JP2014528253A - サンプル中の微生物の存在を検出するための方法 - Google Patents

サンプル中の微生物の存在を検出するための方法 Download PDF

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Abstract

本開示は、試験サンプル中における微生物の存在を検出する方法を提供するものであり、この方法は:試験サンプルを照明するステップ;および、そのサンプルの1つまたは2つ以上の赤外(IR)画像を、0.75から20μmのIRスペクトル領域またはそれ以内のスペクトル領域中の試験サンプルより反射するおよび/または透過する放射を視野中に検出できるIR検出器を用いて作成するステップ;を具え、1つまたは2つ以上のIR画像として画像化されるこの放射が、試験サンプルにおける微生物の存在を示すものである。本開示による方法は、抗微生物薬剤の有効性を測定するのに利用できる。

Description

本発明は、サンプル中の微生物の存在を検出するための方法に関わる。
病原性微生物の検出は、健康と安全を確保するために重要なことである。法規制は、食品および医薬品産業のような分野では特に厳しい。分析結果をできる限り早く得ることが切実に求められているにも関わらず、伝統的で標準的な微生物検出方法では、信頼のできる答えに至るのには数日かかってしまう。したがって、研究の世界では迅速な検出方法を開発するために数多くの試みがなされてきた。
そのような迅速な発明の1つはサーモグラフィを利用しており、物体から出される放射を画像化して解析する。たとえば、米国特許出願公開第2010/0311109号は、流体サンプル中の生育可能な微生物の量を定量化する方法を記述しており、この方法は、生育可能な微生物を含むと疑われる流体サンプルに温度変化を与えるステップと、および流体サンプルの温度履歴を流体サンプルに含まれる生育可能な微生物の量に対して相関させるステップとを具える。温度変化は、赤外サーモグラフィ画像のような複数の連続した温度画像を取得することで測定できる。
本開示は、特定条件の下では、バクテリアのコロニーのような微生物をサンプル中で赤外(IR)イメージングにより検出できるであろうという知見に基づく。本開示の発明者らは、驚くべきことに、微生物を含むサンプルを照明および画像取得した場合、1つまたは2つ以上のIR領域でサンプルのIR画像がサンプル中の微生物の存在を示すことを見出した。この1つまたは2つ以上の領域は、特に近赤外領域(NIR)、短波IR領域(SWIR)、中波IR領域(MWIR)、長波IR領域(LWIR)および超長波IR領域(VLWIR)から選ばれている。
したがって、本開示の一態様としては、試験サンプル中における微生物の存在を検出する方法を提供するものであり、当該方法は:
試験サンプルを照明するステップ;および
前記サンプルの1つまたは2つ以上の赤外(IR)画像を、IR検出器を用いて作成するステップであって、当該IR検出器が0.75から20μmのIRスペクトル領域またはそれ以内のスペクトル領域中の試験サンプルより反射するおよび/または透過する放射を視野中に検出できるステップと;を具え、
1つまたは2つ以上のIR画像として画像化される当該放射が、前記試験サンプルにおける微生物の存在を示すものである。
もう1つの態様として本開示は、微生物に対する抗微生物薬剤の有効性を測定する方法であり、当該方法は:
抗微生物薬剤の有効性を測定する微生物を含む、少なくとも2つのサンプルを提供するステップであって、これらの少なくとも2つのサンプルの少なくとも1つは対照サンプルであり、少なくとも2つのサンプルの少なくとも1つは試験サンプルであるステップと;
試験サンプルをある量の抗微生物薬剤に接触させるステップと;
少なくとも2つのサンプルを照明するステップと;および
各サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像を、0.75から20μmのIRスペクトル領域またはそれ以内のスペクトル領域中の試験サンプルより反射するおよび/または透過する放射をその視野中で検出できるIR検出器を用いて作成するステップであって、試験サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像と、対照サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像との差が、抗微生物薬剤が微生物に影響を与えていることを示すステップと;
を具える。
本開示の態様の1つは、試験サンプル中の微生物の存在を検出する方法を提供するものであって、この方法は0.75から20μmかこれ以内のIRスペクトル領域中にある試験サンプルから反射および/または透過する放射をその視野内で検出できるIR検出器を用いてサンプルの1つまたは2つ以上の赤外画像を作成するステップを具え;この放射はサンプルから反射および/または透過して1つまたは2つ以上の赤外画像に画像化されて、試験サンプル中の微生物の存在を表している。
本開示の態様のもう1つは、試験サンプル中の微生物の存在を検出する方法を提供するものであって、この方法は0.75−5μm、5−8μm、8−12μm,12−20μmおよびこれらの任意の組み合わせから選択されるIRスペクトル領域中にある試験サンプルから反射および/または透過する放射をその視野内で検出できるIR検出器を用いてサンプルの1つまたは2つ以上の赤外画像を作成するステップを具え;この放射はサンプルから反射および/または透過して1つまたは2つ以上の赤外画像に画像化されて、試験サンプル中の微生物の存在を表している。
本開示のさらなる態様では、試験サンプル中の微生物の存在を検出する方法を提供しており、当該方法は:
試験サンプルを照明するステップ;および
0.75から20μmかこれ以内のIRスペクトル領域中にある試験サンプルから反射および/または透過する放射をその視野内で検出できるIR検出器を用いてサンプルの1つまたは2つ以上の赤外画像を作成するステップを具え;
サンプルから反射および/または透過して1つかまたは2つ以上の赤外画像に画像化された放射が試験サンプル中の微生物の存在を表している。
本開示のさらなる態様では、試験サンプル中の微生物の存在を検出する方法を提供しており、当該方法は:
試験サンプルを照明するステップ;および
0.75−5μm、5−8μm、8−12μm,12−20μmおよびこれらの任意の組み合わせから選択されるIRスペクトル領域中にある試験サンプルから反射および/または透過する放射をその視野内で検出できるIR検出器を用いてサンプルの1つまたは2つ以上の赤外画像を作成するステップを具え;
サンプルから反射および/または透過して1つかまたは2つ以上の赤外画像に画像化された放射が試験サンプル中の微生物の存在を表している。
本開示のさらなる態様では、試験サンプル中の微生物の存在を検出する方法を提供しており、当該方法は:
試験サンプルを照明するステップ;および
1−5μmのIRスペクトル領域中にある試験サンプルから反射および/または透過する放射をその視野内で検出できるIR検出器を用いてサンプルの1つまたは2つ以上の赤外画像を作成するステップを具え;
サンプルから反射および/または透過して1つかまたは2つ以上の赤外画像に画像化された放射が試験サンプル中の微生物の存在を表している。
