JP2011196848A - 化学物質判定装置、化学物質判定方法、制御プログラム、および、記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】安価、簡易、かつ、省スペースな化学物質判定装置を提供する。
【解決手段】本発明の化学物質判定装置１は、既知の蛍光物質または蛍光物質群に励起光が照射されることによって放射された、該既知の蛍光物質または蛍光物質群の放射光の光特性データから抽出された標本特徴量を、蛍光物質または蛍光物質群ごとに記憶する標本特徴量データベース３１と、上記対象物に励起光を照射することによって得られた、該対象物の放射光の光特性データから対象特徴量を抽出する特徴量抽出部２１と、対象特徴量を、標本特徴量データベースに記憶された各標本特徴量と比較する特徴量比較部２２と、特徴量比較部２２の比較結果に基づいて、対象物に含まれる蛍光物質または該蛍光物質が属する蛍光物質群を判定する物質判定部２３とを備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、励起光を用いて得られる放射光特性を利用した化学物質の判定方法およびシステムに関する。

近年、食生活の欧米化に伴い、生活習慣病患者が増加し、医学的、社会的問題が深刻となっている。現在、日本における糖尿病患者は８００万人、その予備軍を含めると２０００万人にのぼるとも言われている。糖尿病の三大合併症は、「網膜症、腎症、神経障害」であり、さらには糖尿病は動脈硬化症の要因ともなり、心臓疾患や脳疾患までもが懸念される。

糖尿病は、食習慣や生活習慣の乱れ、肥満による脂肪細胞からの分泌物の影響、酸化ストレスから、すい臓の機能が低下し、血糖値をコントロールするインシュリンが不足したり、効能が低下したりすることで発症する。糖尿病にかかると排尿の回数や量が多い、のどがかわくなどの症状が現れるが、これだけだと病気だという自覚症状が無く、病院などでの検査により発覚することが殆どである。このことが、「サイレント」な糖尿病患者が多い由縁である。病院などで合併症による異常な症状が表れてからでは、すでに病状が進行していることが多く、完治することは難しい。特に合併症は治療が困難なものが多く、他の生活習慣病と同様に予防が重要視されている。予防を行うためには早期発見と治療効果判定が不可欠であり、それを目的とした糖尿病の検査が多数存在している。

血中に異常な量の糖質や脂質が存在する環境下で、酸化ストレスが加わると、タンパク質と糖質または脂質とが反応を起こし、糖化タンパクが生成される。これがさらに脱水・縮合を繰り返すと、ＡＧＥｓ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｇｌｙｃａｔｉｏｎ Ｅｎｄｐｒｏｄｕｃｔｓ；後期糖化反応生成物）と呼ばれる物質となる。ＡＧＥｓはタンパク質の非酵素的糖付加反応（メイラード反応）により形成される最終生成物である。糖化タンパクおよびＡＧＥｓの一部は、黄褐色を呈し、蛍光を発する物質であって、近くに存在する蛋白と結合して架橋を形成する性質を有している。さらに、ＡＧＥｓに関しては、ＡＧＥｓ受容体により認識されるという生化学的特性を有している。このＡＧＥｓは、血管壁に沈着、侵入したり、免疫システムの一部を担うマクロファージに作用してタンパク質の一種であるサイトカインを放出させ、炎症を引き起こしたりして、動脈硬化を発症させると言われている。

なかでも、アルデヒド類物質由来のＡＧＥｓは糖尿病合併症における病変部位に特に多く蓄積していることが確認されており、合併症進行における重要な成分として提唱されている（非特許文献１参照）。このような、生物学的毒性をもつＡＧＥｓは特にＴＡＧＥ（ｔｏｘｉｃ ＡＧＥｓ）と呼ばれている。

以上のような性質により、糖化タンパク、糖化アミノ酸、および、ＡＧＥｓなどを健康状態の指標として利用できる可能性が提唱され、その種類や人体存在量などに基づいて健康状態を把握することに関して、研究が活発化している。例えば、糖尿病の場合、血糖の上昇に伴い、ＡＧＥｓも増加するので、ＡＧＥｓをモニタリングすることで、糖尿病の早期発見、あるいは進行状況を把握することができる。

近年、糖化タンパク、糖化アミノ酸、および、ＡＧＥｓなどをモニタリングする方法がいくつか開発されている。

例えば、糖化アミノ酸を分析する方法として、特許文献１に示されるように、高速液体クロマトグラフィを利用してＡＧＥｓの構造を同定し、定量する方法がある。

また、ＡＧＥｓをモニタリングすることで、真性糖尿病をスクリーニングする手法として、例えば特許文献２に記載の方法が報告されている。この方法では、前腕の皮膚に励起光を照射し、皮膚コラーゲンに結合したＡＧＥｓからの蛍光スペクトルを測定し、測定した蛍光スペクトルと予め決定されたモデルとを比較することでＡＧＥｓをモニタリングしている。これにより、侵襲することなくＡＧＥｓのデータを取得している。

特開２０００−６９９９６号公報（２０００年３月７日公開） 特表２００７−５１０１５９号公報（２００７年４月１９日公開）

竹内正義、「生活習慣病におけるＴＡＧＥ（ｔｏｘｉｃ ＡＧＥｓ）病因説；"TAGE(toxic AGEs) hypothesis in life style-related disease"」、北陸大学 紀要 第２８号（２００４）、ｐｐ．３３〜４８、２００４年１０月

ところが、上記従来の構成では、以下の問題が生ずる。

つまり、特許文献１に記載の方法では、大型で高価な装置を用いることが前提であり、成分分析に時間を要し、また、分析結果を用いた最終的な同定または定量には、熟練者による経験と知識が必要である。よって、誰もが簡単に実施し、健康状態を把握できるという方法ではない。

また、特許文献２に記載の方法および装置では、ＡＧＥｓの種類までも分析することができず、例えば、蓄積されているＡＧＥｓがＴＡＧＥ（ｔｏｘｉｃ ＡＧＥｓ）であるのか否か判別することができない。

以上のように、従来の技術では、ＡＧＥｓの種類を判定すること、および、糖化タンパクを含む各種蛍光物質を、小型の装置で安価かつ簡易に、定量することができない。より詳細には、蛍光性物質を定性および定量する際、分光分析器を用いて励起光を入射し、得られた蛍光特性を、おのおので取得した既知物質の蛍光特性データと比較して判定するのが通常である。つまり、蛍光特性の測定と測定データ比較とを、ともに都度行う必要がある。また、測定対象物質の特性データと既知蛍光物質の特性データとを比較して、最終的に判断を下せるのは、経験と知識が豊富な一部の熟練者に限られていた。

なお、上述の問題は、ＡＧＥｓの定性に限られるものではなく、あらゆる蛍光物質の定性に際し、同様に生じる問題である。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、安価、簡易、かつ、省スペースな化学物質判定装置、および、そのシステムを提供することにある。

本発明の化学物質判定装置は、上記課題を解決するために、対象物に含まれる蛍光物質を判定する化学物質判定装置であって、既知の蛍光物質または蛍光物質群に励起光が照射されることによって放射された、該既知の蛍光物質または蛍光物質群の放射光の光特性データから抽出された標本特徴量を、蛍光物質または蛍光物質群ごとに記憶する標本特徴量データベースと、上記対象物に励起光を照射することによって得られた、該対象物の放射光の光特性データから対象特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、上記対象特徴量を、上記標本特徴量データベースに記憶された各標本特徴量と比較する特徴量比較手段と、上記特徴量比較手段の比較結果に基づいて、上記対象物に含まれる蛍光物質または該蛍光物質が属する蛍光物質群を判定する物質判定手段とを備えていることを特徴としている。

上記構成によれば、既知の蛍光物質（群）について特徴量が標本特徴量として標本特徴量データベースにあらかじめ蓄積されている。そして、特徴量抽出手段は、未知の対象物について対象特徴量を抽出し、特徴量比較手段が、標本特徴量と対象特徴量とを比較する。物質判定手段は、比較結果に基づいて、対象物の蛍光物質を同定することが可能である。具体的には、対象物の特徴量と一致または類似する特徴量を有する既知の蛍光物質（群）が標本特徴量データベースに蓄積されていれば、対象物の蛍光物質を、上記既知の蛍光物質（群）と同定することができる。

特徴量比較手段において比較される特徴量（標本特徴量／対象特徴量）は、蛍光物質（群）に励起光を照射し、そのことによって蛍光物質が放射した放射光の光特性データから抽出されたものである。この光特性データの測定には、光源と分光器とがあればよく、大型のまたは高価な装置は必要ではない。また、上記光特性データを取得した本発明の化学物質判定装置は、その分析および判定の一連の処理を、予め構築された標本特徴量データベースに基づいて自動で行うことが可能である。

結果として、大掛かりな装置や熟練者の専門知識を要せずとも、安価、簡易、かつ、省スペースな化学物質判定装置、および、そのシステムを実現することが可能であるという効果を奏する。

また、本発明の化学物質判定装置において、上記標本特徴量データベースは、既知の蛍光物質または蛍光物質群ごとに、波長の異なる励起光を複数回照射することによって得られた、各励起光波長に対応する複数の光特性データから抽出された特徴量を標本特徴量として記憶するものであり、上記特徴量抽出手段は、上記対象物に波長の異なる励起光を複数回照射することによって得られた、各励起光波長に対応する複数の光特性データから上記対象特徴量を抽出することが好ましい。

さらには、上記特徴量抽出手段は、各励起光波長に対応する複数の光特性データのそれぞれから、少なくとも２種類の数値データを取得して、それらの数値データから導出した相関関数を対象特徴量として抽出し、上記特徴量比較手段は、上記対象物の相関関数を、上記標本特徴量データベースに記憶されている、既知の各蛍光物質または蛍光物質群の相関関数と比較することが好ましい。

より具体的には、上記光特性データは、上記放射光のスペクトルであり、上記特徴量抽出手段は、各励起光波長に対応する複数のスペクトルのそれぞれから、光強度ピーク時の放射光波長、および、ピーク光強度とベース光強度との光強度比を取得し、上記放射光波長と上記光強度比とから導出した相関関数を対象特徴量として抽出し、上記特徴量比較手段は、上記対象物の相関関数を、上記標本特徴量データベースに記憶されている、既知の各蛍光物質または蛍光物質群における、上記放射光波長と上記光強度比とから導出した相関関数と比較することが好ましい。

上記特徴量抽出手段は、さらに、各励起光波長に対応する複数のスペクトルのそれぞれから取得した上記光強度比と対応する上記励起光波長とから導出した相関関数を対象特徴量として抽出し、上記特徴量比較手段は、上記対象物の相関関数を、上記標本特徴量データベースに記憶されている、既知の各蛍光物質または蛍光物質群における、上記励起光波長と上記光強度比とから導出した相関関数と比較してもよい。

上記構成によれば、上記相関関数を特徴量として用いて、対象物と既知の蛍光物質との比較を行うことができる。上述のようにして導出された相関関数は、あらゆる蛍光物質の種類、グループごとに特有の傾向が表されるので、上記相関関数を特徴量とし、対象物の特徴量と既知の蛍光物質の特徴量とを比較することにより、対象物に含まれる未知の蛍光物質の同定を、簡易に行うことができる。

上記標本特徴量データベースは、さらに、１つの既知の蛍光物質または蛍光物質群につき、複数の既知の濃度ごとに、所定の励起光波長における上記光強度比を対応付けて記憶するものであり、上記物質判定手段は、蛍光物質が判明した対象物について、該対象物の上記所定の励起光波長における光強度比を対応する上記スペクトルから取得し、上記対象物の蛍光物質と同定された既知の蛍光物質についての既知の濃度および光強度比、ならびに、上記対象物の光強度比に基づいて、上記対象物の蛍光物質の濃度を算出してもよい。

上記構成によれば、既知の蛍光物質（群）の既知の濃度ごとに蓄積されている標本特徴量を用いて、対象物の蛍光物質を同定することが可能となる。蛍光物質が同定されれば、同じく標本特徴量に関連付けられている既知の濃度と既知の光強度比の情報に基づいて、対象物の光強度比から、対象物の未知の濃度が算出される。

これにより、特徴量が厳密に一致する蛍光物質が標本特徴量データベースから見つからなかった場合でも、未知の濃度を既知の濃度から算出することが可能となり、対象物の蛍光物質について、定量を簡単に行うことができる。

上記物質判定手段は、上記特徴量比較手段の比較結果に基づいて、上記対象物に含まれる蛍光物質または該蛍光物質が属する蛍光物質群の候補を、上記標本特徴量データベースから複数特定した場合に、上記特徴量比較手段に対し、上記各候補と上記対象物との比較を、他の特徴量に基づいて実行するよう指示してもよい。

初回１種類の特徴量に基づいて、対象特徴量と一致する特徴量を有する標本（既知の蛍光物質）が複数検出されたということは、この１回の比較では、未知の蛍光物質の正体を１つに特定できなかったということである。このままでは、未知の蛍光物質の同定を行うことはできない。そこで、上記構成によれば、物質判定部２３は、未知の蛍光物質の候補が複数挙がってきた場合には、それらの候補の中で、さらに絞り込み判定を実施するために、さらに別の種類の特徴量に基づいて比較を実施するように特徴量比較部２２に指示する。

このように、候補が１つに特定されるまで、異なる種類の特徴量で比較を繰り返せば、最終的に未知の蛍光物質を同定することが可能となる。

あるいは、上記標本特徴量データベースは、既知の蛍光物質または蛍光物質群ごとに、特定の１波長の励起光を照射することによって得られた放射光の光特性データから抽出された特徴量を標本特徴量として記憶するものであり、上記特徴量抽出手段は、上記対象物に上記１波長の励起光を照射することによって得られた放射光の光特性データから上記対象特徴量を抽出してもよい。

上記構成によれば、単一波長の照射によって得られた光特性データのみで、他の蛍光物質にない、その蛍光物質特有の特徴量を抽出できる場合には、複雑な特徴量について、負荷の高い抽出、比較、判定処理を行わずに済み、化学物質判定装置の構成を簡素化し、処理の効率化を図ることができる。

また、上記特徴量比較手段は、比較した対象特徴量と標本特徴量との合致度を出力し、上記物質判定手段は、出力された合致度に基づいて、判定の成否を判断してもよい。

これにより、信頼性の高い判定結果を出力することが可能となる。

上記蛍光物質は、糖化タンパクおよび最終糖化産物の少なくともいずれか一方であってもよい。本発明は、例えば、試験管内で実験的に合成した糖化タンパクおよび最終糖化産物、あるいは、生体内に含まれる糖化タンパクおよび最終糖化産物を問わず評価することができる。

上記対象物は生体組織であり、上記蛍光物質は、生体内の糖化タンパクおよび最終糖化産物の少なくともいずれか一方であってもよい。本発明は、生体内に含まれる糖化タンパクおよび最終糖化産物の評価を、生体組織（例えば、皮膚や血管など）に対して励起光を照射することにより実現することができる。

