JP2015129750A - 糖尿病管理モニタで分析物濃度を動的に較正および測定するためのシステムおよび方法 - Google Patents

糖尿病管理モニタで分析物濃度を動的に較正および測定するためのシステムおよび方法 Download PDF

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Abstract

【課題】糖尿病管理システムで分析物濃度を動的に較正および測定するためのシステムおよび方法を提供する。【解決手段】光学分析物センサおよび糖尿病管理システムが提供される。センサは好ましくは、未知の濃度での分析物を内包する試料を受けるためのヒドロゲルマトリクスと、刺激周波数で光を放出するための光放出体と、第1の等吸収周波数で、および第2の周波数で蛍光信号を、蛍光信号の強度、ならびに第1の周波数および第2の周波数を測定するために受けるための光受信器とを含む。プロセッサは、それぞれの強度に基づいて分析物の濃度を決定する。【選択図】なし

Description

本発明は、分析物をモニタするためのシステムおよび方法に関する。より詳細には本発明は、分析物濃度非依存の波長での蛍光信号を使用する、持続グルコースモニタ(continuous glucose monitor)などの糖尿病管理システムで分析物濃度を動的に較正および測定するためのシステムおよび方法に関する。
糖尿病は、インスリン産生、インスリン作用、または両方での欠陥から生じる血液グルコースの高いレベルにより特色付けられる病気の群である。米国には2360万人、すなわち人口の8%の人々が糖尿病を患っている。糖尿病の全体的な有病率は、2005〜2007年時間期間から13.5%増大した。糖尿病は重大な合併症および早期死亡につながる場合があるが、病気を制御すること、および合併症のリスクを低下させることに役立つための、糖尿病を抱える人々にとって利用可能なよく知られている製品がある。慢性高血糖は、腎不全、末梢神経障害、網膜症、および脈管系合併症を含む、重大な、時には回復不能の合併症につながる。
糖尿病を抱える人々に対する治療選択肢は、特殊化された食事制限、経口投薬、および/またはインスリン療法を含む。糖尿病治療に関しての主要な目標は、合併症のない寿命の見込みを増大させるために、患者の血液グルコース(糖分)レベルを制御することである。
1型または2型真性糖尿病に悩まされる患者の血糖制御は、低血糖または高血糖の急性および慢性効果を最小化するために不可欠である。血糖制御を成し遂げることに関する治療焦点の有効性を測定するための手段としての持続グルコースモニタリング(CGM)の利用は、10年を超える前に商業使用にまず導入された。その時からCGMはインスリンポンプに組み込まれており、そのインスリンポンプは、医師による診察の後で患者により選定されたしきい値レベルを血液糖分レベルが超えるとCGMにより測定されるとき、インスリンを自動的に注入する。
グルコースセンサは、糖尿病管理での本質的な要素である。特に連続グルコースセンサは、間欠的なグルコースセンサまたは従来の指穿刺グルコース試験片より数多くの利点を提供する。人工膵臓アーキテクチャは、正確な持続グルコース測定に依拠する。
多くの既存のCGMは、現在はグルコースオキシダーゼに基づく。しかしながらより最近では、本件出願人が、グルコース透過性ヒドロゲルマトリクスに内包される蛍光標識されたグルコース結合タンパク質(GBP:glucose binding protein)に基づくCGMを明示している。グルコース結合タンパク質は、グルコースの存在下でのコンホメーション変化を経るものであり、そのことが蛍光強度に影響する。したがって蛍光放出スペクトルが、連続的にグルコース濃度を決定するために使用され得る。蛍光測定システムに関する1つの難点は、光学強度信号の本来的にノイズの多い性質に起因する。CGMデバイスに関する別の課題は、正確なグルコース測定を確実にするための、初期較正、および、センサの寿命にわたって較正を維持することに関する。したがって、グルコース測定のスピードおよび正確性を改善するために、使用の間の自己較正および動的な較正の能力があるCGMに対しての必要性がある。本明細書で説明される実施形態は、マトリクスに内包されるGBPを論考するが、任意の適した物質または化合物がマトリクスの中に内包され得るということが認識されるべきである。本発明の実施形態は、GBPを内包するマトリクスに制限されず、特に、制限を伴わずに、ボロン酸または任意のグルコース結合化合物を含み得る。加えて、本発明の実施形態は、制限を伴わずに、皮下の、皮内の、皮上の(supradermal)、および脈管内の空間を含む、受容者の任意の適した場所に配備され得るということが理解されるべきである。さらに、本発明の実施形態は、制限を伴わずに、血液、尿、間質液、リンパ液、および涙液を含む、任意の体液(bodily fluid)の中に、またはその体液を利用して配備され得るということが理解されるべきである。