本開示のさらなる態様では、試験サンプル中の微生物の存在を検出する方法を提供しており、当該方法は:
試験サンプルを照明するステップ;および
1−3μmのIRスペクトル領域中にある試験サンプルから反射および/または透過する放射をその視野内で検出できるIR検出器を用いてサンプルの1つまたは2つ以上の赤外画像を作成するステップを具え;
サンプルから反射および/または透過して1つかまたは2つ以上の赤外画像に画像化された放射が試験サンプル中の微生物の存在を表している。
いくつかの実施例では、サンプルを周辺温度(例、25℃)で画像化する。
いくつかの実施例では、サンプルを周辺温度(例、25℃)で照明して画像化する。
いくつかの実施例では、サンプルは照明して画像化する前に、サンプルを周辺温度よりも低い温度(例、20℃、15℃)に冷やしてもよい。
微生物は微生物学上知られる如何なるタイプのものでも良く、バクテリア(bacterium),真菌(fungus),古細菌(archaea),原生生物(protists),プリオン(prion),原虫(protozoa)および胞子(spores)を含み、これらに限定されない。いくつかの実施例では、微生物がウイルス(virus)であってもよい。さらにいくつかの実施例では、微生物がウイルスやバクテリアのような寄生生物(parasite)であってもよい。
いくつかの実施例では、微生物が病気を引き起こす病原体など、サンプル中で検出する必要があるタイプのものである。このような病原体はウイルス,バクテリア,真菌および原虫を含み、これらに限定されない。
本発明の方法のさまざまな使用例についての微生物のさらなる例は、下に記載の通りである。
テストしたサンプルは、例えば試験管中といった液体サンプルの形で提供されるか、または、例えばアガー(アガロースゲル)ペトリディッシュのような培養ディッシュといった固体基質の形で提供できる。
いくつかの実施例では、反射した放射および/または透過した放射を、近赤外(NIR)スペクトル領域として知られる0.75−1.4μmのスペクトル領域で検出できる。
いくつかの実施例では、サンプルから検出される放射(すなわち、反射する放射および/または透過する放射)が、短波IR(SWIR)として知られる1−3μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、反射する放射および/または透過する放射が、1.4−3μmのスペクトル領域で、時には1−1.7μmのスペクトル領域で検出されるであろう。
好ましい実施例では、試験サンプルから反射する放射および/または透過する放射が、1−5μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、試験サンプルから検出される放射(すなわち反射するおよび/または透過する放射)が、中波IR(MWIR)としても知られる3−5μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、試験サンプルから反射する放射および/または透過する放射が、5−8μmの中波IRスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、試験サンプルから反射する放射および/または透過する放射が、長波IR(LWIR)スペクトル領域としても知られる8−12μmまたは7−14μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、試験サンプルから反射する放射および/または透過する放射が、8−15μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、試験サンプルから反射する放射および/または透過する放射が、超長波IR(VLWIR)スペクトル領域として知られる12−20μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、反射する放射および/または透過する放射が、ある波長範囲または1つまたは2つ以上の特定の波長で検出される。特定の波長範囲または特定の波長の選択は、1つまたは2つ以上の特定IRフィルタを用いることで達成される。
光を当てる場合、試験サンプルに光を当てている間にIR画像が取得される。照明は1つまたは2つ以上の光源を用いて実行され、この光源は限定するものではないが、ハロゲン光、紫外(UV)光、可視光、電球(“白色”)、IR光(赤色IR光)、およびこれら何れかの組み合わせからなる群から選択される。
いくつかの実施例では、照明光源が赤色/赤外加熱ランプである(例えば100ワット)。いくつかの実施例では、この赤色/赤外加熱ランプは、可視、NIR、SWIR、MWIR、LWIR、およびVLWIRから選ばれた少なくとも1つのスペクトル領域で放射する。
いくつかの実施例では、照明光源がハロゲン球である。いくつかの実施例では、このハロゲン球が、NIR、SWIRまたは両方から選ばれたスペクトル領域で放射する。
サンプルの照明は、連続光ビームまたは一連の光パルスによるものでもよい。限定するものではないが、光源からサンプルへの光の方向は、例えば、上方からの光、側方からの光、背景光を含むいかなる方向からの光も含む。いくつかの実施例では、この照明が暗視野照明である。いくつかのさらなる実施例では、この照明が可動式の光でなされる。
いくつかの実施例では、サンプルを可視光で照明し、放射を0.75−5μmのスペクトル領域で検出して画像化する。さらに特定すると1−5μmのスペクトル領域、さらにより特定すると1−3μmのスペクトル領域、時には3−5μmのスペクトル領域、また時には0.75−1.4μmのスペクトル領域で放射を検出して画像化する。
いくつかの実施例では、サンプルを可視光で照明し、放射を5−8μmのスペクトル領域で検出して画像化する。
いくつかの実施例では、サンプルを可視光で照明し、放射を8−15μmのスペクトル領域、時には8−12μmのスペクトル領域、また時には7−14μmのスペクトル領域で検出して画像化する。
いくつかの実施例では、サンプルを可視光で照明し、放射を12−20μmのスペクトル領域で検出して画像化する。
いくつかの実施例では、サンプルを赤色IR光で照明し、放射を0.75−5μmのスペクトル領域で検出して画像化する。さらに特定すると1−5μmのスペクトル領域、さらにより特定すると1−3μmのスペクトル領域、時には3−5μmのスペクトル領域、また時には0.75−1.4μmのスペクトル領域で検出して画像化する。
いくつかの実施例では、サンプルを赤色IR光で照明し、放射を5−8μmのスペクトル領域で検出して画像する。
いくつかの実施例では、サンプルを赤色IR光で照明し、放射を8−15μmのスペクトル領域、時には8−12μmのスペクトル領域、また時には7−14μmのスペクトル領域で検出して画像化する。
いくつかの実施例では、サンプルを赤色IR光で照明し、放射を12−20μmのスペクトル領域で検出して画像化する。
いくつかの実施例では、サンプルをハロゲン光で照明し、放射を0.75−5μmのスペクトル領域で検出して画像化する。さらに特定すると1−5μmのスペクトル領域、さらにより特定すると1−3μmのスペクトル領域、時には3−5μmのスペクトル領域、また時には0.75−1.4μmのスペクトル領域で放射を検出して画像化する。
いくつかの実施例では、サンプルをハロゲン光で照明し、放射を5−8μmのスペクトル領域で検出して画像する。