上記放射光は、上記対象物由来の蛍光および反射光の少なくともいずれか一方を含んでいてもよい。

蛍光物質が混在する場合でも、比較する特徴量の種類を増やすことにより、それぞれの蛍光物質を分離して定性を行うことができる。

上記励起光の波長の範囲は、３１５〜６００ｎｍであることが好ましい。励起光の波長を上記範囲に設定することにより、特に、生体内に含まれる蛍光物質の蛍光を効率よく発生させることが可能となる。

上記光特性データに含まれる上記放射光の波長の範囲は、３２０〜９００ｎｍであることが好ましい。光特性データとして取得する放射光（蛍光）の範囲を上記範囲に設定することにより、特に、生体内に含まれる蛍光物質の蛍光を感度よく検出することが可能となる。

本発明の化学物質判定方法は、上記課題を解決するために、対象物に含まれる蛍光物質を判定する化学物質判定装置における化学物質判定方法であって、上記化学物質判定装置は、既知の蛍光物質または蛍光物質群に励起光が照射されることによって放射された、該既知の蛍光物質または蛍光物質群の放射光の光特性データから抽出された標本特徴量を、蛍光物質または蛍光物質群ごとに記憶する標本特徴量データベースを備え、上記対象物に励起光を照射することによって得られた、該対象物の放射光の光特性データから対象特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、上記対象特徴量を、上記標本特徴量データベースに記憶された各標本特徴量と比較する特徴量比較ステップと、上記特徴量比較ステップでの比較結果に基づいて、上記対象物に含まれる蛍光物質または該蛍光物質が属する蛍光物質群を判定する物質判定ステップとを含むことを特徴としている。

なお、上記化学物質判定装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記化学物質判定装置をコンピュータにて実現させる化学物質判定装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

本発明の化学物質判定装置は、上記課題を解決するために、対象物に含まれる蛍光物質を判定する化学物質判定装置であって、既知の蛍光物質または蛍光物質群に励起光が照射されることによって放射された、該既知の蛍光物質または蛍光物質群の放射光の光特性データから抽出された標本特徴量を、蛍光物質または蛍光物質群ごとに記憶する標本特徴量データベースと、上記対象物に励起光を照射することによって得られた、該対象物の放射光の光特性データから対象特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、上記対象特徴量を、上記標本特徴量データベースに記憶された各標本特徴量と比較する特徴量比較手段と、上記特徴量比較手段の比較結果に基づいて、上記対象物に含まれる蛍光物質または該蛍光物質が属する蛍光物質群を判定する物質判定手段とを備えていることを特徴としている。

本発明の化学物質判定方法は、上記課題を解決するために、対象物に含まれる蛍光物質を判定する化学物質判定装置における化学物質判定方法であって、上記化学物質判定装置は、既知の蛍光物質または蛍光物質群に励起光が照射されることによって放射された、該既知の蛍光物質または蛍光物質群の放射光の光特性データから抽出された標本特徴量を、蛍光物質または蛍光物質群ごとに記憶する標本特徴量データベースを備え、上記対象物に励起光を照射することによって得られた、該対象物の放射光の光特性データから対象特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、上記対象特徴量を、上記標本特徴量データベースに記憶された各標本特徴量と比較する特徴量比較ステップと、上記特徴量比較ステップでの比較結果に基づいて、上記対象物に含まれる蛍光物質または該蛍光物質が属する蛍光物質群を判定する物質判定ステップとを含むことを特徴としている。

したがって、安価、簡易、かつ、省スペースな化学物質判定装置、および、そのシステムを実現することが可能になるという効果を奏する。

本発明の実施形態における化学物質判定装置の要部構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態における化学物質判定システムの概要を示す図である。 本発明の実施形態における化学物質判定システムの概要の他の例を示す図である。 本発明の実施形態における対象物格納セルの透視斜視図である。 本発明の一実施形態における標本特徴量データベースに格納される標本特徴量の具体例を示す図である。 本発明の一実施形態における標本特徴量データベースに含まれる濃度判定データベースの具体例を示す図である。 本発明の一実施形態における化学物質判定装置の処理の流れを示すフローチャートである。 （ａ）および（ｂ）は、励起光波長Ｅｘ＝３２５ｎｍの場合における、ペントシジン、ＡＧＥ−３それぞれのスペクトルを示すグラフである。特に、（ｂ）は、（ａ）に示すグラフの破線枠内のスペクトルを、光強度を拡大して示したグラフである。 図６（ａ）および（ｂ）に示したペントシジンのスペクトルから、ノイズとなるＢＧ成分のＢＧ成分スペクトルと、目的の蛍光物質のスペクトルとを分離した状態を示すグラフである。 本発明の化学物質判定装置の分光器制御部が取得する複数の光特性データを模式的に示す図である。 図８に示す光特性データセットに基づいて、特徴量抽出部がプロットした各点から導出した相関関数の一例を示す図である。 図９に示す相関関数に基づいて特徴量抽出部が作成した標本特徴量のデータ構造を模式的に示す図である。 図１０に示す標本特徴量が格納された、本発明の他の実施形態における標本特徴量データベースのデータ構造を示す図である。 本発明の他の実施形態における標本特徴量データベースに含まれる濃度判定データベースのデータ構造を示す図である。 蛍光物質が判明した対象物Ｏ（サンプルＡＧＥｓ）の光特性データから得られる、ある励起光波長（Ｅｘ_１）のときの対象特徴量の一例を示す図である。 ある濃度（例えば、濃度０．０１）のＡＧＥ−１からＡＧＥ−６までの各ＡＧＥｓ群について、異なる励起光波長（例えば、４種類の波長）ごとの光特性データの具体例を示す図である。 図１２に示すＡＧＥｓ群ごとの光特性データセットに基づいて、特徴量抽出部がプロットした各点から導出した、濃度０．０１のときのＡＧＥ群ごとの相関関数の具体例を示す図である。 図１３に示す相関関数を含む標本特徴量を格納する標本特徴量データベースの具体例を示す図である。 本発明の他の実施形態における化学物質判定装置の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の他の実施形態において、励起光波長Ｅｘ＝３６５ｎｍ、４０５ｎｍ、４４５ｎｍおよび４８５ｎｍのそれぞれ場合における、サンプルＡＧＥｓのスペクトルセットの具体例を示すグラフである。 図１６に示す光特性データセットに基づいて、特徴量抽出部がプロットした各点から導出した、サンプルＡＧＥｓ（濃度は未知）の相関関数の具体例を示す図である。 図１７に示す相関関数を含む対象特徴量の具体例を示す図である。 標本特徴量データベースに含まれる濃度判定データベースの具体例を示す図である。 蛍光物質が判明した対象物Ｏの光特性データから得られる、ある励起光波長（３６５ｎｍ）のときの対象特徴量の具体例を示す図である。 化学物質判定装置の表示部に表示される判定結果の画面の一例を示す図である。 比較例１において、励起光波長Ｅｘ＝３６５ｎｍの場合の、サンプルＡＧＥｓのスペクトルを示すグラフである。 図２１Ａに示す光特性データに基づいて、特徴量抽出部がプロットしたサンプルＡＧＥｓ（濃度は未知）のグラフの具体例を示す図である。 本発明のさらに他の実施形態において、図８に示す光特性データセットに基づいて、特徴量抽出部がプロットした別の各点から導出した他の相関関係の一例を示す図である。 図９および図２２に示すそれぞれの相関関数に基づいて特徴量抽出部が作成した、他の標本特徴量のデータ構造を模式的に示す図である。 図２３に示す標本特徴量が格納された、本発明のさらに他の実施形態における標本特徴量データベースのデータ構造を示す図である。 図１２に示すＡＧＥｓ群ごとの光特性データセットに基づいて、特徴量抽出部がそれぞれプロットした各点から導出した、濃度０．０１のときのＡＧＥ群ごとの、第１の相関関数（ＥｍとＰ／Ｂ）および第２の相関関数（ＥｘとＰ／Ｂ）の具体例を示す図である。 図２５に示す２つの相関関数を含む標本特徴量を格納する標本特徴量データベースの具体例を示す図である。 本発明のさらに他の実施形態における化学物質判定装置の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明のさらに他の実施形態において、励起光波長Ｅｘ＝３６５ｎｍ、４０５ｎｍ、４４５ｎｍおよび４８５ｎｍのそれぞれ場合における、サンプルＡＧＥｓのスペクトルセットの具体例を示すグラフである。 図２８に示す光特性データセットに基づいて、特徴量抽出部がそれぞれプロットした各点からそれぞれ導出した、サンプルＡＧＥｓ（濃度は未知）の第１および第２の相関関数の具体例を示す図である。 図２９に示す２つの相関関数を含む対象特徴量の具体例を示す図である。 蛍光物質が判明した対象物Ｏ（サンプルＡＧＥｓ）の光特性データから得られる、ある励起光波長（３６５ｎｍ）のときの対象特徴量の具体例を示す図である。

≪実施形態１≫
本発明の実施形態について、図面に基づいて説明すると以下の通りである。本実施形態では、本発明の化学物質判定装置を、蛍光物質の一例として生体組織（例えば、血管など）内に含まれるＡＧＥｓを判定するためのシステムに用いた場合について説明する。

なお、以下の図面において同一または相当する部分には、同一の参照符号を付すものとし、それらの説明は重複して行わない。なお、図面における長さ、大きさ、幅などの寸法関係は、図面の明瞭化と簡略化のために適宜に変更されており、実際の寸法を表してはいない。

〔化学物質判定システムの概要〕
図２Ａは、本発明の一実施形態における化学物質判定システムの概要を示す図である。図２Ａに示すとおり、本発明の化学物質判定システム１００は、大きくは、化学物質を検出してデータ化する化学物質検出システム１２０と、検出されたデータを処理して判定を行う化学物質判定装置１との二つから構成される。化学物質検出システム１２０には、光源２、分光器３、および、対象物格納セル４が含まれる。化学物質判定装置１と、化学物質検出システム１２０の分光器３とは、通信ケーブル７を介して接続され、互いに通信することが可能である。なお、分光器３と化学物質判定装置１とが無線通信機能を有する場合には、通信ケーブル７を用いなくてもよい。

化学物質判定装置１は、化学物質検出システム１２０から送信された化学物質の電子化データを処理し、対象物Ｏに含まれる化学物質の同定または定量を行うものである。化学物質判定装置１は、例えば、通信機能を備えた各種情報処理装置（パソコンなど）で実現される。

光源２は、対象物格納セル４に格納された対象物Ｏに、励起光を照射するための照射手段である。光源２では、出力する励起光の波長、出力強度、照射時間等の条件の切り替えや調整を行うことができる。この条件の切り替えおよび調整は、光源２本体に設けられた操作ボタンなどによって手動で行われてもよいし、図示しない、他のパソコンなどの制御装置（または、化学物質判定装置１としても機能するパソコン）からの遠隔制御によって自動で行われてもよい。また、光源２は、任意の複数の波長の励起光を照射することができる。図２Ａに示す例では、一例として、光源２は、ＬＥＤ（light-emitting diode）素子で実現されており、ＬＥＤ素子の光放射部２ａから出力された励起光は、対象物格納セル４に進入する。対象物格納セル４の側面には、光放射部２ａの形状に合わせて凹部が設けられており、これにより、光源２の光放射部２ａを対象物格納セル４に接続することができる。また、対象物格納セル４の凹部中央、すなわち、光放射部２ａの先端が接触する部分には、光放射部２ａの先端が入る穴が設けられており、光放射部２ａからの励起光をできるだけ発散させずに透明ケース４ａ内に進入させるような構造となっている。

それでもなお、ＬＥＤチップのみでは光の発散が大きく、対象物Ｏからの蛍光が微弱になってしまうことが考えられる。このような場合には、集光レンズを組み合わせて用いることが可能である。詳細には、集光レンズを対象物格納セル４の凹部中央に設けてもよいし、光源２の光放射部２ａの先端に設けてもよい。

光源２は、複数の波長を照射できる構造となっていれば特に制限はなく、ＬＥＤの他に、ＬＤ（Laser Diode）、それらを集積化した光源ユニット、ハロゲン系ランプ等を用いることができる。本実施形態では、光源２には、複数波長にそれぞれ対応したＬＥＤ素子が組み込まれ、手動にて自由に発光、切り替え、集光照射ができるようになっている構造のものを用いることとする。

対象物格納セル４は、判定の対象となる対象物Ｏ（検出対象となる蛍光物質を含んだ溶媒など）を格納するものである。対象物格納セル４は、対象物Ｏを収納した透明ケース４ａを固定的に収容できる外箱の構成になっている。対象物格納セル４は、励起光の強い反射を防ぐため、黒色でつや消し処理が施してある。

上述したとおり、光放射部２ａを対象物格納セル４の凹部にはめ込むことで光源２と対象物格納セル４とは接続されており、対象物格納セル４と分光器３とは中空ネジ３ａを介して接続されている。例えば、分光器３側に所定規格の中空ネジ３ａのオスネジが、対象物格納セル４側に同規格の中空ネジ３ａのメスネジが設けられており、両者を固定できるようになっている。この中空ネジ３ａの規格については特に限定されないが、例えば、光学系プローブによく用いられる「ＳＭＡ９０５」を採用することができる。

また、対象物格納セル４には、光放射部２ａの先端が入る穴と、対象物Ｏの蛍光を分光器３に集光させるための穴とが２ヶ所空いており、この穴の方向は、光放射部２ａの入射光と、分光器３と対象物格納セル４とを接続する中空ネジ３ａを通じて透明ケース４ａから分光器３へと進入する出射光とが互いに直交する方向となり、各穴は、対象物格納セル４の一角に近接して空けられている。

こうして、対象物格納セル４内に固定された透明ケース４ａの一角の所定位置で、光放射部２ａを通る入射光と中空ネジ３ａを通る出射光とが互いに直交するように、光源２および分光器３が固定され、これにより、光源２からの入射光の進入経路および対象物格納セル４内部の対象物Ｏからの放射光の放出経路が確保される。光放射部２ａおよび中空ネジ３ａの先端は、透明ケース４ａの一角に近接して固定されるので、対象物Ｏから放射される微弱な放射光を効率よく分光器３に集光させ、分光器３がその放射光を検出することが可能となる。なお、対象物Ｏから放射される蛍光も発散光であるので、この蛍光をさらに効率よく集光するために、透明ケース４ａと分光器３との間に集光レンズを設けることが好ましい。

対象物格納セル４の材質に関しては、励起光以外の外部の光が対象物Ｏに当たるのを遮蔽する効果、励起光の強い反射を防止する効果を奏するものであれば何でもよく、限定されない。例えば、ＰＰ（ポリプロピレン）、ポリエチレン、ポリエチレンテレフタレート等の樹脂類でもよい。本実施形態では、コストおよび加工性の面から、ＰＰ製の対象物格納セル４を用いることとする。