R. M. de Lorimier, J. J. Smith, M. A. Dwyer, L. L. Looger, K. M. Sali, C. D. Paavola, S. S. Rizk, S. Sadigov, D. W. Conrad, L. Loew, and H. W. Hellinga; Construction of a fluorescent biosensor family; Protein Science, (11):2655−2675, 2002 J. C. Pickup, F. Khan, Z.−L. Zhi, J. Coulter, and D. J. S. Birch; Fluorescence intensity− and lifetime−based glucose sensing using glucose/galactose−binding protein; J Diabetes Sci. Technol., 7(1):62−71, January 2013 K. Weidemaier, A. Lastovich, S. Keith, J. B. Pitner, M. Sistare, R. Jacobson, and D. Kurisko; Multi−day pre−clinical demonstration of glucose/galactose binding protein−based fiber optic sensor; Biosensors and Bioelectronics, (26):4117−4123, 2011
本発明の例示的な実施形態は、少なくとも上記で説明された課題および/または欠点に対処し、少なくとも下記で説明される利点を提供する。したがって、分析物の濃度を決定するための光学分析物センサを提供することが、本発明の若干の実施形態の目的である。センサは、未知の濃度での分析物を内包する試料を受けるためのマトリクスを備える。センサは、試料上で、刺激周波数で光を放出するために光放出体を備える。光受信器は、第1の等吸収周波数で、および第2の周波数で蛍光信号を、第1の周波数および第2の周波数で蛍光信号の強度を測定するために受ける。プロセッサは、第1の周波数および第2の周波数で測定されるそれぞれの強度に基づいて分析物の濃度を決定する。
本発明の別の例示的な実施形態は、光学分析物センサとインスリン注入デバイスとを備える糖尿病管理システムを提供する。光学分析物センサは、未知の濃度での分析物を内包する試料を受けるためのマトリクスと、試料上で、刺激周波数で光を放出するための光放出体とを備える。センサは、第1の等吸収周波数で、および第2の周波数で蛍光信号を受けるための、ならびに、第1の周波数および第2の周波数で蛍光信号の強度を測定するための光受信器をさらに備える。プロセッサは、第1の周波数および第2の周波数で測定されるそれぞれの強度に基づいて分析物の濃度を決定する。センサは、インスリン注入デバイスに信号を送信するための送受信器をさらに備える。
本発明のさらに別の例示的な実施形態は、光学分析物センサを提供する。センサは、未知の濃度での分析物を内包する試料を受けるためのマトリクスと、試料上で、刺激周波数で光を放出するための光放出体とを備える。センサは、第1の等吸収周波数で、および第2の周波数で蛍光信号を受けるための、ならびに、第1の周波数および第2の周波数で蛍光信号の強度を測定するための光受信器をさらに備える。プロセッサは、第1の周波数および第2の周波数で測定されるそれぞれの強度に基づいて分析物の濃度を決定する。プロセッサは、事前の強度測定に基づいてセンサドリフトをさらに決定し、決定されたセンサドリフトに基づいて、決定された濃度を補正する。
本発明の若干の例示的な実施形態の上記および他の例示的な特徴および利点が、付随する図面と連関して解されるときに、本発明の若干の例示的な実施形態の、次に続く説明からより明らかになろう。
本発明の例示的な実施形態による、等吸収点を有する、標識されたGBPに基礎付けられた連続グルコースセンサに対する周波数応答を例証する図である。 本発明の例示的な実施形態による、スペクトル密度がグルコース濃度に実質的に非依存である波長を例証する図である。 本発明の例示的な実施形態による、理想化されたフィルタと現実の光学フィルタモデルとの間の比較を例証する図である。 本発明の例示的な実施形態による、検出通過帯域コンフィギュレーションの関数としての、関心の2つの状態の間の測定される信号強さ強度の変化を例証する図である。 本発明の例示的な実施形態による、較正プロセスのブロック線図を例証する図である。
図面を通して、類似の参照番号は、類似の要素、特徴、および構造を指すと理解されることになる。
GBP−アクリロダン複合体の蛍光スペクトルでの不変点に基づいて分析物濃度を推定するための新規のシステムおよび方法が、本明細書で説明される。測定するための望ましい分析物はグルコースであるが、本発明の実施形態は、制限を伴わずに、ヘモグロビンHbA1cおよび糖化アルブミンを含む、多くの異なる分析物の濃度を推定することが可能であるということが認識されるべきである。「等吸収」点は典型的には、吸収現象または放出現象のいずれかを指す。したがって、本明細書で使用される用語「等吸収」は、放出スペクトルの分析物不変の周波数を指す。図1に示されるように、標識されたGBPに基礎付けられた連続グルコースセンサに対する周波数応答は、等吸収点100を含む。すなわち、強度応答が標的分析物の濃度に非依存である周波数がある。等吸収点は近似的に520nmである。
等吸収点は、分析物濃度に非依存のセンサ性能を測定するために使用されてきた。この点およびそのすぐ近くの周囲の範囲が、有利には、デバイスを動的に自己参照し、グルコースレベルの確固たる推定を提供するために使用され得る。この手法は、自己較正され得る、および動的に再較正され得るデバイスを可能にする。物理モデルに基づく、ならびに、より確固たる設計および効率的なリスク管理を許すアルゴリズムが提供される。推定されるグルコース濃度の算出は、有利には、ドリフトおよび乱れを被りやすい、反復性および累積性の補正因子に依拠するのではなく、適時に任意の点で直接に遂行され得る。