いくつかの実施例では、サンプルをハロゲン光で照明し、放射を8−15μmのスペクトル領域、時には8−12μmのスペクトル領域、また時には7−14μmのスペクトル領域で検出して画像化する。
いくつかの実施例では、サンプルをハロゲン光で照明し、放射を12−20μmのスペクトル領域で検出して画像化する。
視野内で0.75−5μm、1−5μm、1−3μm、3−5μm、5−8μm、8−15μm、8−12μm、7−14μm、12−20μmを含む0.75−20μm以内の波長領域での反射および/または透過を感知しうる検出器は、この分野で知られているどのような検出器であってもよい。そのような検出器の非限定例には、インジウム ガリウム ヒ素(InGaAs)検出器、シリコン検出器、酸化バナジウム ボロメータ、そしてInSb検出器がある。
本開示による方法で得られたIR画像は、専用のIR画像処理装置で処理して、画像化されたサンプル中での微生物の存在を示す出力とすることができる。この出力は、例えば、使用者による視覚確認や判断決定のためのモニターのような、適切なディスプレイ・ユニット上で表示される画像の形を取り得る;この出力は、サンプル中の微生物の存在(または不在)を示す、サンプルの1つまたは2つ以上のパラメタを表現するアウトプリント(out print)でもよい;および/またはこの出力は、画像化したサンプル中で、微生物が存在するか否かそれぞれを示すyes/no回答の形を取り得る。例えば、アルゴリズムを用いて検出されたスポットが予め定義された閾値を超える場合、サンプルが微生物を含むと考えられると決定できる。
画像処理は、画像コントラスト解析、エッジ検出、画像計算、画像間の相関、画像間または画像から予め定義されたカーネルまでの間のコンボリューション、空間周波数変換および/または空間フィルタ法、時間周波数変換および時間フィルタ法、フーリエ変換、離散的フーリエ変換、離散的コサイン変換、形態画像処理、ピークと谷間の検出(低および高強度領域)、画像等高線認識、輪郭描写、線検出、テキスチャ解析、ヒストグラム同一化、画像ぼやけの除去、クラスタ解析等、画像解析法で知られているもの全てを利用してよい。
いくつかの実施例では、この画像処理はMATLAB(The Mathworks,Inc)ソフトウェアを用いて実行される。この分野で知られている如何なる画像または信号処理アルゴリズムも同等に適用してよいことは明らかである。解析は空間ドメインまたは時間ドメイン、または両方でなされる。
本開示による方法は、画像の組み合わせに基づいて測定するステップを具える。第1の画像は、NIR、SWIR、MWIR、LWIR、VLWIRまたはこれらの組み合わせから選択されたスペクトル領域中のIR画像を、可視(VIS)領域のような他の波長領域で例えばCCDカメラを用いて、同様に紫外(UV)領域でUV検出器を用いて得られた、1つまたは2つ以上の画像と組み合わせることで処理できる。組み合わせの結果は、例えば1つの画像の上に2つまたは3つ以上の画像を重ね合わせることによるこれら画像の融合として、提供される。または、この組み合わせにより異なった画像を処理することを考慮した数値になるであろう。画像の融合は、画像全体の融合か、画像の選択された部分の融合であってもよい。
以下の例に示すように、ここで開示する方法は、特に検出にSWIR領域を利用する場合、サンプル中の微生物を迅速かつ高感度で検出することができる。本開示による方法は、検査サンプル中の微生物、例えばペトリディッシュ上にサンプルをプレートしたすぐ後、言い換えれば、増殖の比較的初期の段階で存在を測定するのに利用できる。いくつかの実施例では、本開示の方法は、数時間後、3時間、2時間、場合によっては1時間後に、サンプル中の微生物を検出することができる。時には、ペトリディッシュや試験管のような適切な容器にサンプルを置いた場合、検出は1時間、場合によっては数分(例えば、10分)以内でも可能である。微生物、特に病原体の早期の検出は、試験(感染)サンプルを得た被験者への早期の治療を可能とする明確な優位性を有しており、これは一方では、被験者に誤って与えられていたかも知れない治療を避けるためである。
さらには、ここに開示された方法の感度により、時系列画像を取得して微生物の増殖を検出することが可能である。例えば、サンプル中の微生物の量を示すパラメタを決定し、時系列画像間のパラメタの増大が、サンプル中または培地上でバクテリアが増殖していることを示す。この目的のために、本開示の方法は、一度に画像取得を繰り返すステップを具え、2つの画像取得ステップの時間間隔は試験サンプル中の微生物が増殖または生殖するのに十分であり、試験サンプル中の微生物が生殖可能な場合は、量のパラメタの増大がバクテリアの増殖を示す。
サンプル中の微生物の量を示すパラメタは、サンプルから反射および/または透過する光のサイズ、量、および強度の1つまたは2つ以上を、予め決定したスケールの量と比較することで得られる。
本開示による検出は、微生物の核生成部位ならびに微生物のコロニーまたはこれらのその他の形態であってもよい。
いくつかの実施例では、本開示の方法は、検出サンプル中に存在する微生物のタイプを同定することができる。この目的のために、微生物の同定は、その微生物に固有の増殖速度および/または増殖パタンから判断することができる。例えば、特定のバクテリアのコロニーの増殖は、IR画像で見れば、例えば長いパタン、拡散したパタン、不定型なパタンなどの固有のパタンまたは形態を有している。さらに、バクテリア/微生物の増殖には固有の速度があるので、検出されるバクテリアの種類はバクテリアの増殖速度を測定することで同定できる。この目的のために、本方法は、さまざまな時間点で取得されたさまざまな画像を増殖速度と関連付けるように構成してもよい。
本開示による方法における比較的迅速な微生物の検出の観点から、本方法は、例えば顕微鏡法のような微生物を同定できる他の手法と組み合わせることにより、検出された微生物を迅速に同定するのに資するであろう。これに関連して、本開示による方法は、検出サンプル中の微生物の特定の位置/座標、および/または、大量の検体よりスクリーニングされたサンプル中の微生物の特定の位置を提供するものである。検出されたサンプルは、光学顕微鏡法のような他の公知技術によってさらに解析され、検出された微生物の種類を決定する。しばしば大量のサンプルをスクリーニングして微生物の存在を確認し、実際はそのうちのごく僅かが対象となる種類を同定する微生物を含むことを考えれば、本開示による方法の利点は明らかである。
検出された微生物を同定するために、本方法はさらにサンプルの「スペクトル・イメージング」ステップを具える。このスペクトル・イメージングは、例えば各々の微生物について特定の画像「色」を有する等、検出された微生物を特徴付ける。このようなイメージング技術は周知であり、本開示による方法に組み込まれている。
以下は、本発明による方法により検出および/または同定しうる、いくつかの非限定的な微生物のリストである:
原虫:Acanthamoeba;Balantidium coli;Blastocystis;Cryptosporidium;Cyclospora cayetanensis;Entamoeba histolytica;Giardia intestinalis;Isospora belli;Microsporidia;Naegleria fowleri;Toxoplasma gondii.