なお、化学物質判定装置１は、自装置が備える標本特徴量データベース３１にあらゆる蛍光物質の特徴量（標本特徴量）を蓄積するために、既知の蛍光物質の標本を透明ケース４ａに収容し、化学物質検出システム１２０において、あらゆる既知の蛍光物質についての特徴量を収集することも行う。

分光器３は、中空ネジ３ａを介して透明ケース４ａから取得した放射光を検出・分析し、分析結果を電気信号に変換したものである光特性データを、通信ケーブル７を介して化学物質判定装置１に送信するものである。本実施形態では、化学物質判定装置１または他のパソコンから、通信ケーブル７を介して分光器３を制御することが可能であり、検出の積算時間設定やデータ取り込み等の制御を行うことができる。

分光器３の仕様としては、目的とする波長帯の光を検出できるものなら特に制限はない。本実施形態では、サイズおよび目的波長帯選択の面から、ＡＬＳ社製小型分光器ＳＥＣ２０００−ＵＶ／ＶＩＳを用いることとする。

化学物質判定装置１は、分光器３を制御し、分光器３から受信した光特性データを処理して、対象物Ｏに含まれる蛍光物質または該蛍光物質が属する蛍光物質群を判定する。この判定結果を表示部に出力してユーザに提示してもよい。化学物質判定装置１は、検出された蛍光物質の同定または定量を行うために必要な情報を格納したデータベースを保持している。化学物質判定装置１は、分光器３から得られた光特性データを処理して導出された近似関数を、上記データベース内の関数データと比較することにより蛍光物質の同定または定量を行う。本実施形態では、化学物質判定装置１が備える分光器制御ソフトとしてＶｉｓｕａｌＳｐｅｃｔｒａ２．１Ｓｒを用いることとする。

本発明の化学物質判定システム１００は、上記構成に限定されず、光源２、対象物格納セル４、および、分光器３のそれぞれの間をプローブを用いて接続し、さらに効率よく光を検出できる構成としてもよい。

図２Ｂは、本発明の一実施形態における化学物質判定システムの概要の他の例を示す図である。図２Ａの構成と同様に、化学物質判定システム１００は、化学物質検出システム１２０と、化学物質判定装置１との二つから構成される。図２Ｂに示す化学物質判定システム１００において、図２Ａの構成と異なる点は、化学物質検出システム１２０が、光源２、分光器３、および、対象物格納セル４に加えて、さらに、照射プローブ５、および、検出プローブ６とを含む点である。化学物質判定装置１と、化学物質検出システム１２０の分光器３とは、通信ケーブル７を介して接続され、互いに通信することが可能である。なお、分光器３と化学物質判定装置１とが無線通信機能を有する場合には、通信ケーブル７を用いなくてもよい。

光源２は、対象物格納セル４に格納された対象物Ｏに、励起光を照射するための照射手段である。光源２では、出力する励起光の波長、出力強度、照射時間等の条件の切り替えや調整を行うことができる。この条件の切り替えおよび調整は、光源２本体に設けられた操作ボタンなどによって手動で行われてもよいし、図示しない、他のパソコンなどの制御装置（または、化学物質判定装置１としても機能するパソコン）からの遠隔制御によって自動で行われてもよい。また、光源２は、任意の複数の波長の励起光を照射することができる。光源２から出力された励起光は、照射プローブ５を経由して、対象物格納セル４に進入する。

対象物格納セル４は、判定の対象となる対象物Ｏ（検出対象となる蛍光物質を含んだ溶媒など）を格納するものである。図３は、対象物格納セル４の透視斜視図である。図３に示すとおり、対象物格納セル４は、対象物Ｏを収納した透明ケース４ａを固定的に収容できる外箱の構成になっている。対象物格納セル４は、励起光の強い反射を防ぐため、黒色でつや消し処理が施してある。また、対象物格納セル４には、照射プローブ５および検出プローブ６の先端が入る穴が２ヶ所空いており、この穴の方向は、プローブが互いに直交する方向で、対象物格納セル４の一角に近接して空けられている。こうして、対象物格納セル４内に固定された透明ケース４ａの一角の所定位置で、照射プローブ５および検出プローブ６が互いに直交するように固定され、これにより、光源２からの入射光の進入経路および対象物格納セル４内部の対象物Ｏからの放射光の放出経路が確保される。各プローブの先端は、透明ケース４ａの一角に近接して固定されるので、検出プローブ６は、対象物Ｏから放射される微弱な放射光を検出することが可能となる。

なお、プローブの先端が接触する穴の、対象物格納セル４の底面からの高さは、プローブ径を通すことが可能な範囲でできるだけ底面に近い（低い）位置であることが好ましい。これにより、透明ケース４ａに収容するサンプル量が少量であっても蛍光の検出が可能となる。

照射プローブ５の発光部一端と検出プローブ６の受光部の一端は、対象物格納セル４の穴に挿入され、対象物格納セル４の内部の透明セル表面と近接して設置されている。照射プローブ５の他端は、光源２に、検出プローブ６の他端は、分光器３にそれぞれ接続されている。

なお、各プローブの材質については、導きたい光の波長帯に対して吸収性を持たない材質であれば特に制限はない。本実施形態では、石英光ファイバー（ともにファイバー径１８００μｍ、長さ約２５ｃｍ）を用いることとする。

波長、出力強度、照射時間等の条件が調整された励起光が、光源２より出力されると、対象物格納セル４内において、対象物Ｏに照射される。励起光の影響を受けて、対象物Ｏに含まれる蛍光物質より放射された放射光は、検出プローブ６を介して集約され、分光器３に伝達される。

分光器３は、検出プローブ６から取得した放射光を図２Ａに示す分光器３と同様に検出・分析し、分析結果を電気信号に変換したものである光特性データを、通信ケーブル７を介して化学物質判定装置１に送信する。

次に、化学物質判定装置１の構成およびデータベースについてさらに詳細に説明する。

〔化学物質判定装置〕
図１は、本発明の実施形態における化学物質判定装置１の要部構成を示すブロック図である。図１に示すとおり、本実施形態における化学物質判定装置１は、制御部１０、記憶部１１、通信部１２、表示部１３、および、操作部１４を備える構成となっている。

操作部１４は、ユーザが化学物質判定装置１に指示信号を入力するためのものである。操作部１４は、キーボード、マウス、ボタン（十字キー、決定キー、文字入力キーなど）、タッチパネル、タッチセンサ、タッチペン、もしくは、音声入力部と音声認識部などの適宜の入力装置で構成される。

通信部１２は、通信網または有線ケーブルを介して外部の装置と通信を行うものである。本実施形態では、通信部１２は、通信ケーブル７を介して分光器３に接続し、分光器３から光特性データなどの各種データを受信したり、分光器３に指示を送信したりする。

表示部１３は、化学物質判定装置１が取得、保存する各種情報を表示したり、化学物質判定装置１が行った、判定結果を表示したり、ユーザが化学物質判定装置１を操作するための操作画面をＧＵＩ（Graphical User Interface）画面として表示したりするものである。表示部１３は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）などの表示装置で構成される。

記憶部１１は、制御部１０が実行する制御プログラムおよびＯＳプログラム、ならびに、制御部１０が、化学物質判定装置１が有する各種機能を実行するときに読み出す各種データを記憶するものである。特に、記憶部１１は、化学物質判定装置１が、蛍光物質の判定を行う際に読み出す各種プログラム、データを記憶する。具体的には、記憶部１１には、対象特徴量記憶部３０および標本特徴量データベース３１が含まれる。

制御部１０は、化学物質判定装置１が備える各部を統括制御するものであり、機能ブロックとして、少なくとも、分光器制御部２０、特徴量抽出部２１、特徴量比較部２２、および、物質判定部２３を備えている。

上述した制御部１０の各機能ブロックは、ＣＰＵ（central processing unit）が、ＲＯＭ（read only memory）等で実現された記憶装置（記憶部１１）に記憶されているプログラムを不図示のＲＡＭ（random access memory）等に読み出して実行することで実現できる。

分光器制御部２０は、分光器３を制御するものであり、必要なデータを分光器３から取得するものである。例えば、分光器制御部２０は、ＣＰＵが、記憶部１１に分光器制御ソフトとして記憶されているＶｉｓｕａｌＳｐｅｃｔｒａ２．１Ｓｒを読み出して実行することで実現される。

特徴量抽出部２１は、分光器３から取得された、光特性データを分析し、その特徴量を抽出するものである。

具体的には、本実施形態では、分光器３から出力される光特性データには、光源２が、特定の励起光波長（Ｅｘ）で対象物Ｏを照射したときに、対象物Ｏから放射される放射光の蛍光波長（Ｅｍ）と、その蛍光波長における強度を示したスペクトルが含まれる。特徴量抽出部２１は、上記スペクトルから、ピーク強度を検出しピーク時の蛍光波長を対象物Ｏの特徴量として抽出する。

本実施形態では、特徴量抽出部２１は、少なくとも、上記光特性データが得られたときの特定の励起光波長と、スペクトルから抽出したピーク時の蛍光波長とを、対象物Ｏに関連付けて、対象特徴量記憶部３０に記憶する。対象特徴量記憶部３０には、例えば、「対象物ＯのＩＤ」、「励起光波長Ｅｘ（ｎｍ）」および「ピーク時の蛍光波長Ｅｍ_peak（ｎｍ）」が対応付けて記憶される。さらに、特徴量抽出部２１は、ピークの蛍光強度（以下、ピーク強度Ｐ）と、ベースの蛍光強度（ベース強度Ｂ）とを、上記光特性データから取得して、ピーク強度Ｐをベース強度Ｂで割って求めた強度比Ｐ／Ｂ値を対象物Ｏに対応付けて記憶しておいてもよい。このＰ／Ｂ値は、物質が同定された後に当該物質の濃度判定に利用することができる。

なお、特徴量抽出部２１は、対象物Ｏが、溶媒であって、判定を行いたい目的の蛍光物質以外にバックグラウンド成分を有する場合には、蛍光物質のより正確なスペクトルを抽出するために、ガウス関数を用いて、バックグラウンド成分のスペクトルと、蛍光物質のスペクトルとを分離する処理を実行し、その上で、ピーク蛍光波長の抽出を行ってもよい。

特徴量比較部２２は、特徴量抽出部２１によって抽出された対象物Ｏの対象特徴量と、標本特徴量データベース３１にあらかじめ記憶されている標本特徴量とを比較するものである。

標本特徴量データベース３１は、あらゆる既知の蛍光物質（群）を標本とし、各標本について、あらかじめその特徴量（標本特徴量）を記憶するものである。以下では、既知の蛍光物質（群）の特徴量を、標本特徴量と称し、未知の測定対象物から得られた対象特徴量と区別する。これらを区別する必要がないときには、単に特徴量と記載する。

図４Ａは、本実施形態における標本特徴量データベース３１に格納される標本特徴量の具体例を示す図である。標本特徴量データベース３１には、既知の蛍光物質（群）について、標本特徴量が格納されている。図４Ａに示すとおり、例えば、「蛍光物質（群）名」、「励起光波長Ｅｘ（ｎｍ）」および「ピーク時の蛍光波長Ｅｍ_peak（ｎｍ）」が対応付けて記憶される。なお、１つの蛍光物質について、異なる波長の励起光を照射した光特性データが得られている場合は、その複数の励起光波長ごとにピーク蛍光波長のレコードを記憶する。また、１つの蛍光物質について、１つの励起光波長に対し、ピークが複数抽出される場合は、１つの励起光波長のレコードに対応付けて、それぞれのピークの情報を記憶する。

特徴量比較部２２は、標本特徴量データベース３１に格納される各レコードの標本特徴量と、対象特徴量記憶部３０に記憶されている対象特徴量とを比較するものである。特徴量比較部２２は、対象特徴量と一致する標本特徴量、もしくは、類似する標本特徴量を物質判定部２３に通知することができる。特徴量比較部２２は、対象特徴量と、標本特徴量データベース３１の各標本特徴量とを比較した際、対象特徴量と、比較したそれぞれの標本特徴量との合致度を比較結果として物質判定部２３に通知する。

物質判定部２３は、特徴量比較部２２から得られた比較結果に基づいて、対象物Ｏに含まれる蛍光物質（群）の判定を行うものである。例えば、対象物Ｏについて、励起光波長が「３２５ｎｍ」の場合に、ピーク蛍光波長が「＊＊＊ｎｍ」になるという対象特徴量が得られた場合、特徴量比較部２２は、図４Ａに示すｒ４のレコードの標本特徴量の合致度が９０％以上であるとの比較結果を出力する。この比較結果を受けて、物質判定部２３は、レコードｒ４の標本特徴量に基づいて、対象物Ｏに含まれる蛍光物質を「Ａ１」であると判定する。

なお、物質判定部２３は、特徴量比較部２２からの比較結果に基づいて、判定の成否を判断してもよい。物質判定部２３は、対象特徴量と一致（類似）するレコードが複数検出された場合や、逆に、特徴が一致するレコードが１つも検出されなかった場合や、あるいは、合致度が所定の基準に満たなかった場合などに、判定失敗と判断する。合致度の閾値としては、例えば、対象特徴量と標本特徴量との合致度が９０％未満の場合には判定失敗であると判断してもよい。そして、判定が失敗であると判断した場合、物質判定部２３は、光特性データの再取得を分光器制御部２０に指示したり、対象特徴量の再抽出を特徴量抽出部２１に指示したり、特徴量の再比較を特徴量比較部２２に指示したりする。これにより、判定制度を向上させることが可能となる。あるいは、特徴量の合致度に応じて、物質判定部２３が行った判定結果の信頼度を併せて表示制御部２４に通知するようにしてもよい。

ここで、上記合致度の閾値「９０％以上」は、閾値の一例であって、本願発明の構成を限定する意図はない。合致度の閾値は、これまで蓄積した経験や実績などに基づいて、条件として最適な値が適宜定められればよい。

表示制御部２４は、分光器制御部２０によって取得された光特性データが物質判定部２３によって判定されるまでの間に処理された各情報を判定結果としてユーザに可視化するための表示用データを生成するものである。表示制御部２４が生成した表示用データは映像信号として表示部１３に出力される。表示用データには、同定された蛍光物質（群）名、判定結果の信頼度、スペクトルのグラフなどが表示される。

〔単一波長の励起光入射による判定−ペントシジン（Pentosidine）の判定〕
以下では、具体例としてＡＧＥｓの一つであるペントシジンを同定するときの化学物質判定装置の動作を説明する。

ペントシジンは、その他のＡＧＥｓとは異なる波長の蛍光特性がある。励起光波長Ｅｘ＝３２５ｎｍにおいて、ＡＧＥ−１群から６群までの各ＡＧＥ群の蛍光波長のピークは、４１０ｎｍあたりに見られるが、ペントシジンに限っては、３７９ｎｍにピークが来ることが分かっている。このように、特定の励起光波長において、特徴的な蛍光波長ピークが検出される蛍光物質については、単一波長の励起光（上記の例では、３２５ｎｍの励起光）を用いて、その同定を行うことが可能である。

