル情報による哺乳動物の血漿成分の迅速測定法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008530562A (ja) * | 2005-02-14 | 2008-08-07 | オプテイスカン・バイオメデイカル・コーポレーシヨン | 多数被検体検出の方法と装置 |
| WO2014087825A1 (ja) | 2012-12-06 | 2014-06-12 | 国立大学法人北海道大学 | 非侵襲型生体脂質濃度計測器、非侵襲型生体脂質代謝機能計測器、非侵襲による生体脂質濃度計測方法および非侵襲による生体脂質代謝機能検査方法 |
| CN104048938A (zh) * | 2013-03-15 | 2014-09-17 | 山东大学 | 快速测定原料血浆醇沉过程中免疫球蛋白g含量的方法 |
| US9091676B2 (en) | 2010-06-09 | 2015-07-28 | Optiscan Biomedical Corp. | Systems and methods for measuring multiple analytes in a sample |
| US9289169B2 (en) | 2007-05-18 | 2016-03-22 | Optiscan Biomedical Corp. | Analyte monitoring systems and methods |
| US9913604B2 (en) | 2005-02-14 | 2018-03-13 | Optiscan Biomedical Corporation | Analyte detection systems and methods using multiple measurements |
-
2000
- 2000-11-30 JP JP2000364327A patent/JP3407006B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| US10188328B2 (en) | 2012-12-06 | 2019-01-29 | National University Corporation Hokkaido University | Non-invasive biolipid concentration meter, non-invasive biolipid metabolism measuring device, non-invasive method for measuring biolipid concentration, and non-invasive method for examining biolipid metabolism |
| US11331012B2 (en) | 2012-12-06 | 2022-05-17 | Medical Photonics Co., Ltd. | Non-invasive biolipid concentration meter, non-invasive biolipid metabolism measuring device, non-invasive method for measuring biolipid concentration, and non-invasive method for examining biolipid metabolism |
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