バクテリア:Acetobacter Melanogenus;Acinetobacter;Actinomyces israelii;Aeromonas; Alkaligenes;Bacillus;Brucella;Burkholderia;Campylobacter;Cardiobacterium;Chlamydia;Clostridium;Coxiella burnetii;Enterobacter sakazakii;Enteroccous;Erwina aroideae;Escherichia coli;Helicobacter;Klebsiella;Legionella;Leptospira;Listeria monocytogenes; Moraxella;Mycobacterium;Naegleria fowleri;Non−tuberculous mycobacteria;Pasteurella pestis(plague);Pseudomonas;Rickettsia;Salmonella;Serratia;Shigella;Staphylococcus;Streptococcus;Tsukamurella;Tularemia;Vibrio cholerae;Yersinia enterocolitica;および各々の下位種。
いくつかの実施例では、バクテリアは好気性である。別の実施例では、バクテリアは嫌気性のバクテリアである。
いくつかの実施例では、バクテリアはグラム陰性バクテリアである。特定の実施例では、バクテリアはEnterobacteriaceaeファミリー由来、例として嫌気性Escherichia coli(E.coli)バクテリアである。
いくつかの実施例では、バクテリアは嫌気性のStaphylococcus aureusバクテリアである。
いくつかの実施例では、バクテリアは好気性のPseudomonas aeruginosaバクテリアである。
真菌:Absidia corymbifera;Acremonium spp.;Alternaria alternate;Aspergillis spp.;Aureobasidium pullulans;Blastomyces dermatiitidis;Botrytis cinera;Chaetomium globosum;Cladosporium spp.;Coccidioides immitis.
いくつかの実施例では、真菌はCanadia albicansである。
本開示の方法は、医薬分野、産業分野および製品品質検査を含むさまざまな分野で利用できる。
医療分野では、本方法は、咽頭スワブ培養、血液検査、尿検査、その他といった微生物検査に利用しうる。
他の実施例では、本開示の方法は、製品、例として食品、医薬、化粧品、個人ケア用品および類似品中の微生物を検出するのに利用しうる。
例えば、食品に関して言えば、典型的なバクテリア汚染には、限定するものではないが、下記のものが含まれる。Campylobacter jejuni,Clostridium botulinum,Escherichia coli,Salmonella typhimurium,Shigella,Staphylococcus aureus,Vibrio cholera,Vibrio vulnificus,Lactococcus cremoris,Enterobacter aero−genes,E.coli,Clostridium perfringens,およびenterococci.さらに、食品に関して言えば、典型的な寄生生物汚染には、限定するものではないが、下記のものが含まれる。Entamoeba,histolytica,Giardia duodenalis,Cryptosporidium parvum,Cyclospora cayetanensis,Toxoplasma gondii,Trichinella spiralis,Taenia saginatajsolium,Taenia saginata,およびTaenia solium.
医薬の場合、これらはさまざまなバクテリアで汚染されうる。例えば、プロポフォール(propofol)、ミダゾラム(midazolam)、チオペントーネ(thiopentone)のような麻酔薬はコアグラーゼ陰性のstaphylococciに汚染しやすい。
この関連性で、本開示による方法は、製品製造の過程、例として品質保証にも利用しうる。
いくつかの実施例では、本開示による発明は、抗微生物薬剤(例、抗バクテリア薬剤、抗真菌薬剤)の微生物に対する有効性を評価するのに利用しうる。この目的のために、本開示による方法で検査するサンプルは、抗微生物薬剤および前もって決められた量の微生物を含む。微生物の増殖/存在は、微生物から反射および/または透過する放射をさまざまな時点でイメージングすることで、時には上に詳述したようにサンプルを照明して、検査する。微生物の量および/または微生物の増殖速度は、上に詳述した通り測定され、サンプルに存在する抗微生物薬剤の微生物に対する有効性を示す。例えば、対照サンプル(抗微生物薬剤なし)に対する微生物の数の減少は、IR画像で取得される放射の減少として現れ、試験薬剤の抗微生物活性を示す。いくつかの実施例では、検査するサンプルが、試験サンプルおよび対照サンプルの両方を構成していても良く、例として、サンプルが微生物(例えば塗布して加えられる)を含むアガーのペトリディッシュであり、ディッシュの一部(例えば半分)に抗微生物薬剤を入れて(例えば塗布、滴下、噴霧などで)、一部(残りの半分)は抗微生物薬剤なしにしてもよい。さまざまな時間点で、サンプルから反射および/または透過する放射のイメージング(照明有りまたは無しで)をすることにより、サンプルの対照部分と抗微生物薬剤に露出した部分(すなわち、微生物が抗微生物薬剤に接触している部分)との比較結果がわかり、この比較は微生物に対する薬剤の有効性を示す。
したがって、本開示による方法は、例えば抗バクテリア薬剤および抗真菌薬剤といった新しい抗微生物薬剤のスクリーニングに利用できる。
したがって、本開示は、さらなる態様として、微生物に対する抗微生物薬剤の有効性を測定する方法を提供するものであり、当該方法は:
薬剤の有効性を測定する微生物を含む少なくとも2つのサンプルを提供するステップであって、少なくとも2つのサンプルのうち少なくとも1つは対照サンプルであり、少なくとも2つのサンプルのうち少なくとも1つは試験サンプルであるステップと;
試験サンプルとある量の薬剤とを接触させるステップと;
各サンプルについて1つまたは2つ以上のIR画像を、視野内で0.75から20μm以内のスペクトル領域にある試験サンプルから反射および/または透過する放射の検出が可能なIR検出器を用いて作成するステップであって、試験サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像と、対照サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像との差が、薬剤が微生物に作用することを示すステップと;
を具える。
さらなる態様によれば、本開示は、微生物に対する抗微生物薬剤の有効性を測定する方法を提供するものであり、当該方法は:
薬剤の有効性を測定する微生物を含む少なくとも2つのサンプルを提供するステップであって、少なくとも2つのサンプルのうち少なくとも1つは対照サンプルであり、少なくとも2つのサンプルのうち少なくとも1つは試験サンプルであるステップと;
試験サンプルとある量の薬剤とを接触させるステップと;