（判定フロー）
これより、対象物Ｏを溶媒（ＰＢＳ；Phosphate buffered saline）とし、ここに含まれる蛍光物質を同定するときの化学物質判定システム１００、とりわけ、化学物質判定装置１の処理の流れについて説明する。図５は、本実施形態における化学物質判定装置１の処理の流れを示すフローチャートである。

透明ケース４ａに、ペントシジン（ただし、測定の時点では、蛍光物質がペントシジンであるとは判明していない）が含まれる溶媒を収容し、波長が３２５ｎｍの励起光を光源２から照射する。分光器３は、図６（ａ）および（ｂ）に示す光特性データを検出する。図６（ａ）および図６（ｂ）は、励起光波長Ｅｘ＝３２５ｎｍの場合における、ペントシジン（および比較対照としてＡＧＥ−３）のスペクトルを示すグラフである。図６（ｂ）は、図６（ａ）に示すグラフの破線枠内のスペクトルを、光強度を拡大して示したグラフである。

このグラフの横軸は、蛍光波長（ｎｍ）を示し、縦軸は蛍光強度（単位は任意）を示す。なお、図６（ａ）および（ｂ）には、参考までに、他のＡＧＥｓのグループの一例として、ＡＧＥ−３群のスペクトルを併せて示す。太い曲線は、ＡＧＥ−３群のスペクトル５０を示し、細い曲線は、ペントシジンのスペクトル５１を示す。

化学物質判定装置１の分光器制御部２０は、スペクトル５１を光特性データとして、分光器３から取得する（Ｓ１０１）。

次に、特徴量抽出部２１は、分光器制御部２０が取得した上記光特性データに基づいて、対象物Ｏの対象特徴量を抽出する。まず、本実施形態では、特徴量抽出部２１は、目的の蛍光物質についてのより正確な対象特徴量を取得するために、図６（ａ）および（ｂ）に示すスペクトル５１から、溶媒中の蛍光物質以外のバックグラウンド（ＢＧ）成分についてのＢＧ成分スペクトル（すなわちノイズ）を分離する処理を行う（Ｓ１０２）。

図７は、対象物Ｏから取得したスペクトル５１から、ノイズとなるＢＧ成分スペクトルと、目的の蛍光物質のスペクトルとを分離した状態を示すグラフである。図７に示すとおり、特徴量抽出部２１は、ガウス関数を用いてフィッティングし、スペクトル５１を、ＢＧ成分スペクトル６０と、判定対象の蛍光物質のスペクトル６１とに分離する。

ペントシジンの蛍光強度のピークと、ＰＢＳのＢＧピークとは、ほぼ同じ波長にて検出される。このような場合でも、上記構成によれば、目的の蛍光物質の蛍光強度ピークおよびピーク時蛍光波長をより正確に抽出することが可能となる。特徴量抽出部２１は、分離後のスペクトル６１に基づいて、「対象物Ｏの光特性は、励起光波長３２５ｎｍにおけるピーク蛍光波長が３７９ｎｍである」という対象特徴量を抽出し、対象特徴量記憶部３０に記憶する（Ｓ１０３）。

続いて、特徴量比較部２２は、対象特徴量記憶部３０に記憶された対象特徴量と、標本特徴量データベース３１に記憶された標本特徴量とを比較する（Ｓ１０４）。上述の例では、具体的には、まず、特徴量比較部２２は、励起光波長３２５ｎｍのレコード（図４Ａ参照）を抽出し、対象物Ｏの「３７９ｎｍ」と、抽出した各レコードの「ピーク蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋ」とを比較する。例えば、特徴量比較部２２は、ｒ１、ｒ２、ｒ４、・・・の各レコードのピーク蛍光波長を対象特徴量の「３７９ｎｍ」と比較し、比較結果として、例えば、「ｒ１（ペントシジン）：合致度１００％」、「ｒ２（ＡＧＥ−３）：合致度８０％」、および、「ｒ４（Ａ１）：合致度５％」の情報を物質判定部２３に通知する。

物質判定部２３は、上記比較結果に基づいて、対象物Ｏに含まれる蛍光物質の候補を特定する（Ｓ１０５）。上述の例では、物質判定部２３は、ペントシジンの標本特徴量と、対象物Ｏの対象特徴量とが一致すると判定し、対象物Ｏの蛍光物質をペントシジンと同定する。

さらに、物質判定部２３は、この判定の成否、判定結果の信頼度などを検証する処理を続けて行ってもよい。例えば、物質判定部２３は、１つの候補（上述の例では、ペントシジン）に絞ることができ、なおかつ、絞った候補の合致度が９０％以上であった場合に（Ｓ１０６においてＹＥＳ）、この判定は成功であると判断する。そして、物質判定部２３は、判定結果を出力する（Ｓ１０７）。例えば、判定結果は、物質判定部２３から表示制御部２４を介して表示部１３に出力され、ユーザに対して可視化される。

一方、合致度が９０％以上の候補がなかった場合、または、候補を１つに絞り込めなかった場合には、物質判定部２３は、分光器制御部２０、特徴量抽出部２１および／または特徴量比較部２２に対して、対象物Ｏに対する測定、分析の処理を再度指示する。例えば、Ｓ１０１に戻り、前述の波長（３２５ｎｍ）とは異なる単一波長による光特性データを取得して、Ｓ１０１以降の処理を繰り返すことにより、より正確な判定を行ってもよい。あるいは、後述の実施形態２に示すより精度の高い判定処理（図１５のＡへ）に移行してもよい。

なお、上述のＳ１０２において、ガウス関数を用いてノイズを分離する方法は、具体的には、例えば、以下の工程で実行される。
（工程１）まず、予め、あらゆるバックグラウンド（ＢＧ）成分の蛍光データを取得し、ガウス関数に擬似してデータベースに記憶させておく。
（工程２）実際に得られた測定データ（光特性データ）に対し、想定されるＢＧ成分を入力しておき、上記データベースからそのＢＧ成分のガウス関数を呼び出して、上記測定データから差し引く。
（工程３）残ったピークに対し、ガウス関数を合わせ、そのピーク波長から物質を同定する。

ここで、想定されるＢＧ成分がない場合には、上記（工程２）の代わりに、以下の（工程２’）が実施される。
（工程２’）測定データの各ピークとそのときの波長を読み取り、上記データベースに同等の物質があればガウス関数を呼び出し、測定データから差し引く。

また、上述のＳ１０７において、蛍光物質の同定を行ったのち、化学物質判定装置１の物質判定部２３は、濃度の測定を以下の手順で実行してもよい。

まず、予め、既知の物質を用いて、あらゆる物質のあらゆる濃度ごとに、特定の励起光波長Ｅｘ時における蛍光強度比Ｐ／Ｂを得て、標本特徴量データベース３１に記憶させておく。例えば、物質「ペントシジン」の場合は、図４Ｂに示すとおり、ペントシジンの濃度ごとに、濃度特有のＰ／Ｂ値を関連付けて記憶させておく。この濃度判定に用いられるデータベースを、同定に用いるデータベースと区別して濃度判定データベースと称する。

対象物Ｏが「ペントシジン」と同定された場合、物質判定部２３は、図４Ｂに示す、「ペントシジン」の濃度判定データベースを参照する。そして、特徴量抽出部２１が、対象物Ｏの光特性データから得たＰ／Ｂ値と、上記濃度判定データベースに格納されているＰ／Ｂ値とを比較して、濃度判定データベースのレコードのうち、対象物ＯのＰ／Ｂ値と一致するＰ／Ｂ値をもつレコードの濃度に基づいて、対象物Ｏ「ペントシジン」の濃度を特定する。なお、比較の結果、一致するＰ／Ｂ値が上記濃度判定データベースに無かった場合には、最も近いＰ／Ｂ値をもつ２つのレコードの２つの濃度に基づいて、物質判定部２３が、対象物Ｏ「ペントシジン」の濃度を算出してもよい。

≪実施形態２≫
本発明の化学物質判定装置の他の実施形態について、図面に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、上述の実施形態１にて説明した図面と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。

上述の実施形態１では、単一波長の励起光を照射することにより得られた光特性データに基づいて、蛍光物質を同定する例について説明した。しかしながら、励起光を異なる波長で複数回照射することにより得られた複数の光特性データを用いれば、より多種多様な蛍光物質の判定をより精度よく行うことが可能になる。

〔特徴量のデータ構造について〕
本実施形態の化学物質判定装置の構成は、図１に示した化学物質判定装置１の構成と同様である。本実施形態において、実施形態１と異なる点は、特徴量比較部２２が比較する特徴量（対象特徴量と標本特徴量と）が、異なる励起波長ごとの複数の光特定データから抽出されたものであるという点である。そこで、本実施形態において、化学物質判定装置１が扱う特徴量の抽出方法について説明する。特徴量抽出部２１が、対象物Ｏについて対象特徴量を抽出する方法と、標本特徴量データベース３１に格納されている標本特徴量を抽出する方法とは同様である。そこで、以下では、標本特徴量データベースの構築方法を説明することにより、特徴量抽出部２１における対象特徴量の抽出方法を併せて説明したこととする。なお、既知の蛍光物質について標本特徴量を生成する場合にも、分光器制御部２０が分光器３から光特性データを取得し、特徴量抽出部２１が該光特性データに基づいて標本特徴量を生成し、標本特徴量データベース３１に格納する。

図８は、分光器制御部２０が取得する複数の光特性データ（光特性データセット）を模式的に示す図である。本実施形態では、まず、任意の既知の蛍光物質（ここでは、蛍光物質Ａ１とする）について、任意の既知の濃度（ここでは、濃度Ｍ１とする）において、光源２から励起光波長（Ｅｘ_１、Ｅｘ_２、・・・、Ｅｘ_ｎ）をそれぞれ照射し、分光器３が励起光波長ごとの蛍光特性を検出して、光特性データを生成する。

図８は、濃度Ｍ１の蛍光物質Ａ１が、波長Ｅｘ_１、波長Ｅｘ_２・・・、波長Ｅｘ_ｎのそれぞれの励起光により照射されたときに、それぞれ取得された、光特性データ８０、光特性データ８１、・・・、光特性データ８２を示している。

本実施形態では、蛍光特性の検出時に、化学物質判定装置１に対して、蛍光物質Ａ１、濃度Ｍ１、照射励起光波長Ｅｘ_ｎの情報があらかじめ入力される。これらの情報は、ユーザによって入力されてもよいし、外部の装置から通信網を介して取得されてもよい。これにより、分光器制御部２０は、図８に示すとおり、分光器３から取得した光特性データを、それが得られたときの励起光波長の情報に関連付けて取得することができる。そして、特徴量抽出部２１は、各光特性データから抽出した特徴量を、蛍光物質名（Ａ１）および濃度（Ｍ１）と関連付けて標本特徴量データベース３１に格納することができる。

続いて、特徴量抽出部２１は、まず、分光器制御部２０によって励起光波長ごとに得られた光特性データのそれぞれについて特徴量を抽出する。具体的には、図８に示すように、蛍光強度が最も大きいときのピーク強度Ｐ、そのときの蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋ、および、蛍光強度が最も小さいときのベース強度Ｂを少なくとも取得する。ここでさらに、ベース強度Ｂのときの蛍光波長Ｅｍ_ｂａｓｅを取得してもよい。

次に、特徴量抽出部２１は、励起光波長ごとに得たピーク強度Ｐ（Ｐ_１、Ｐ_２、・・・、Ｐ_ｎ）を、同じく励起光波長ごとに得たベース強度Ｂ（Ｂ_１、Ｂ_２、・・・、Ｂ_ｎ）でそれぞれ割って求めた強度比Ｐ／Ｂ（Ｐ_１／Ｂ_１、Ｐ_２／Ｂ_２、・・・、Ｐ_ｎ／Ｂ_ｎ）を算出する。

続いて、特徴量抽出部２１は、ピーク時の蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋと、強度比Ｐ／Ｂとの相関関数を導出する。そして、蛍光物質名（Ａ１）と濃度（Ｍ１）とに対応付けて上記相関関数を含む標本特徴量を生成し、標本特徴量データベース３１に格納する。

図９は、図８に示す各光特性データに基づいて、特徴量抽出部２１がプロットした各点から導出した相関関数の一例を示す図であり、図１０は、上記相関関数に基づいて特徴量抽出部２１が作成した標本特徴量のデータ構造を模式的に示す図である。

特徴量抽出部２１は、ピーク時の蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋをＸ軸に、強度比Ｐ／ＢをＹ軸にとったグラフに、各光特性データから取得した値をプロットする。なお、ここでは、ｎ種類の波長の励起光を照射してｎ個の光特性データを取得したので、プロットされた点の数はｎ個となる。特徴量抽出部２１は、プロットされた各点を最も相関が高くなる関数にて近似し、例えば、図９に示す相関関数８３を抽出する。相関関数８３は、例えば、

として表される。

最後に、特徴量抽出部２１は、図１０に示すとおり、あらかじめ取得した蛍光物質名（Ａ１）および濃度（Ｍ１）と、抽出した上記相関関数８３とを対応付けて標本特徴量８４を生成する。さらに、特徴量抽出部２１は、図１０に示すとおり、特徴量を抽出する対象となった照射励起光波長の集合（Ｅｘ_１、Ｅｘ_２、・・・、Ｅｘ_ｎ）と、何の情報をプロットして導出された相関関数であるのかを示すＸ軸情報およびＹ軸情報とを上記標本特徴量に含めてもよい。特徴量抽出部２１は、上述のようにして生成した標本特徴量８４を標本特徴量データベース３１に格納する。

特徴量抽出部２１は、様々な蛍光物質の様々な濃度ごとに標本特徴量８４を作成して、標本特徴量データベース３１に蓄積する。図１１Ａは、上述の標本特徴量８４が蓄積された標本特徴量データベース３１のデータ構造の一例を示す図である。図１１Ａに示すとおり、特定の蛍光物質、特定の濃度ごとに抽出された濃度相関関数が、蛍光物質名および濃度ごとに関連付けて蓄積されている。

なお、本実施形態では、特徴量抽出部２１は、さらに、蛍光物質ごとの物質相関関数を、１蛍光物質につき得られた各濃度相関関数から導出し記憶しておいてもよい。実際の測定においては、測定誤差等により、同一物質で同一濃度だとしても、相関関数の係数が完全に一致することは少ない。しかし、相関関数の形態（例えば線形であるなど）までが大きくばらつくことはない。

そこで、同一蛍光物質のさまざまな濃度につき得られた各濃度相関関数に共通する係数部分を抜き出して、当該蛍光物質に特徴的な相関関数として、物質相関関数を導出し、蛍光物質ごとに記憶しておいてもよい。この構成によれば、物質相関関数を標本特徴量として用いることが可能となり、濃度に依る厳密な同定、定量が難しい場合に、ひとまず蛍光物質の同定を行うということが行えるようになる。

さらに、各蛍光物質、各濃度、各励起光波長ごとに、ピーク時蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋと、強度比Ｐ／Ｂとを関連付けた濃度判定データベースを、さらに標本特徴量として、標本特徴量データベース３１に記憶しておき、上記濃度と強度比Ｐ／Ｂとの対応関係に基づいて、物質判定部２３が、蛍光物質を同定した後、さらに濃度を算出する構成としてもよい。図１１Ｂに、上記濃度判定データベースのデータ構造を示す。

物質判定部２３は、完全に一致する相関関数のレコードが見つからなかった場合は、関数の形態（係数など）が最も近い（合致度が高い）候補の標本特徴量を１以上特定し、それらの標本特徴量に基づいて、対象物Ｏの蛍光物質を同定する。

この場合、物質判定部２３は、濃度については、対象物Ｏの蛍光物質が同定された後に算出する。例えば、物質判定部２３は、対象物Ｏの蛍光物質をＡ１であると判定したとすると、図１１Ｃに示すとおり、判定後の対象物Ｏの対象特徴量を対象特徴量記憶部３０に記憶する。次に、現時点で不明な濃度を算出するために、図１１Ｂに示す濃度判定データベースを参照する。そして、物質判定部２３は、同定された蛍光物質Ａ１のレコードのうち、対象物Ｏのとある励起光波長Ｅｘ_１のときの、ピーク時蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋおよび強度比Ｐ／Ｂに近い値を有するレコードを選択する。図１１Ｂおよび図１１Ｃに示す例では、濃度判定データベースのレコードｒ６、ｒ７、ｒ８のうち、図１１Ｃの対象物Ｏの強度比Ｐ／Ｂに最も近い値を有するレコードｒ７が選択される。そして、対象物Ｏから得られた蛍光強度比Ｐ／Ｂと、その選択されたｒ７の標本特徴量の蛍光強度比Ｐ／Ｂとに基づいて、当該標本特徴量の濃度（ここではＭ２）に補正をかけて、対象物Ｏの蛍光物質の濃度を算出する。なお、濃度の補正の算出式については、具体的な数値例を用いて別図（図１９Ａ、図１９Ｂ、および、図３１）を参照して後述する。

〔特徴量の比較と判定〕
まず、化学物質検出システム１２０において、未知の蛍光物質が含まれている対象物Ｏについての光特性データが検出される。上述したのと同様の方法で、光源２が、複数の励起光波長にて対象物Ｏを照射し、分光器３が、励起光波長ごとに、対象物Ｏの放射光を分析してその蛍光特性を光特性データとしてデータ化する。化学物質判定装置１の分光器制御部２０は、励起光波長ごとに得られた各光特性データを取得し、特徴量抽出部２１がこれを分析する。

特徴量抽出部２１は、すでに説明したのと同様の方法で、各光特性データから、照射励起光波長の集合（Ｅｘ_１、Ｅｘ_２、・・・、Ｅｘ_ｎ）と、励起光波長それぞれにつき、ピーク時の蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋと、ピーク強度Ｐと、ベース強度Ｂとを取得する。そして、蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋと、強度比Ｐ／Ｂとについてプロットし、相関関数を、対象物Ｏの対象特徴量として抽出する。特徴量抽出部２１は、例えば、「対象物ＯのＩＤ」に、「照射励起光波長の集合（Ｅｘ_１、Ｅｘ_２、・・・、Ｅｘ_ｎ）」および「相関関数（

）」を対応付けたものを対象特徴量として、対象特徴量記憶部３０に記憶する。

特徴量比較部２２は、対象特徴量記憶部３０に記憶された、対象物Ｏの対象特徴量と、標本特徴量データベース３１に蓄積されている各標本特徴量（図１１Ａ参照）とを比較する。

物質判定部２３は、比較結果に基づいて、対象特徴量と合致する相関関数があれば、その相関関数が対応付けられている物質名と濃度とを出力し、対象物Ｏにおける未知の蛍光物質の定性および定量を完了する。

例えば、上述の例では、特徴量比較部２２が、対象物Ｏの相関関数

と、図１１Ａに示す標本特徴量データベース３１とを比較すると、対象物Ｏの相関関数が、レコードｒ５の濃度相関関数と合致すると判断する。そして、物質判定部２３が、対象物Ｏに含まれる未知の蛍光物質はＡ２であり、濃度はＭ１であると判定する。

なお、本実施形態では、化学物質判定装置１は、各種相関関数の一例として、累乗の近似関数を導出し、比較する構成であるとして説明したが、本発明の化学物質判定装置１の構成はこれに限定されない。蛍光物質の光特性データによっては、一次関数などの線形関数や、二次以上の関数や、あるいは、対数関数などの非線形関数が導出されてもよい。また、特徴量抽出部２１が、同一の蛍光物質について、同一のプロット手順にて、複数の相関関数を導き出した場合には、特徴量抽出部２１は、プロットされたデータに基づいて、最も相関係数の大きい関数を、その蛍光物質の特徴量として選択すればよい。

なお、実際の測定においては、測定誤差等により、同一物質で同一濃度だとしても、相関関数の係数が完全に一致することは少ない。しかし、同一物質であれば、濃度に多少の変化があっても、相関関数の形態（例えば線形であるなど）までが大きく変わることはない。そこで、物質判定部２３は、完全に一致する相関関数が見つからなかった場合は、関数の形態（係数など）が最も近い（合致度が高い）候補の標本特徴量を１以上特定し、それらの標本特徴量に基づいて、対象物Ｏの蛍光物質を同定してもよい。あるいは、上述したとおり、蛍光物質ごとに設けられた物質相関関数に基づいて、対象物Ｏの蛍光物質を同定してもよい。

この場合、物質判定部２３は、濃度については、対象物Ｏの蛍光物質が同定された後に算出する。すなわち、まず、図１１Ｂに示す同定された蛍光物質のレコードの中から、対象物Ｏのとある励起光波長Ｅｘのときの、ピーク時蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋおよび強度比Ｐ／Ｂと近いデータを有する濃度の標本特徴量を選択する。そして、対象物Ｏの蛍光強度と、その選択された標本特徴量との蛍光強度との比を用いて、当該標本特徴量の濃度に補正をかけて、対象物Ｏの蛍光物質の濃度を出力する。濃度の補正方法については、具体例を用いて後述する。

〔複数波長の励起光入射による判定−ＡＧＥｓ群の判定〕
以下では、本実施形態２における化学物質判定装置１を、各ＡＧＥｓ群のグループ判定に用いるものとし、この場合の化学物質判定装置１の構成および動作について、さらに具体的に説明する。

（ＡＧＥｓの合成）
まず、標本特徴量として標本特徴量データベース３１に登録するＡＧＥｓを合成する。非特許文献１に記載のＴＡＧＥ病因説に従い、ＡＧＥ−１〜ＡＧＥ−６を作製した。タンパク質として和光純薬工業社製ＢＳＡ（bovine serum albumin）を各８０ｍｇ、計４８０ｍｇ用意した。糖質および糖化物質として、和光純薬工業社製Ｄ（＋）−グルコース７２ｍｇ、Ｓｉｇｍａ社製ＤＬ−グリセルアルデヒド３６ｍｇ、Ｓｉｇｍａ社製グリコールアルデヒド２４ｍｇ、Ｓｉｇｍａ社製４０％メチルグリオキサール３９ｍｌ、和光純薬工業社製４０％グリオキサール３９ｍｌ、および、Ｔｒｏｎｔｏ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｈｅｍｉｃａｌｓ社製３−デオキシグルコソン４８ｍｇを用意した。溶媒としては、和光純薬工業社製ＰＢＳ用粉末を超純水に溶かし、ｐＨ７．４、モル濃度６７ｍＭのＰＢＳ１Ｌを用意した。

ＰＰ（ポリプロピレン）製遠沈管に４０ｍＬのＰＢＳを入れ、ＢＳＡ粉末を８０ｍｇずつ投入し、拡散させて溶解させた。そこへ、前述のとおり秤量された各糖質および糖化物質をそれぞれ混合し、攪拌装置（ボルテックス）にて十分拡散させて溶解した。これらを遠沈管ラックに立て、４０℃に設定された恒温槽に入れ、加熱反応させた。約５０日後、各反応液を数ｍＬずつ採取し、限外ろ過フィルターを用いてカットオフ値１０ｋＤａという条件で反応液を分離した。これにより、糖質および糖化物質とタンパク質とを分離できるため、放射光特性測定までの間の経時的な糖化反応進行を阻止して正確なＡＧＥｓ量を得ることができる。本実施形態では、Ｎｏｖａｇｅｎ社製Ｕ−Ｔｕｂｅ（登録商標）Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｏｒ，２−１０を用い、日立ハイテク社製遠心分離機にて限外ろ過を行った。得られた濃縮物（分子量１０ｋＤａ以上）を適宜ＰＢＳにて希釈し、データベース登録のための、光特性データ検出用のＡＧＥｓ溶液とした。

（標本特徴量データベースの構築）
作製したＡＧＥｓ溶液を蛍光分光測定用石英透明セル（透明ケース４ａ）に入れ、対象物格納セル４にセットし、光源２から励起光を照射して放射光を検出した。ここで、光源２において、励起光は、波長３６５〜４８５ｎｍまで各４０ｎｍ間隔で照射し、分光器３においては、放射光を４００〜６００ｎｍの範囲で検出した。

また、ＰＢＳのみ、および、希釈倍率（濃度）の異なるＡＧＥｓ溶液数種類も用意し、同様に放射光検出実験を行った。各励起光波長につき、それぞれ、蛍光波長に対応する光強度を示すスペクトルが光特性データとして分光器３から出力され、化学物質判定装置１に入力された。なお、本実施形態においては、光特性検出用ＡＧＥｓ溶液の原液を濃度１とし、希釈溶液については希釈倍率の逆数を濃度とした。たとえば、原液を５倍希釈した場合は、濃度０．２とし、１００倍希釈した場合は濃度０．０１とした。

図１２は、ＡＧＥ−１からＡＧＥ−６までの各ＡＧＥｓ群について、ある濃度（例えば、濃度０．０１）における、異なる励起光波長ごとの光特性データの具体例を示す図である。

図１２に示す各光特性データセットのグラフについて、図６（ａ）および（ｂ）と同様に、横軸は、蛍光波長（ｎｍ）を示し、縦軸は蛍光強度（単位は任意）を示す。

図１２の光特性データセット８５は、蛍光物質「ＡＧＥ−１群」の濃度「０．０１」における４つの光特性データを含み、各光特性データは、それぞれ、励起光波長３６５ｎｍの場合、励起光波長４０５ｎｍの場合、励起光波長４４５ｎｍの場合、励起光波長４８５ｎｍの場合に得られたスペクトルを含んでいる。光特性データセット８６は、蛍光物質「ＡＧＥ−２群」の濃度「０．０１」における４つの光特性データを含み、各光特性データは、それぞれ、励起光波長３６５ｎｍの場合、励起光波長４０５ｎｍの場合、励起光波長４４５ｎｍの場合、励起光波長４８５ｎｍの場合に得られたスペクトルを含んでいる。光特性データセット８７は、蛍光物質「ＡＧＥ−３群」の濃度「０．０１」における４つの光特性データを含み、各光特性データは、それぞれ、励起光波長３６５ｎｍの場合、励起光波長４０５ｎｍの場合、励起光波長４４５ｎｍの場合、励起光波長４８５ｎｍの場合に得られたスペクトルを含んでいる。光特性データセット８８は、蛍光物質「ＡＧＥ−４群」の濃度「０．０１」における４つの光特性データを含み、各光特性データは、それぞれ、励起光波長３６５ｎｍの場合、励起光波長４０５ｎｍの場合、励起光波長４４５ｎｍの場合、励起光波長４８５ｎｍの場合に得られたスペクトルを含んでいる。光特性データセット８９は、蛍光物質「ＡＧＥ−５群」の濃度「０．０１」における４つの光特性データを含み、各光特性データは、それぞれ、励起光波長３６５ｎｍの場合、励起光波長４０５ｎｍの場合、励起光波長４４５ｎｍの場合、励起光波長４８５ｎｍの場合に得られたスペクトルを含んでいる。光特性データセット９０は、蛍光物質「ＡＧＥ−６群」の濃度「０．０１」における４つの光特性データを含み、各光特性データは、それぞれ、励起光波長３６５ｎｍの場合、励起光波長４０５ｎｍの場合、励起光波長４４５ｎｍの場合、励起光波長４８５ｎｍの場合に得られたスペクトルを含んでいる。

図１２に示すような励起光波長ごとの光特性データが含まれた光特性データセットが、あらゆる蛍光物質のあらゆる濃度について、標本特徴量データベース登録用として化学物質判定装置１に入力される。

続いて、特徴量抽出部２１が、１つの光特性データセットにつき、励起波長ごとのピーク時蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋと強度比Ｐ／Ｂとをプロットし、近似関数を導出する。特徴量抽出部２１は、これを相関関数とし、蛍光物質（群）名（ＡＧＥ−１〜６）および濃度（ここでは、０．０１）と対応付けて、標本特徴量として標本特徴量データベース３１に保存する。

図１３は、図１２に示す光特性データセットに基づいて、特徴量抽出部２１がプロットした各点から導出した各ＡＧＥ群の濃度０．０１のときの相関関数の具体例を示す図である。図１２および図１３に示す例では、濃度０．０１の各ＡＧＥ群につき、４種類（３６５ｎｍ、４０５ｎｍ、４４５ｎｍおよび４８５ｎｍ）の波長の励起光を照射して４個の光特性データを取得したので、プロットされた点の数はそれぞれ４個となる。プロットされたグラフの説明は、図９を参照しながら説明したとおりであるのでここでは説明を繰り返さない。

相関関数９１は、図１２の光特性データセット８５に基づいて得られたＡＧＥ−１の特徴量を示す。図１０に示す標本特徴量８４に倣えば、特徴量抽出部２１は、「蛍光物質（群）名：ＡＧＥ−１」、「濃度：０．０１」、「照射励起光波長：３６５ｎｍ、４０５ｎｍ、４４５ｎｍおよび４８５ｎｍ」、「Ｘ軸：ピーク時蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋ」、「Ｙ軸：強度比Ｐ／Ｂ」、および、「相関関数９１」の各種情報を含む標本特徴量を生成し、これを、濃度０．０１のＡＧＥ−１の標本特徴量として、標本特徴量データベース３１に格納する。

相関関数９２は、光特性データセット８６に基づいて得られたＡＧＥ−２の特徴量を示す。相関関数９３は、光特性データセット８７に基づいて得られたＡＧＥ−３の特徴量を示す。相関関数９４は、光特性データセット８８に基づいて得られたＡＧＥ−４の特徴量を示す。相関関数９５は、光特性データセット８９に基づいて得られたＡＧＥ−５の特徴量を示す。相関関数９６は、光特性データセット９０に基づいて得られたＡＧＥ−６の特徴量を示す。これらも、上述のＡＧＥ−１と同様に、濃度０．０１のそれぞれのＡＧＥ群の標本特徴量として、標本特徴量データベース３１に格納される。