各サンプルについて1つまたは2つ以上のIR画像を、視野内で0.75−5μm、5−8μm、8−12μm、12−20μmおよびこれらの組み合わせより選択されるスペクトル領域にある試験サンプルから反射および/または透過する放射の検出が可能なIR検出器を用いて作成するステップであって、試験サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像と、対照サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像との差が、薬剤が微生物に作用することを示すステップと;
を具える。
さらに別の態様によれば、本開示は、微生物に対する抗微生物薬剤の有効性を測定する方法を提供するものであり、当該方法は:
薬剤の有効性を測定する微生物を含む少なくとも2つのサンプルを提供するステップであって、少なくとも2つのサンプルのうち少なくとも1つは対照サンプルであり、少なくとも2つのサンプルのうち少なくとも1つは試験サンプルであるステップと;
試験サンプルとある量の薬剤とを接触させるステップと;
少なくとも2つのサンプルを照明するステップと;および
各サンプルについて1つまたは2つ以上のIR画像を、視野内で0.75−20μm以内のスペクトル領域にある試験サンプルから反射および/または透過する放射の検出が可能なIR検出器を用いて作成するステップであって、試験サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像と、対照サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像との差が、薬剤が微生物に作用することを示すステップと;
を具える。
さらなる態様によれば、本開示は、微生物に対する抗微生物薬剤の有効性を測定する方法を提供するものであり、当該方法は:
薬剤の有効性を測定する微生物を含む少なくとも2つのサンプルを提供するステップであって、少なくとも2つのサンプルのうち少なくとも1つは対照サンプルであり、少なくとも2つのサンプルのうち少なくとも1つは試験サンプルであるステップと;
試験サンプルとある量の薬剤とを接触させるステップと;
少なくとも2つのサンプルを照明するステップと;および
各サンプルについて1つまたは2つ以上のIR画像を、視野内で0.75−5μm、5−8μm、8−12μm、12−20μmおよびこれらの組み合わせより選択されたスペクトル領域にある試験サンプルから反射および/または透過する放射の検出が可能なIR検出器を用いて作成するステップであって、試験サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像と、対照サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像との差が、薬剤が微生物に作用することを示すステップと;
を具える。
さらなる態様によれば、本開示は、微生物に対する抗微生物薬剤の有効性を測定する方法を提供するものであり、当該方法は:
薬剤の有効性を測定する微生物を含む少なくとも2つのサンプルを提供するステップであって、少なくとも2つのサンプルのうち少なくとも1つは対照サンプルであり、少なくとも2つのサンプルのうち少なくとも1つは試験サンプルであるステップと;
試験サンプルとある量の薬剤とを接触させるステップと;
少なくとも2つのサンプルを照明するステップと;および
各サンプルについて1つまたは2つ以上のIR画像を、視野内で1−5μmのスペクトル領域にある試験サンプルから反射および/または透過する放射の検出が可能なIR検出器を用いて作成するステップであって、試験サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像と、対照サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像との差が、薬剤が微生物に作用することを示すステップと;
を具える。
したがって、上記方法の文脈では、薬剤が微生物に作用することを示す、試験サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像と対照サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像との差が、対照サンプルのIR画像と比較したとき試験サンプルのIR画像で画像化された、より低い放射として現れる。
特筆すべきは、対照サンプルは通常、薬剤を含まないサンプルであるが、時には上に開示した方法は、薬剤の用量有効性を測定するものであってもよい。よって、微生物を含む全てのサンプルは、例えば漸増する異なる用量の薬剤で処理するようにしてもよい。
いくつかの実施例では、サンプル(試験および対照サンプル)から反射および/または透過する放射が、0.75−1.4μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、サンプルから反射および/または透過する放射が、1−3μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、サンプルから反射および/または透過する放射が、1.4−3μmのスペクトル領域、時には1−1.7μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、サンプルから反射および/または透過する放射が、1−5μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、サンプルから反射および/または透過する放射が、3−5μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、サンプルから反射および/または透過する放射が、5−8μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、サンプルから反射および/または透過する放射が、8−15μmのスペクトル領域、時には8−12μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、サンプルから反射および/または透過する放射が、12−20μmのスペクトル領域にある。
いくつかの実施例では、試験サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像と、対照サンプルの1つまたは2つ以上のIR画像との差が、サンプル中の微生物量を示すパラメタであり、試験サンプル中のより少ない量の微生物が、薬剤が抗微生物効果、例えば抗バクテリア効果を有することを示す。
前述の微生物に対する抗微生物薬剤の有効性を測定する方法は、抗バクテリア医薬のような抗微生物医薬をスクリーニングするのに利用できる。
なお、本発明の一態様の文脈上で記述された実施例は、本発明の別の態様に応用できる。
本発明を理解し、実際に本発明がどのように実施されるか見るために、ここで実施例を非限定的な例として、付随した図面を参照しながら説明する。
図1は、大腸菌バクテリアを塗布したアガー・ペトリディッシュの可視(VIS)画像を示す。 図2A−2Bは、1−5μmのスペクトル領域で検出した大腸菌バクテリアを塗布したアガー・ペトリディッシュのIR画像を示す。この画像は、ディッシュを赤色IR加熱ランプ(100ワット)で照明しながら、バクテリアがペトリディッシュに塗布されてから3時間後(図2A)と、バクテリアを一晩増殖させた後(図2B)とに取得した。 図3A−3Bは、1−5μmのスペクトル領域で検出したAureusバクテリアを塗布したアガー・ペトリディッシュのIR画像を示す。この画像は、ディッシュを赤色IR加熱ランプ(100ワット)で照明しながら、バクテリアがペトリディッシュに塗布されてから2時間後(図3A)と、バクテリアを一晩増殖させた後(図3B)とに取得した。 図4A−4Bは、1−5μmのスペクトル領域で検出したAeruginosaバクテリアを塗布したアガー・ペトリディッシュのIR画像を示す。この画像は、ディッシュを赤色IR加熱ランプ(100ワット)で照明しながら、バクテリアがペトリディッシュに塗布されてから3時間後(図4A)と、バクテリアを一晩増殖させた後(図4B)とに取得した。 図5A−5Bは、1−5μmのスペクトル領域で検出したAlbicans真菌を塗布したアガー・ペトリディッシュのIR画像を示す。この画像は、ディッシュを赤色IR加熱ランプ(100ワット)で照明しながら、真菌がペトリディッシュに塗布されてから3時間後(図5A)と、真菌を一晩増殖させた後(図5B)とに取得した。
例1:VISスペクトル領域でのバクテリアサンプルと真菌サンプルの照明およびイメージング
Escherichia coli(E.coli),AureusおよびAeruginosaバクテリアのサンプルと、Albicans真菌のサンプルを、それぞれアガーのペトリディッシュ上に塗布した。ディッシュのVIS画像を、さまざまな時間点:塗布の直後、1時間後、2時間後、3時間後に、CCDカメラを用いて取得した。
図1は、E.coliバクテリアを塗布したアガーのペトリディッシュの可視画像を示す。この画像は、室温でバクテリアを塗布してから2時間後に撮った。画像は、サンプルを赤色/赤外加熱ランプ(100ワット)で照明しながら、15℃に温度コントローラを設定した黒体放射源の上にディッシュを置いている間に取得した。取得VIS画像から、ペトリディッシュ上にE.coliバクテリアの存在を検出できないのは、図1から明らかである。同様の結果が、バクテリアの塗布から3時間後に取得した可視画像でも見られる。同じ結果が、AureusおよびAeruginosaバクテリアと、そしてAlbicans真菌でも得られた(データ掲載せず)。
例2:1−5μmおよび8−12μmスペクトル領域でのバクテリアと真菌サンプルのIRイメージング
Escherichia coli(E.coli),AureusおよびAeruginosaバクテリアのサンプルと、Albicans真菌のサンプルを、それぞれアガーのペトリディッシュ上に塗布した。ディッシュの赤外画像(照明なし)を室温で、1−5μm(冷却InSb検出器)および8−12μm(非冷却VOx検出器)のスペクトル範囲のIR検出器を具えたIRカメラを用いて、さまざまな時間点:塗布の直後、1時間後、2時間後に取得した。
ペトリディッシュ上のバクテリアまたは真菌の存在は、画像からは検出できなかった(データ掲載せず)。
例3:3−5μmスペクトル領域でのバクテリアと真菌サンプルの照明およびIRイメージング
Escherichia coli(E.coli),AureusおよびAeruginosaバクテリアのサンプルと、Albicans真菌のサンプルを、それぞれアガーのペトリディッシュ上に塗布した。ペトリディッシュを、15℃に温度コントローラを設定した黒体放射源の上に置いて、赤色/赤外加熱ランプ(100ワット)で照明した。照明しながら、ペトリディッシュの画像を、スペクトル範囲3−5μmの冷却InSb IR検出器を具えるIRカメラを用いて取得した。画像はさまざまな時間点:ペトリディッシュ上への塗布直後のゼロ点、塗布後1時間、塗布後2時間に取得し、サンプルは室温に保った。なお、サンプルはIR画像を取得する時のみに照明した。
IR画像から、アガー上のバクテリアおよび真菌のコロニーが検出された(データ掲載せず)。
例4:1−5μmスペクトル領域でのバクテリアと真菌サンプルの照明およびIRイメージング
Escherichia coli(E.coli),AureusおよびAeruginosaバクテリアのサンプルと、Albicans真菌のサンプルを、それぞれアガーのペトリディッシュ上に塗布した。塗布後、ペトリディッシュを赤色IR加熱ランプ(100ワット)により照明し、照明しながら;ディッシュの画像を、スペクトル範囲1−5μmのIR検出器(冷却InSb IR検出器)を具えるIRカメラを用いて取得した。画像は、ペトリディッシュ上の塗布直後のゼロ点、塗布後1時間、塗布後2時間、塗布後3時間を含むさまざまな時間点で取得した。画像は、塗布したディッシュを室温で一晩放置した後にも取得した。なお、サンプルはIR画像を取得する時のみに照明した。
アガー上のバクテリアおよび真菌のコロニーが、高分解能レベルでIRカメラの画像上に、ディッシュ上にバクテリアを塗布し始めてから1時間後にもはっきり検出された。
図2A−2Bは、1−5μmのスペクトル領域で検出した、E.coliを塗布したアガーのペトリディッシュのIR画像を示す。画像は、サンプルを赤色/赤外加熱ランプで照明しながら取得した。図2Aに示す画像は、ペトリディッシュにバクテリアを塗布してから3時間後に撮った。図2Bに示す画像は、バクテリアを一晩増殖させた後に撮った。E.coliのコロニーが、図2A−2Bにはっきりと検出できた。コロニーはバクテリアを3時間だけ増殖させた後でも検出でき;検出されたコロニーは図2A中の矢印で示されている。
図3A−3Bは、1−5μmのスペクトル領域で検出した、Aureusバクテリアを塗布したアガーのペトリディッシュのIR画像を示す。画像は、サンプルを赤色/赤外加熱ランプで照明しながら取得した。図3Aに示す画像は、ペトリディッシュにバクテリアを塗布してから2時間後に撮った。図3Bに示す画像は、バクテリアを一晩増殖させた後に撮った。Aureusのコロニーが、図3A−3Bにはっきりと検出できた。コロニーはバクテリアを2時間だけ増殖させた後でも検出でき;検出されたコロニーは図3A中の矢印で示されている。
図4A−4Bは、1−5μmのスペクトル領域で検出した、Aeruginosaバクテリアを塗布したアガーのペトリディッシュのIR画像を示す。画像は、サンプルを赤色/赤外加熱ランプで照明しながら取得した。図4Aに示す画像は、ペトリディッシュにバクテリアを塗布してから3時間後に撮った。図4Bに示す画像は、バクテリアを一晩増殖させた後に撮った。Aeruginosaのコロニーが、図4A−4Bにはっきりと検出できた。コロニーはバクテリアを3時間だけ増殖させた後でも検出でき;検出されたコロニーは図4A中の矢印で示されている。
図5A−5Bは、1−5μmのスペクトル領域で検出した、Albicans真菌を塗布したアガーのペトリディッシュのIR画像を示す。画像は、サンプルを赤色/赤外加熱ランプで照明しながら取得した。図5Aに示す画像は、ペトリディッシュにバクテリアを塗布してから3時間後に撮った。図5Bに示す画像は、真菌を一晩増殖させた後に撮った。Albicansのコロニーが、図5A−5Bにはっきりと検出できた。コロニーは真菌を3時間だけ増殖させた後でも検出でき;検出されたコロニーは図5A中の矢印で示されている。
例5:15℃で冷却したバクテリアと真菌サンプルの1−5μmスペクトル領域での照明およびIRイメージング
Escherichia coli(E.coli),AureusおよびAeruginosaバクテリアのサンプルと、Albicans真菌のサンプルを、それぞれアガーのペトリディッシュ上に塗布した。1時間後、ペトリディッシュを15℃の冷却チャンバ内に置いた。冷却されたペトリディッシュのサンプルを、室温に置いて、すぐに赤色IR加熱ランプ(100ワット)で照明し、ディッシュの画像を、スペクトル範囲1−5μmのIR検出器(冷却InSb IR検出器)を具えるIRカメラを用いて取得した。
アガー上のバクテリアおよび真菌のサンプルを、バクテリア/真菌の増殖部位と増殖が起きなかったペトリディッシュの他の部位との間のコントラストが明確な、高分解能レベルで検出した(データ掲載せず)。
ここで示した例は、可視スペクトル領域では、照明したバクテリアまたは真菌は検出されず、また、バクテリアまたは真菌に照明していない場合は1−5μmおよび8−12μmのIR領域でのIRイメージングでも検出できなかったことを表している。サンプルを照明した場合は、3−5μmでの微生物のイメージングが効果的であった。