図１４は、図１３に示す相関関数を含む標本特徴量を格納する標本特徴量データベース３１の具体例を示す図である。図１４に示すとおり、特定の蛍光物質（群）、特定の濃度ごとに抽出された濃度相関関数が、蛍光物質名かつ濃度ごとに関連付けて蓄積されている。

（判定フロー）
これより、未知の濃度で、ＡＧＥ−１から６までのいずれかであることまでは判明しているサンプルＡＧＥｓ溶液を、対象物Ｏとし、該サンプルＡＧＥｓ溶液について定性および定量を行うときの、化学物質判定装置１の処理の流れについて説明する。図１５は、本実施形態における化学物質判定装置１の処理の流れを示すフローチャートである。

まず、上記サンプルＡＧＥｓ溶液を対象物格納セル４に収容し、前述したとおり、複数（ここでは、３６５ｎｍ、４０５ｎｍ、４４５ｎｍおよび４８５ｎｍの４種類）の波長の励起光を光源２から照射する。分光器３は、図１６に示す４つの光特性データを検出する。図１６は、励起光波長Ｅｘ＝３６５ｎｍ、４０５ｎｍ、４４５ｎｍおよび４８５ｎｍのそれぞれ場合における、サンプルＡＧＥｓのスペクトルのセットを示すグラフである。グラフの見方については、図６（ａ）および（ｂ）、ならびに、図１２に示すグラフと同様である。

化学物質判定装置１の分光器制御部２０は、図１６に示す４つのスペクトルを含む光特性データセットを、分光器３から取得する（Ｓ２０１）。ここで、必要に応じてノイズを分離する処理を行ってもよい。

次に、特徴量抽出部２１は、得られた光特性データそれぞれについて、特徴量を抽出する。すなわち、まず、各光特性データから、蛍光の強度比Ｐ／Ｂとピーク時蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋとを取得して、それらをプロットする（Ｓ２０２）。特徴量抽出部２１は、プロットされた各点によって成される近似関数を、サンプルＡＧＥｓの相関関数として導出し、これを、サンプルＡＧＥｓ（対象物Ｏ）の対象特徴量として対象特徴量記憶部３０に記憶する（Ｓ２０３）。

図１７は、図１６に示す光特性データセットに基づいて、特徴量抽出部２１がプロットした各点から導出した、サンプルＡＧＥｓ（濃度は未知）の相関関数の具体例を示す図である。図１８は、図１７に示す相関関数を含む対象特徴量の具体例を示す図である。特徴量抽出部２１は、図１７に示す相関関数に、対象物ＯのＩＤと、Ｘ軸およびＹ軸の情報とを対応付けて、対象特徴量記憶部３０に記憶する。なお、濃度は現時点では不明であるので、上記対象特徴量については、濃度のフィールドを設けないか、あるいは、空の状態にして対象特徴量記憶部３０に記憶すればよい。

続いて、特徴量比較部２２は、対象特徴量記憶部３０に記憶された対象特徴量と、標本特徴量データベース３１に記憶された標本特徴量とを比較する（Ｓ２０４）。具体的には、特徴量比較部２２は、図１８に示すサンプルＡＧＥｓの相関関数「ｙ＝−０．２９３２ｘ＋１５８．６６」と、図１４に示す各標本特徴量の濃度相関関数（９１〜９６を含む）とを比較する。特徴量比較部２２は、各レコードの合致度の情報を物質判定部２３に通知する。上述の例では、サンプルＡＧＥｓにおける、Ｐ／ＢとＥｍ_ｐｅａｋとの相関関数は、「ｙ＝−０．２９３２ｘ＋１５８．６６」であり、線形であることから、特徴量比較部２２は、同じく、線形の相関関数９４「ｙ＝−０．２３６６ｘ＋１２９．２７」などを有するレコードの合致度を最も高く設定して（例えば、９０％以上）、物質判定部２３に通知する。

物質判定部２３は、上記比較結果に基づいて、対象物Ｏに含まれる蛍光物質（群）の候補を特定する（Ｓ２０５）。上述の比較結果の例では、対象物Ｏと全く同じ相関関数を有するレコードは含まれていなかった。しかし、対象物Ｏと同じ線形の相関関数を有し、合致度が９０％以上のレコードがあり、それらは、蛍光物質「ＡＧＥ−４」のレコードのみである（Ｓ２０６においてＹＥＳ）。したがって、物質判定部２３は、サンプルＡＧＥｓを、ＡＧＥ−１〜６のうちの、ＡＧＥ−４であると同定する（Ｓ２０７）。

次に、物質判定部２３は、濃度判定データベースを参照し、ＡＧＥ−４であると同定したサンプルＡＧＥｓの濃度を判定する（Ｓ２０８）。物質判定部２３は、標本特徴量の強度比Ｐ／Ｂを用いて、ＡＧＥ−４の濃度を判定することが可能である。詳細には以下のとおりである。

図１９Ａは、標本特徴量データベース３１に含まれる濃度判定データベースの具体例を示す図である。図１９Ａに示すとおり、各蛍光物質（群）、各濃度および各励起光波長ごとに、ピーク時蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋと、強度比Ｐ／Ｂとが関連付けて記憶されている。強度比Ｐ／Ｂは、濃度判定のために参照される標本特徴量である。図１９Ａに示すのは、ＡＧＥ−４についての標本特徴量であるが、他のＡＧＥｓ（群）についても同様にして、強度比Ｐ／Ｂなどが格納されている。

図１９Ｂは、対象物Ｏの光特性データから得られる、とある励起光波長（３６５ｎｍ）のときの対象特徴量を示す図である。対象物Ｏの光特性データを分析して得られたこれらの対象特徴量は、適宜、物質判定部２３が読み出せるように対象特徴量記憶部３０などに記憶されているものとする。現時点では、サンプルＡＧＥｓは、ＡＧＥ−４と同定されているので、同定された物質名を対象物ＩＤの代わりに記憶してもよい。

物質判定部２３は、ＡＧＥ−４と同定したサンプルＡＧＥｓ溶液の対象特徴量と、濃度判定データベースのＡＧＥ−４の標本特徴量とを用いて、サンプルＡＧＥｓの濃度を算出する。

物質判定部２３は、同定された蛍光物質ＡＧＥ−４のレコードのうち、サンプルＡＧＥｓのとある励起光波長Ｅｘ_１（ここでは、３６５ｎｍ）のときの、ピーク時蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋおよび強度比Ｐ／Ｂに近い値を有する標本特徴量を選択する。図１９Ａおよび図１９Ｂに示す例では、濃度判定データベースのレコードｒ９、ｒ１０、ｒ１１のうち、図１９ＢのサンプルＡＧＥｓの強度比Ｐ／Ｂ（ここでは、２８．７２）に最も近い値を有するレコードｒ１０が選択される。

そして、物質判定部２３は、レコードｒ１０の標本特徴量の強度比Ｐ／Ｂ「２３．９９」と、濃度「０．０１」とを取得し、これらと、サンプルＡＧＥｓの強度比Ｐ／Ｂ「２８．７２」とを用いて、次の式１にしたがって、サンプルＡＧＥｓにおけるＡＧＥ−４の濃度を算出する。式１とはすなわち、

である。

具体的には、上記式１に基づいて、物質判定部２３は、サンプルＡＧＥｓにおけるＡＧＥ−４の濃度を、
対象物の濃度Ｍ＝２８．７２／２３．９９×０．０１≒０．０１２
と算出する。

上述の本願発明の方法によって得られたＡＧＥｓの種類および濃度の正しさは、サンプルＡＧＥｓ溶液について、例えば、従来公知のＥＬＩＺＡ法を用いて確認し得られた結果と比較することにより明らかになる。

一方、Ｓ２０６において、合致度が９０％以上の候補がなかった場合、または、１つの蛍光物質に絞り込めなかった場合には、物質判定部２３は、分光器制御部２０、特徴量抽出部２１および／または特徴量比較部２２に対して、対象物Ｏに対する測定、分析の処理を再度指示する。例えば、Ｓ２０１に戻り、前述の４つの波長とは異なる複数波長による光特性データセットを取得して、Ｓ２０１以降の処理を繰り返すことにより、絞込み判定を行ってもよいし、後述の実施形態３に示す、さらに他の特徴量を用いた判定処理（図２７のＢへ）に移行してもよい。なお、同定の成否を判断するための閾値として、合致度９０％以上としているが、これは一例であって、本願発明がこのような構成に限定されないことを理解されたい。また、同定の成否を判断する方法としては、閾値によって合致度で判断する構成に限定されない。これまで蓄積した経験や実績などに基づいて、成否を判断するための条件が適宜定められればよい。

Ｓ２０８にて濃度が算出された後、最後に、物質判定部２３は、判定結果を出力する（Ｓ２０９）。判定結果には、少なくとも、サンプルＡＧＥｓについて同定された蛍光物質（群）名と、算出された濃度とが含まれる。例えば、判定結果は、物質判定部２３から表示制御部２４を介して表示部１３に出力され、ユーザに対して可視化される。

なお、上述の実施形態においては、特定のＡＧＥｓについてモル量等を記載していないが、一般的に、蛍光物質の蛍光強度とその物質量は、ある濃度までは比例関係にあることがわかっているので、別途（モル量等の表示において）既知濃度のＡＧＥｓについて蛍光特性を測定すれば、その蛍光強度と希釈倍率から物質量を導出できることは明白である。

（判定結果の表示）
図２０は、化学物質判定装置１の表示部１３に表示される判定結果の画面の一例を示す図である。図２０に示す例では、判定結果として、まず、光源２から取得された入射光の光特性２０１と、分光器３から取得された放射光の光特性２０２とが表示される。そして、放射光の光特性にピークが複数含まれる場合に、ピークのそれぞれについて、判定結果が表示される。図２０に示す例では、ピーク（Ａ）は、蛍光物質から生じた蛍光の光特性であるので、ピーク（Ａ）について、同定された蛍光物質名２０３と、定量された濃度２０４とが表示される。ピーク（Ｂ）は、ノイズであるので、分離された光特性であることが示される。さらに、特徴量比較部２２が算出した合致度２０５を表示してもよい。ユーザは、これにより、判定結果の信頼性を判断することができる。なお、図２０に示す表示画面のデザインおよび表示内容は発明を説明するための一例であって、本発明の化学物質判定装置１の構成を限定するものではない。

上述した実施形態２の構成および方法によれば、さらに多くの蛍光物質について、さらに詳細に精度よく同定および定量を行うことが可能となる。本実施形態における化学物質判定装置１の利点について、以下の比較例１と比較して説明すれば以下のとおりである。

（比較例１）
励起光波長を３６５ｎｍのみとし、単一の光特性データを取得して、上記サンプルＡＧＥｓの同定および定量を試みる。

図２１Ａは、励起光波長Ｅｘ＝３６５ｎｍの場合における、サンプルＡＧＥｓのスペクトルを示すグラフである。図２１Ｂは、図２１Ａに示す光特性データに基づいて、特徴量抽出部２１がプロットしたサンプルＡＧＥｓ（濃度は未知）のグラフの具体例を示す図である。

比較例１では、励起光波長が１種類であるので、データ点数が１点のため、相関関数を特徴量として導出することができない。また、ＡＧＥｓの各グループは、特定の励起光波長に対して、ピーク時蛍光波長にグループ特有の特徴が現れない。したがって、単一の励起光波長を照射する方法では、ＡＧＥｓのグループの判別ができない。また、強度比Ｐ／ＢとＡＧＥｓ量との相関はＡＧＥｓのグループごとに導出されるため、グループの判別ができなければ定量も不可能である。

以上のとおり、複数の励起光波長を用いて判定を行う本実施形態の化学物質判定装置１の構成は、ＡＧＥｓのグループの判定および定量を、簡便に行えるという、特に大きな効果がある。

≪実施形態３≫
本発明の化学物質判定装置のさらに他の実施形態について、図面に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、上述の実施形態１および実施形態２にて説明した図面と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。

上述の実施形態２では、複数波長の励起光を照射することにより得られた光特性データセットに基づいて、強度比Ｐ／Ｂとピーク時蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋとの相関関係を特徴量として用いて、蛍光物質の同定および定量を行う例について説明した。しかしながら、蛍光物質の蛍光特性によっては、異なる蛍光物質（群）でも、類似の相関関係を有するもの同士が存在することも考えられ、Ｐ／ＢとＥｍ_ｐｅａｋとの相関関係のみでは、蛍光物質の判定を正しく行えない可能性がある。そこで、本実施形態では、上記相関関係に加えて、他の特徴量を組み合わせて用いることにより、多種多様な蛍光物質についてさらに詳細に精度よく同定および定量を行うことが可能な化学物質判定システム１００について説明する。

〔特徴量のデータ構造について〕
本実施形態の化学物質判定装置の構成は、図１に示した化学物質判定装置１の構成と同様である。本実施形態において、特徴量比較部２２が比較する特徴量（対象特徴量と標本特徴量と）が、異なる励起波長ごとの複数の光特定データから抽出されたものであるという点では、実施形態２と同じであるが、実施形態２と異なる点は、Ｐ／ＢとＥｍ_ｐｅａｋとの相関関係に加えて、さらに、強度比Ｐ／Ｂと励起光波長Ｅｘとの相関関係を新たに導出して、これを特徴量として比較に用いる点である。

そこで、本実施形態において、化学物質判定装置１が扱う複数の特徴量の抽出方法について説明する。

化学物質判定装置１の分光器制御部２０は、実施形態２のときと同様に、図８に示す励起光波長ごとの光特性データのセットを分光器３から取得する。なお、本実施形態では、実施形態２と同様に、蛍光特性の検出時に、化学物質判定装置１に対して、蛍光物質Ａ１、濃度Ｍ１、照射励起光波長Ｅｘ_ｎの情報があらかじめユーザまたは外部の装置から入力されるものとする。

続いて、特徴量抽出部２１は、光特性データ（励起光波長）ごとに、それぞれ、ピーク強度Ｐ、ベース強度Ｂを取得して、強度比Ｐ／Ｂを算出し、強度比Ｐ／Ｂとピーク時の蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋとの相関関数（図９の相関関数８３）を導出する。ここまでは、実施形態２と同様に行う。さらに、本実施形態では、特徴量抽出部２１は、強度比Ｐ／Ｂとそれが得られたときの励起光波長Ｅｘとの相関関係を導出する。

図２２は、図８に示す光特性データセットに基づいて、特徴量抽出部２１がプロットした別の各点から導出した他の相関関係の一例を示す図である。図２３は、図９および図２２に示すそれぞれの相関関数に基づいて特徴量抽出部２１が作成した、標本特徴量のデータ構造を模式的に示す図である。

特徴量抽出部２１は、一つ一つの光特性データの励起光波長ＥｘをＸ軸に、強度比Ｐ／ＢをＹ軸にとったグラフに、各光特性データから取得した値をプロットする。ここでは、ｎ個の光特性データを取得したので、プロットされた点の数はｎ個となる。特徴量抽出部２１は、プロットされた各点を最も相関が高くなる関数にて近似し、例えば、図２２に示す相関関数９７を抽出する。相関関数９７は、例えば、