さらに、サンプルを照明した場合は、1−5μmの範囲で画像を取得したときに、高分解能イメージングが可能であった。これら高分解能画像は、微生物を1時間培養した後でも得られた。
理論の裏付けはないものの、発明者は、1−3μm範囲でのイメージングが、1−5μm範囲で取得された画像の分解能の顕著な増大に貢献すると想定している(3−5μm範囲の画像と比較して)。

Claims (16)

  1. 試験サンプル中の微生物の存在を検出する方法において:
    前記試験サンプルを照明するステップ;および
    0.75から20μmのIRスペクトル領域またはこの範囲内にあるスペクトル領域中の前記試験サンプルから反射および/または透過する放射を視野内で検出可能なIR検出器を用いて前記サンプルの1つまたは2つ以上の赤外(IR)画像を作成するステップ;
    を具え、前記1つまたは2つ以上のIR画像として取得した前記放射が、前記試験サンプル中の微生物の存在を示すことを特徴とする方法。
  2. 請求項1に記載の方法において、前記反射する放射が、0.75−5μm、5−8μm、8−12μm、12−20μmからなる群より選択されるスペクトル領域で検出されることを特徴とする方法。
  3. 請求項1または2に記載の方法において、前記スペクトル領域が、0.75−1.4μm、1−3μm、1.4−3μm、1−1.7μm、1−5μm、3−5μm、5−8μm、8−12μm、7−14μm、8−15μm、12−20μmからなる群より選択されることを特徴とする方法。
  4. 請求項1または2に記載の方法において、前記スペクトル領域が1−5μmであることを特徴とする方法。
  5. 請求項1または2に記載の方法において、前記スペクトル領域が1−3μmであることを特徴とする方法。
  6. 請求項1乃至5の何れか1項に記載の方法であって、前記照明が、ハロゲン光、紫外光、可視光および赤外光からなる群より選択される、1つまたは2つ以上の光源によることを特徴とする方法。
  7. 請求項1乃至6の何れか1項に記載の方法において、イメージングが周辺温度またはそれよりも低い温度でなされることを特徴とする方法。
  8. 請求項1乃至7の何れか1項に記載の方法において、前記微生物がバクテリア、真菌、古細菌、原生生物、プリオン、原虫、胞子およびウイルスからなる群より選択されることを特徴とする方法。
  9. 微生物に対する抗微生物薬剤の効果を測定する方法であって、当該方法が:
    薬剤の有効性を測定しようとする微生物を含む少なくとも2つのサンプルを提供するステップであって、前記少なくとも2つのサンプルの少なくとも1つが対照サンプルであり、前記少なくとも2つのサンプルの少なくとも1つが試験サンプルであるステップと;
    前記試験サンプルとある量の薬剤とを接触させるステップと;
    前記少なくとも2つのサンプルを照明するステップと;および
    0.75から20μm以内のスペクトル領域中で前記試験サンプルから反射および/または透過する放射を視野内で検出可能なIR検出器を用いて各サンプルの1つまたは2つ以上の赤外(IR)画像を作成するステップであって、当該ステップおいて、前記試験サンプルの前記1つまたは2つ以上のIR画像と、前記対照サンプルの前記1つまたは2つ以上のIR画像との差が、前記薬剤が前記微生物に効果を及ぼすことを示すステップと;
    を具えることを特徴とする方法。
  10. 請求項9に記載の方法において、前記反射する放射が、0.75−5μm、5−8μm、8−12μm、12−20μmからなる群より選択されるスペクトル領域で検出されることを特徴とする方法。
  11. 請求項9または10に記載の方法において、前記スペクトル領域が、0.75−1.4μm、1−3μm、1.4−3μm、1−1.7μm、1−5μm、3−5μm、5−8μm、8−12μm、7−14μm、8−15μm、12−20μmからなる群より選択されることを特徴とする方法。
  12. 請求項9または10に記載の方法において、前記スペクトル領域が1−5μmであることを特徴とする方法。
  13. 請求項9または10に記載の方法において、前記スペクトル領域が1−3μmであることを特徴とする方法。
  14. 請求項9乃至13の何れか1項に記載の方法において、前記照明が、ハロゲン光、紫外光、可視光および赤外光からなる群より選択される、1つまたは2つ以上の光源によることを特徴とする方法。
  15. 請求項9乃至14の何れか1項に記載の方法において、イメージングが周辺温度またはそれよりも低い温度でなされることを特徴とする方法。
  16. 請求項9乃至15の何れか1項に記載の方法において、前記微生物がバクテリア、真菌、古細菌、原生生物、プリオン、原虫、胞子およびウイルスからなる群より選択されることを特徴とする方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016178277A1 (ja) * 2015-05-01 2016-11-10 光良 宮下 暗環境同時観察培養装置
JP2020027657A (ja) * 2018-08-09 2020-02-20 センサーズ・アンリミテッド・インコーポレーテッド デジタル航空交通管制センターのための識別システム及び航空交通対象識別方法

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102378912A (zh) 2009-02-05 2012-03-14 D.I.R.技术(红外检测)有限公司 确定药物产品质量的方法和系统
IL226111A (en) * 2013-05-02 2015-11-30 D I R Technologies Detection Ir Ltd Thermography-based method, device and product to identify defects in sealing that includes a conductive internal gasket
US9243222B2 (en) * 2014-01-06 2016-01-26 Lawrence Livermore National Security, Llc Compositions and methods for pathogen transport
US20230082300A1 (en) * 2018-10-25 2023-03-16 Renascent Diagnostics, Llc System and method for detecting a target bacteria
CN109632931B (zh) * 2018-12-29 2021-07-30 上海微谱化工技术服务有限公司 一种咪达唑仑制剂的分析方法
CN111205962B (zh) * 2020-03-06 2020-12-08 崔英菊 一种用于公共场所的多功能细菌检测仪

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07135995A (ja) * 1993-11-15 1995-05-30 Asahi Chem Ind Co Ltd 微生物の検知方法
US6697315B1 (en) * 2000-07-27 2004-02-24 Polytris Ltd. Medium, system and method for optical recording
JP2005055180A (ja) * 2003-08-01 2005-03-03 Systems Engineering Inc 細菌同定装置及び細菌同定方法