として表される。

最後に、特徴量抽出部２１は、図２３に示すとおり、あらかじめ取得した蛍光物質名（Ａ１）および濃度（Ｍ１）に、抽出した２つの相関関数（相関関数８３と相関関数９７）を対応付けて標本特徴量９８を生成する。さらに、特徴量抽出部２１は、何の情報をプロットして導出された相関関数であるのかを示すＸ軸情報およびＹ軸情報を、それぞれの相関関数ごとに上記標本特徴量に含めて生成してもよい。特徴量抽出部２１は、上述のようにして生成した標本特徴量９８を標本特徴量データベース３１に格納する。

特徴量抽出部２１は、実施形態２と同様に、様々な蛍光物質の様々な濃度ごとに標本特徴量９８を作成して、標本特徴量データベース３１に蓄積する。

図２４は、標本特徴量９８が蓄積された標本特徴量データベース３１のデータ構造を示す図である。図２４に示す本実施形態の標本特徴量データベース３１において、図１１Ａに示す実施形態２の標本特徴量データベース３１と異なる点は、各蛍光物質の各濃度につき、Ｘ軸を励起光波長Ｅｘとし、Ｙ軸を強度比Ｐ／Ｂとする、濃度相関関数を含む標本特徴量のレコードが２種類目の特徴量として追加される点である。この第２の濃度相関関数に共通する第２の物質相関関数もさらに格納してもよい。

〔特徴量の比較と判定〕
上述のようなデータ構造を持つ標本特徴量が蓄積されていることにより、特徴量比較部２２は、強度比Ｐ／Ｂとピーク時蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋとの第１の相関関数と、強度比Ｐ／Ｂと励起光波長Ｅｘとの第２の相関関数との両方が、対象物Ｏのそれと一致するか否かを比較する。物質判定部２３は、２つの相関関数が一致する標本特徴量のレコードに基づいて、対象物Ｏに含まれる蛍光物質の同定を行うことができる。

例えば、対象物Ｏの対象特徴量のうち、第１の相関関数が、

で、第２の相関関数が、

であった場合に、特徴量比較部２２が、上記対象特徴量と、図２４に示す標本特徴量データベース３１の各標本特徴量と比較したとする。第１の相関関数のみの比較では、一致する候補が、蛍光物質Ａ１、Ａ２、および、Ａ３と３つあるため、物質判定部２３は、候補を１つに絞ることができない。しかしながら、第２の相関関数を用いて絞り込みを行うと、第２の相関関数が一致するのは、蛍光物質Ａ２のレコードのみであり、候補の蛍光物質を１つに絞ることが可能となる。したがって、この場合、物質判定部２３は、未知の蛍光物質について、蛍光物質Ａ２、濃度Ｍ１と判定することができる。

〔複数波長の励起光入射による、複数の特徴量に基づく判定−ＡＧＥｓ群の判定〕
以下では、本実施形態３における化学物質判定装置１を、各ＡＧＥｓ群のグループ判定に用いるものとし、この場合の化学物質判定装置１の構成および動作について、さらに具体的に説明する。ＡＧＥｓの合成については、実施形態２と同様に行った。標本特徴量データベース構築については、実施形態２と同様に行ったものに加えて、さらに、強度比Ｐ／Ｂと励起光波長Ｅｘについてプロットしたグラフから得られた近似関数を、第２の特徴量として、標本特徴量データベース３１に加えた。

図２５は、図１２に示す光特性データセットに基づいて、特徴量抽出部２１がそれぞれプロットした各点から導出した、各ＡＧＥ群の濃度０．０１のときの第１の相関関数（ＥｍとＰ／Ｂ）および第２の相関関数（ＥｘとＰ／Ｂ）の具体例を示す図である。第１の相関関数９１〜９６については、図１３を参照して既に説明したとおりであるので、ここでは説明を繰り返さない。

第２の相関関数９１’は、図１２の光特性データセット８５に基づいて得られたＡＧＥ−１の第２の特徴量を示す。図２３に示す標本特徴量９８に倣えば、特徴量抽出部２１は、「蛍光物質（群）名：ＡＧＥ−１」、「濃度：０．０１」、「照射励起光波長：３６５ｎｍ、４０５ｎｍ、４４５ｎｍおよび４８５ｎｍ」、および、第１の相関関数についての各種情報に加えて、「Ｘ軸（２）：励起光波長Ｅｘ」、「Ｙ軸（２）：強度比Ｐ／Ｂ」、および、「相関関数９１’」の各種情報を含む標本特徴量を生成し、これを、濃度０．０１のＡＧＥ−１の標本特徴量として、標本特徴量データベース３１に格納する。残りの相関関数９２’〜９６’についても同様に、ＡＧＥｓ群ごと濃度ごとに標本特徴量データベース３１に蓄積される。

図２６は、図２５に示す標本特徴量を含む標本特徴量データベース３１の具体例を示す図である。図２６に示すとおり、特定の蛍光物質（群）、特定の濃度ごとに抽出された、第１および第２の濃度相関関数が、蛍光物質名かつ濃度ごとに関連付けて蓄積されている。図１４に示す標本特徴量データベース３１と異なる点は、第２の特徴量のレコードが追加されている点である。

（判定フロー）
これより、未知の濃度で、ＡＧＥ−１から６までのいずれかであることまでは判明しているサンプルＡＧＥｓ溶液を、対象物Ｏとし、該サンプルＡＧＥｓ溶液について定性および定量を行うときの、化学物質判定装置１の処理の流れについて説明する。図２７は、本実施形態における化学物質判定装置１の処理の流れを示すフローチャートである。

まず、実施形態２と同様に、上記サンプルＡＧＥｓ溶液に対し、励起光波長がそれぞれ３６５ｎｍ、４０５ｎｍ、４４５ｎｍおよび４８５ｎｍの励起光を光源２から照射する。分光器３は、図２８に示す４つの光特性データを検出する。図２８は、励起光波長Ｅｘ＝３６５ｎｍ、４０５ｎｍ、４４５ｎｍおよび４８５ｎｍのそれぞれ場合における、サンプルＡＧＥｓのスペクトルのセットを示すグラフである。グラフの見方については、図６（ａ）および（ｂ）、図１２、ならびに、図１６に示すグラフと同様である。

化学物質判定装置１の分光器制御部２０は、図２８に示す４つのスペクトルを含む光特性データセットを、分光器３から取得する（Ｓ３０１）。ここで、必要に応じてノイズを分離する処理を行ってもよい。

次に、特徴量抽出部２１は、得られた光特性データそれぞれについて、特徴量を抽出する。すなわち、まず、各光特性データから、蛍光の強度比Ｐ／Ｂとピーク時蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋとを取得して、それらをプロットする（Ｓ３０２）。さらに、蛍光の強度比Ｐ／Ｂと励起光波長Ｅｘとを取得して、それらをプロットする（Ｓ３０３）。特徴量抽出部２１は、Ｓ３０２にてプロットされた各点によって成される近似関数を、サンプルＡＧＥｓの第１の相関関数として、Ｓ３０３にてプロットされた各点によって成される近似関数を、第２の相関関数として導出しする。そして、それぞれを、サンプルＡＧＥｓ（対象物Ｏ）の第１の対象特徴量、第２の対象特徴量として対象特徴量記憶部３０に記憶する（Ｓ３０４）。

図２９は、図２８に示す光特性データセットに基づいて、特徴量抽出部２１がそれぞれプロットした各点からそれぞれ導出した、サンプルＡＧＥｓ（濃度は未知）の第１および第２の相関関数の具体例を示す図である。図２９に示すグラフの見方は、図２５に示す各グラフと同様である。図２９に示す例では、相関関数２９１が、第１の相関関数（ＥｍとＰ／Ｂ）を示し、相関関数２９２が、第２の相関関数（ＥｘとＰ／Ｂ）を示す。

図３０は、図２９に示す２つの相関関数を含む対象特徴量の具体例を示す図である。特徴量抽出部２１は、図２９に示す相関関数２９１、相関関数２９２のそれぞれに、対象物ＯのＩＤと、それぞれのＸ軸およびＹ軸の情報とを対応付けて、対象特徴量記憶部３０に記憶する。なお、濃度は現時点では不明であるので、上記対象特徴量については、濃度のフィールドを設けないか、あるいは、空の状態にして対象特徴量記憶部３０に記憶すればよい。

続いて、特徴量比較部２２は、対象特徴量記憶部３０に記憶された対象特徴量（図３０）と、標本特徴量データベース３１（図２６）に記憶された標本特徴量とを比較する（Ｓ３０５）。なお、本実施形態では、比較できる特徴量が２種類あるが、比較結果を出力する順番は、どちらの特徴量が先でもかまわないし、２つの特徴量について一度に比較結果を出力してもよい。以下の説明では、特徴量比較部２２は、まず、第１の相関関数（Ｐ／ＢとＥｍ）について、比較を行う。

具体的には、特徴量比較部２２は、図３０に示すサンプルＡＧＥｓの第１の相関関数２９１「ｙ＝７×１０^３２ｘ^{−１１．７８９}」と、図２６に示す各標本特徴量の濃度相関関数（９１〜９６を含む）とを比較する。特徴量比較部２２は、各レコードの合致度の情報を物質判定部２３に通知する。上述の例では、サンプルＡＧＥｓにおける、Ｐ／ＢとＥｍ_ｐｅａｋとの相関関数は、上述のとおり、累乗関数であることから、特徴量比較部２２は、同じく、累乗関数を有するレコードの合致度を高く設定して（例えば、９０％以上）、物質判定部２３に通知する。図２６に示す例では、相関関数９１、９２、９３、９５、９６をそれぞれ有するＡＧＥ−１、２、３、５、６のレコードが合致度９０％と通知される。

物質判定部２３は、上記比較結果に基づいて、合致度が９０％以上のＡＧＥ−１、２、３、５、６をサンプルＡＧＥｓの候補物質として特定する（Ｓ３０６）。したがって、ここでは、候補の蛍光物質を１つに特定することができない（Ｓ３０７においてＮＯ）。そこで、物質判定部２３は、特徴量比較部２２がまだ比較していない別の種類の特徴量があれば（Ｓ３０８においてＹＥＳ）、その特徴量を用いて、上記候補の蛍光物質ＡＧＥ−１、２、３、５、６について、再度比較を行うように特徴量比較部２２に指示を送る。

上記指示にしたがって、特徴量比較部２２は、Ｓ３０５に戻り、図３０に示すサンプルＡＧＥｓの第２の相関関数２９２「ｙ＝−０．３４１２ｘ＋１６７．８７」と、図２６に示す各標本特徴量の濃度相関関数（９１’〜９６’を含む）とを比較する。上述の例では、サンプルＡＧＥｓにおける、Ｐ／ＢとＥｘとの相関関係は、線形であることから、特徴量比較部２２は、同じく、線形関数を有するレコードの合致度を高く設定して（例えば、９０％以上）、物質判定部２３に通知する。図２６に示す例では、ＡＧＥ−１、２、３、５、６のうち、第２の相関関数について線形を有するのは、相関関数９３’を有するＡＧＥ−３のレコードのみである。特徴量比較部２２は、このレコードの合致度を９０％以上に設定して、物質判定部２３に通知する。

物質判定部２３は、上記比較結果に基づいて、ＡＧＥ−３のレコードを、サンプルＡＧＥｓの候補として特定する（Ｓ３０６）。今度は、合致度９０％以上の候補物質を１つに特定することができたため（Ｓ３０７においてＹＥＳ）、物質判定部２３は、サンプルＡＧＥｓを、ＡＧＥ−１〜６のうちの、ＡＧＥ−３であると同定する（Ｓ３０９）。

以上のように、物質判定部２３は、未知の蛍光物質を最終的に１つの蛍光物質と同定するために、特徴量比較部２２に、複数の種類の特徴量を用いて繰り返し比較を行わせて、候補の絞り込みを行う。

続いて、物質判定部２３は、実施形態２と同様の方法で、図１９Ａに示す、濃度判定データベースを参照し、サンプルＡＧＥｓ（ＡＧＥ−３）の濃度を算出する（Ｓ３１０）。

図３１は、対象物Ｏ（サンプルＡＧＥｓ）の光特性データから得られる、とある励起光波長（３６５ｎｍ）のときの対象特徴量の具体例を示す図である。図１９Ｂに示す対象特徴量と同様に、これらの対象特徴量は、適宜、物質判定部２３が読み出せるように対象特徴量記憶部３０などに記憶されている。

物質判定部２３は、図１９Ａに示す濃度判定データベースの蛍光物質ＡＧＥ−３のレコードのうち、サンプルＡＧＥｓのとある励起光波長Ｅｘ_１（ここでは、３６５ｎｍ）のときの、ピーク時蛍光波長Ｅｍ_ｐｅａｋおよび強度比Ｐ／Ｂに近い値を有する標本特徴量を選択する。ここでは、図３１に示すサンプルＡＧＥｓの強度比Ｐ／Ｂ（ここでは、４５．４６）に最も近い値を有するレコードｒ１２が選択される。

そして、物質判定部２３は、レコードｒ１２の標本特徴量の強度比Ｐ／Ｂ「４５．６９」と、濃度「０．０１」とを取得し、これらと、サンプルＡＧＥｓの強度比Ｐ／Ｂ「４５．４６」とを用いて、実施形態２にて既に示した式１にしたがって、サンプルＡＧＥｓにおけるＡＧＥ−３の濃度を算出する。式１にしたがって、物質判定部２３は、サンプルＡＧＥｓにおけるＡＧＥ−３の濃度を０．００９９５であると算出する。

上述の本願発明の方法によって得られたＡＧＥｓの種類および濃度の正しさは、サンプルＡＧＥｓ溶液について、例えば、従来公知のＥＬＩＺＡ法を用いて確認し得られた結果と比較することにより明らかになる。

Ｓ３１０にて濃度が算出された後、最後に、物質判定部２３は、判定結果を出力する（Ｓ３１１）。例えば、判定結果は、物質判定部２３から表示制御部２４を介して表示部１３に出力され、図２０に示すような表示画面でユーザに対して可視化される。

一方、Ｓ３０７において、合致度が９０％以上の候補がなかった場合、または、候補を１つの物質に絞り込めなかった場合であって、特徴量比較部２２がまだ比較していない別の種類の特徴量がなければ（Ｓ３０８においてＮＯ）、物質判定部２３は、これ以上の蛍光物質の定性は不可能であるとして、判定が失敗したと判断する（Ｓ３１２）。物質判定部２３は、判定が失敗した旨を通知するエラー表示を表示部１３に対して行ってもよい。また、物質判定部２３は、判定の途中経過として、候補として挙げられた複数の蛍光物質名を表示したり、９０％に満たない場合であっても合致度を表示したりしてもよい。