JP2005515423A (ja) * 2002-01-10 2005-05-26 ケムルメイジ コーポレーション 病原性微生物の検出方法
US20080139441A1 (en) * 2006-10-31 2008-06-12 Huining Xiao Antimicrobial and bacteriostatic-modified polymers for cellulose fibres
WO2011055791A1 (ja) * 2009-11-05 2011-05-12 株式会社日立ハイテクノロジーズ 細菌コロニー釣菌装置及びその方法
JP2011515104A (ja) * 2008-03-26 2011-05-19 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー 生物学的増殖培地のスペクトル解析
JP2012135240A (ja) * 2010-12-27 2012-07-19 Hitachi High-Technologies Corp 細菌コロニー同定装置およびその方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5422720A (en) * 1993-07-21 1995-06-06 Becton Dickinson And Company Blood culture sensor station utilizing two distinct light sources
US7027134B1 (en) * 1995-02-08 2006-04-11 University Of South Florida Spectrophotometric system and method for the identification and characterization of a particle in a bodily fluid
EP1402001A4 (en) * 2001-05-04 2006-05-24 Scripps Research Inst Antimicrobial peptides and compounds
US7211377B1 (en) * 2002-01-22 2007-05-01 Microbiosystems, Limited Partnership Method for detecting the presence of dormant cryptobiotic microorganisms
TWI316603B (en) * 2002-12-17 2009-11-01 Ind Tech Res Inst Method for immunoassays based on infrared reflection absorption spectroscopy
US8679775B2 (en) * 2004-10-21 2014-03-25 Industrial Municipal Equipment, Inc. Infrared measurement for the rapid enumeration of microbial concentrations
US7839509B2 (en) * 2005-07-06 2010-11-23 Advanced Metrology Systems Llc Method of measuring deep trenches with model-based optical spectroscopy
US8817253B2 (en) * 2007-02-15 2014-08-26 Green Vision Systems Ltd. Hyper-spectral imaging and analysis of a sample of matter, for identifying and characterizing an object of interest therein
AU2008215781B2 (en) * 2007-02-15 2012-12-06 Green Vision Systems Ltd. Hyper-spectral imaging and analysis of a sample of matter, and preparing a test solution or suspension therefrom
US20100311109A1 (en) 2009-06-03 2010-12-09 Salaimeh Ahmad A Non-contact method for quantifying changes in the dynamics of microbial populations

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07135995A (ja) * 1993-11-15 1995-05-30 Asahi Chem Ind Co Ltd 微生物の検知方法
US6697315B1 (en) * 2000-07-27 2004-02-24 Polytris Ltd. Medium, system and method for optical recording
JP2005515423A (ja) * 2002-01-10 2005-05-26 ケムルメイジ コーポレーション 病原性微生物の検出方法
JP2005055180A (ja) * 2003-08-01 2005-03-03 Systems Engineering Inc 細菌同定装置及び細菌同定方法
US20080139441A1 (en) * 2006-10-31 2008-06-12 Huining Xiao Antimicrobial and bacteriostatic-modified polymers for cellulose fibres
JP2011515104A (ja) * 2008-03-26 2011-05-19 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー 生物学的増殖培地のスペクトル解析
WO2011055791A1 (ja) * 2009-11-05 2011-05-12 株式会社日立ハイテクノロジーズ 細菌コロニー釣菌装置及びその方法
JP2012135240A (ja) * 2010-12-27 2012-07-19 Hitachi High-Technologies Corp 細菌コロニー同定装置およびその方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016178277A1 (ja) * 2015-05-01 2016-11-10 光良 宮下 暗環境同時観察培養装置
JPWO2016178277A1 (ja) * 2015-05-01 2017-09-14 光良 宮下 暗環境同時観察培養装置
US10942115B2 (en) 2015-05-01 2021-03-09 Mitsuyoshi Miyashita Dark-environment simultaneous culturing observing apparatus
JP2020027657A (ja) * 2018-08-09 2020-02-20 センサーズ・アンリミテッド・インコーポレーテッド デジタル航空交通管制センターのための識別システム及び航空交通対象識別方法
JP7406938B2 (ja) 2018-08-09 2023-12-28 センサーズ・アンリミテッド・インコーポレーテッド デジタル航空交通管制センターのための識別システム及び航空交通対象識別方法

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