なお、上述の実施形態においては、特定のＡＧＥｓについてモル量等を記載していないが、一般的に、蛍光物質の蛍光強度とその物質量は、ある濃度までは比例関係にあることがわかっているので、別途（モル量等の表示において）既知濃度のＡＧＥｓについて蛍光特性を測定すれば、その蛍光強度と希釈倍率から物質量を導出できることは明白である。

上述した実施形態３の構成および方法によれば、特徴量が１種類では同定および定量が無理な場合でも、候補の絞り込みをさらに行うことが可能であるので、さらに多くの蛍光物質について、さらに詳細に精度よく同定および定量を行うことが可能となる。本実施形態における化学物質判定装置１の利点について、以下の比較例２と比較して説明すれば以下のとおりである。

（比較例２）
分光器３から取得された光特性データセットについて、強度比Ｐ／Ｂとピーク時蛍光波長Ｅｍについてのみプロットし、近似関数を１種類求めて、上記上記サンプルＡＧＥｓの同定および定量を試みる。

上記比較例２によれば、判定基準となる特徴量としては、図２９および図３０に示す相関関数のうち、相関関数２９１の一つしか得ていない。この相関関数２９１だけを、図２５に示す、各相関関数９１〜９６と比較しても、物質判定部２３は、ＡＧＥ−３なのかＡＧＥ−６なのかを判別することが困難である。また、強度比Ｐ／ＢとＡＧＥｓ量との相関はＡＧＥｓのグループごとに導出されるため、グループの判別ができなければ定量も不可能である。

以上のとおり、複数の励起光波長を用いて判定を行う化学物質判定装置１において、ひとつの特徴量を用いて対象物質の候補を絞り込めない場合、本実施形態のように、化学物質判定装置１を、さらに、ひとつ以上の異なる特徴量を用いて判定を行うという構成にすることにより、ＡＧＥｓのグループの判定および定量を、さらに正確に行えるという、特に大きな効果がある。そして、ＡＧＥｓのグループ判別を可能にすることは、健康に悪影響のある（糖尿病などと関連性がある）ＡＧＥｓか否かを判断することを可能にするので、本発明の化学物質判定装置１を、健康管理手段として好適に用いることができる。

（変形例１）
上述の実施形態では、分光器３から取得した光特性データから特徴量を抽出する構成について説明したが、本発明の化学物質判定装置１の構成はこれに限定されない。対象物Ｏについて、上記光特性データ以外の他の測定データを取得し、該測定データから抽出した特徴量を、蛍光物質の判定に用いてもよい。例えば、吸光度、反応速度（励起光を照射してから蛍光が減衰するまでの速度）などを測定して得られた測定データを用いることが可能である。あるいは、励起光波長Ｅｘ以外に、温度や湿度など光源照射環境についての情報を取得して、それらをあらゆる特徴量の抽出に用いてもよい。比較に用いる特徴量の種類を多く持つ標本特徴量データベース３１を構築すれば、より多種多様な蛍光物質について、より詳細に精度よく蛍光物質の定性を行うことが可能となる。

（変形例２）
本発明の化学物質判定装置１は、対象物Ｏの由来や予め判明しているバックグラウンド成分を識別し、その由来やＢＧ成分に応じて一連の判定処理をカスタマイズしてもよい。

例えば、光特性データに、当該データの測定対象となった対象物Ｏが、生体内から採取されたものであるか、人為的に作製されたものであるのかを示すフラグを付与し、フラグ付の光特性データを化学物質判定装置１に入力する。あるいは、光特性データに、由来情報を格納するためのフィールドを設けて、どのような溶媒であるのか、または、どの生体組織を照射したのか、などを示す情報を含めてもよい。例えば、“前腕血管組織照射”、“前腕皮膚組織照射”などの情報を含めることが考えられる。

上記のようなデータ構造の光特性データが取得された場合、特徴量抽出部２１は、対象物Ｏの由来やＢＧ成分に基づいて、対象物Ｏの光特性データに含まれうるノイズを予測し、より正確にノイズを分離することが可能となる。

また、標本特徴量データベース３１が、標本特徴量を、生体組織ごとに蓄積している場合に、特徴量比較部２２は、対象物Ｏの生体組織と同じ組織から得られた標本特徴量のみを用いて比較を行うことが考えられる。

さらに、物質判定部２３は、対象物Ｏが、人為的に作製されたものであるのか、生体組織から採取されたものであるのかに応じて、判定結果の成否の判断基準を変えてもよい。例えば、物質判定部２３は、人為的に作製された試料は再現性が高いため、成否の判断基準となる合致度の閾値を高く設定し、生体組織から採取された対象物Ｏの場合は、合致度の閾値を低く設定することが考えられる。また、生体組織から採取された対象物Ｏの場合は、再現性に乏しいため、物質判定部２３は、測定、特徴量抽出、比較、判定の一連の処理を、少なくともｎ回行ってから最終的な同定を行うというように構成されてもよい。

以上各実施形態に基づいて、本発明の化学物質判定システム、とりわけ、化学物質判定装置について説明してきた。以上のとおり、本発明の化学物質判定システム１００（化学物質判定装置１）によれば、大掛かりな装置や熟練者の専門知識を要せずとも、安価、簡易、かつ、省スペースな化学物質判定装置、および、そのシステムを実現することが可能である。

例えば、本発明の化学物質判定装置１は、対象物Ｏが血液、血管組織、皮膚組織などの生体組織である場合に、生体内蛍光物質のＡＧＥｓグループを判別することが可能になる。これにより、対象物Ｏに含まれているＡＧＥｓが、健康に悪影響のある（糖尿病などと関連性がある）ＡＧＥｓか否かを判断することが可能となり、ユーザが自身の健康状態の把握・管理のために、簡易に用いる健康管理手段として採用することができる。

また、本発明の化学物質判定システム１００は、測定対象物の測定、分析、判定の一連の動作を自動で行うことが可能である。よって、研究者や実験者らが、測定対象物の定性や、試料の作製を簡便に行うことができ、本発明の化学物質判定システム１００を、研究者向け簡易分光分析器としても採用することができる。

また、本発明の化学物質判定システム１００を、ＡＧＥｓのグループ判別だけではなく、例えば、ＮＡＤＨ、リボフラビン、エラスチンなどの蛍光物質の定性に用いることができる。なお、原理的に全く同一のピークスペックを持つ複数物質や、ピーク分離が困難なほどに近接し酷似している複数物質を除けば、本願発明の化学物質判定装置１によれば、すべての蛍光物質を定性定量することが可能である。

なお、本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

最後に、化学物質判定装置１の各ブロック、特に、特徴量抽出部２１、特徴量比較部２２、および、物質判定部２３は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。

すなわち、化学物質判定装置１は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである化学物質判定装置１の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記化学物質判定装置１に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。

上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。

また、化学物質判定装置１を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを、通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。

本発明者らは、既知の蛍光特性を学習し、データベース化することにより、対象物に含有される蛍光物質を、簡易に、同定または定量する方法を可能にした。特には、ＡＧＥｓの基礎特性について重点的に検討を進めた結果、すべてのＡＧＥｓのうち蛍光性ＡＧＥｓについて、励起光を変えて複数の蛍光特性を得ることで、それぞれのＡＧＥｓを見分けられる方法を可能にした。また、本発明における化学物質判定システムでは、測定機構と蛍光特性データベース、物質判定機能が一体となっており、測定すれば、合致精度を含めた定性、定量結果までを出力することができる。つまり、簡単で手軽に蛍光性物質の定性・定量が可能となる。

すなわち、本発明の化学物質判定装置およびシステムを、一般の利用者や糖尿病などの患者らにとって、自身の健康状態の把握・管理のために、簡易に用いる健康管理手段として採用することも可能であるし、また、研究者や実験者らが、測定対象物を簡易に測定したり、試料を作成したりするための、研究者向け簡易分光分析器としても採用することができる。

１ 化学物質判定装置
２ 光源
２ａ 光放射部
３ 分光器
３ａ 中空ネジ
４ 対象物格納セル
４ａ 透明ケース
５ 照射プローブ
６ 検出プローブ
７ 通信ケーブル
１０ 制御部
１１ 記憶部
１２ 通信部
１３ 表示部
１４ 操作部
２０ 分光器制御部
２１ 特徴量抽出部（特徴量抽出手段）
２２ 特徴量比較部（特徴量比較手段）
２３ 物質判定部（物質判定手段）
２４ 表示制御部
３０ 対象特徴量記憶部
３１ 標本特徴量データベース
１００ 化学物質判定システム
１２０ 化学物質検出システム

Claims (17)

1. 対象物に含まれる蛍光物質を判定する化学物質判定装置であって、
   既知の蛍光物質または蛍光物質群に励起光が照射されることによって放射された、該既知の蛍光物質または蛍光物質群の放射光の光特性データから抽出された標本特徴量を、蛍光物質または蛍光物質群ごとに記憶する標本特徴量データベースと、
   上記対象物に励起光を照射することによって得られた、該対象物の放射光の光特性データから対象特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   上記対象特徴量を、上記標本特徴量データベースに記憶された各標本特徴量と比較する特徴量比較手段と、
   上記特徴量比較手段の比較結果に基づいて、上記対象物に含まれる蛍光物質または該蛍光物質が属する蛍光物質群を判定する物質判定手段とを備えていることを特徴とする化学物質判定装置。
2. 上記標本特徴量データベースは、既知の蛍光物質または蛍光物質群ごとに、波長の異なる励起光を複数回照射することによって得られた、各励起光波長に対応する複数の光特性データから抽出された特徴量を標本特徴量として記憶するものであり、
   上記特徴量抽出手段は、上記対象物に波長の異なる励起光を複数回照射することによって得られた、各励起光波長に対応する複数の光特性データから上記対象特徴量を抽出することを特徴とする請求項１に記載の化学物質判定装置。
3. 上記特徴量抽出手段は、各励起光波長に対応する複数の光特性データのそれぞれから、少なくとも２種類の数値データを取得して、それらの数値データから導出した相関関数を対象特徴量として抽出し、
   上記特徴量比較手段は、上記対象物の相関関数を、上記標本特徴量データベースに記憶されている、既知の各蛍光物質または蛍光物質群の相関関数と比較することを特徴とする請求項２に記載の化学物質判定装置。
4. 上記光特性データは、上記放射光のスペクトルであり、
   上記特徴量抽出手段は、
   各励起光波長に対応する複数のスペクトルのそれぞれから、光強度ピーク時の放射光波長、および、ピーク光強度とベース光強度との光強度比を取得し、上記放射光波長と上記光強度比とから導出した相関関数を対象特徴量として抽出し、
   上記特徴量比較手段は、上記対象物の相関関数を、上記標本特徴量データベースに記憶されている、既知の各蛍光物質または蛍光物質群における、上記放射光波長と上記光強度比とから導出した相関関数と比較することを特徴とする請求項３に記載の化学物質判定装置。
5. 上記特徴量抽出手段は、さらに、
   各励起光波長に対応する複数のスペクトルのそれぞれから取得した上記光強度比と対応する上記励起光波長とから導出した相関関数を対象特徴量として抽出し、
   上記特徴量比較手段は、上記対象物の相関関数を、上記標本特徴量データベースに記憶されている、既知の各蛍光物質または蛍光物質群における、上記励起光波長と上記光強度比とから導出した相関関数と比較することを特徴とする請求項４に記載の化学物質判定装置。
6. 上記標本特徴量データベースは、さらに、
   １つの既知の蛍光物質または蛍光物質群につき、複数の既知の濃度ごとに、所定の励起光波長における上記光強度比を対応付けて記憶するものであり、
   上記物質判定手段は、
   蛍光物質が判明した対象物について、該対象物の上記所定の励起光波長における光強度比を対応する上記スペクトルから取得し、
   上記対象物の蛍光物質と同定された既知の蛍光物質についての既知の濃度および光強度比、ならびに、上記対象物の光強度比に基づいて、上記対象物の蛍光物質の濃度を算出することを特徴とする請求項４または５に記載の化学物質判定装置。
7. 上記物質判定手段は、
   上記特徴量比較手段の比較結果に基づいて、上記対象物に含まれる蛍光物質または該蛍光物質が属する蛍光物質群の候補を、上記標本特徴量データベースから複数特定した場合に、
   上記特徴量比較手段に対し、上記各候補と上記対象物との比較を、他の特徴量に基づいて実行するよう指示することを特徴とする請求項１から６までのいずれか１項に記載の化学物質判定装置。
8. 上記標本特徴量データベースは、既知の蛍光物質または蛍光物質群ごとに、特定の１波長の励起光を照射することによって得られた放射光の光特性データから抽出された特徴量を標本特徴量として記憶するものであり、
   上記特徴量抽出手段は、上記対象物に上記１波長の励起光を照射することによって得られた放射光の光特性データから上記対象特徴量を抽出することを特徴とする請求項１に記載の化学物質判定装置。
9. 上記特徴量比較手段は、比較した対象特徴量と標本特徴量との合致度を出力し、
   上記物質判定手段は、出力された合致度に基づいて、判定の成否を判断することを特徴とする請求項１から８までのいずれか１項に記載の化学物質判定装置。
10. 上記蛍光物質は、糖化タンパクおよび最終糖化産物の少なくともいずれか一方であることを特徴とする請求項１から９までのいずれか１項に記載の化学物質判定装置。
11. 上記対象物は生体組織であり、上記蛍光物質は、生体内の糖化タンパクおよび最終糖化産物の少なくともいずれか一方であることを特徴とする請求項１０に記載の化学物質判定装置。
12. 上記放射光は、上記対象物由来の蛍光および反射光の少なくともいずれか一方を含むことを特徴とする請求項１から１１までのいずれか１項に記載の化学物質判定装置。
13. 上記励起光の波長の範囲は、３１５〜６００ｎｍであることを特徴とする請求項１から１２までのいずれか１項に記載の化学物質判定装置。
14. 上記光特性データに含まれる上記放射光の波長の範囲は、３２０〜９００ｎｍであることを特徴とする請求項１から１３までのいずれか１項に記載の化学物質判定装置。
15. 対象物に含まれる蛍光物質を判定する化学物質判定装置における化学物質判定方法であって、上記化学物質判定装置は、既知の蛍光物質または蛍光物質群に励起光が照射されることによって放射された、該既知の蛍光物質または蛍光物質群の放射光の光特性データから抽出された標本特徴量を、蛍光物質または蛍光物質群ごとに記憶する標本特徴量データベースを備え、
    上記対象物に励起光を照射することによって得られた、該対象物の放射光の光特性データから対象特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
    上記対象特徴量を、上記標本特徴量データベースに記憶された各標本特徴量と比較する特徴量比較ステップと、
    上記特徴量比較ステップでの比較結果に基づいて、上記対象物に含まれる蛍光物質または該蛍光物質が属する蛍光物質群を判定する物質判定ステップとを含むことを特徴とする化学物質判定方法。
16. コンピュータを、請求項１から１４までのいずれか１項に記載の化学物質判定装置の各手段として機能させるための制御プログラム。
17. 請求項１６に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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