等吸収点が、グルコースの検出を可能にする蛍光標識されたGBPなどの、分析物に特定のマーカから見られるためには、マーカの、他にない2つのコンホメーションが存在する必要がある。すなわち、測定される分析物の存在下の1つのコンホメーション、および、その分析物の非存在下の1つのコンホメーションである。例えば本件出願人により使用される1つのGBPは、ヒンジ化された(hinged)点を内包し、その点の周囲で、開構造の、および閉構造のGBPコンホメーションが存在する。例えば、非特許文献1、非特許文献2、および非特許文献3を確認されたい。
トップダウンの、イベント駆動されるモデルが導出されている。モデルは単純であり正確である。単純性が、分析の容易さ、実装での明確性を可能にし、不必要な複雑性に起因する意図されない効果のリスクを低減する。モデルは、次に続くプロセスによって導出された。第1に、初期想定が、合理的な証拠に基づいて行われた。第2に、センサの内部での推定されるグルコース濃度の算出を可能にする分析フレームワークが開発された。第3に、プロセスが、商業製品の形で道具を実装するために略述された。第4に、実験が、必要とされるようにモデル、実装、またはプロセスを、サポートおよび/または精緻化するために、データを収集および分析するために執行された。
グルコース値は、下記で略述されるいくつかのプロセスステップによって、測定される信号に変換される。アルゴリズムは、これらのステップを、センサ内の元のグルコース濃度が、デバイスにより測定される信号から正確に推定され得るように逆にする。イベントを検知する例証的なシーケンスは、次に続くようなものである:
1.グルコースがセンサに入る、
2.グルコースがセンサによって拡散する、
3.拡散平衡が達成される、
4.グルコース分子がグルコース結合タンパク質分子(GBP)と結合する、
5.結合が蛍光スペクトルを修正する、
6.結合平衡が達成される、
7.光がGBPを刺激する、
8.GBPが蛍光を発する、および、
9.蛍光信号がセンサから出て検出される。
上記のプロセスでは、拡散、結合、平衡、および蛍光は同時的なプロセスである。信号を計算するために、シーケンスが、次に続くように逆にされる:
1.蛍光信号を検出する、
2.信号を規格化する、
3.光のスペクトルシグネチャを決定する、
4.シグネチャを創出する放出状態の濃度分率を決定する、および、
5.濃度分率状態を誘導するグルコースの濃度を決定する。
次に続く定義が、グルコース濃度を決定するためのアルゴリズムの後続の論考において使用されることになる。
コンフィギュレーションスペクトル
σopen(λ)=σopen(λ,[G]=0)
Figure 2015129750
ただしλは光学波長であり、σはスペクトル密度であり、[G]は、センサの内部での測定されるグルコース濃度であり、[G]saturatedは、センサの内部でGBPを飽和させることになるグルコース濃度を指示する。
光学フィルタ
Figure 2015129750
ただしHrefおよびHsigは、それぞれ、所望される参照チャネルおよび信号チャネルの正味の光学通過帯域H(λ)を象徴する。これは、光源、自動蛍光、反射器、および検出器伝達関数などの、実際のチャネルフィルタ、および、両方のチャネルに共通の任意のフィルタを含む。
飽和分率
Y∈[0,1]=グルコースによって飽和させられたGBP分子の分率
本発明の例示的な実施形態による、グルコース濃度を決定するための好まれるアルゴリズムの理論および導出が、次に論考される。1つの想定は、システムが実質的に定常状態にあるということであり、そのことは、システムが実質的に、拡散平衡、化学(結合)平衡、および熱平衡にあるということを意味する。GBPは2状態システムとして動作するということが留意されるべきであり、ただし、
open+nclosed=N
であり、nは、それらのそれぞれのコンフィギュレーションでのGBPの数であり、Nは、任意のコンフィギュレーションでの活動状態のGBPの数である。
図1に示され、次式により表されるように、GBPの蛍光スペクトルには交差点がある。
Figure 2015129750
ただしΛは、システム内に存在する光学波長範囲であり、σ(λ)≫0は、交差の振幅が、ノイズレベルsnoiseに関して、正確に測定されるのに充分であるときに満たされる。
Figure 2015129750
温度範囲は好ましくは、タンパク質変性および融解点より下である。基礎コンフィギュレーションの原子スペクトルσopen(λ)およびσclosed(λ)は、生理学的範囲では温度に実質的に非依存である。
Figure 2015129750
T∈生理学的範囲
結合状態の離散的な有限の数に起因して、ならびに、GBPの開構造の、および閉構造のコンフィギュレーションに対する観測されるスペクトルに基づいて、図2に示されるように、スペクトル密度がグルコース濃度に実質的に非依存である波長がある。
コンフィギュレーションiにつきni個の要素があるような、各々がC個のコンフィギュレーションのうちの1つである、N個の要素で構成されるシステムは、次式により表される。
Figure 2015129750
各々のコンフィギュレーションは、それに関連付けられる光学放出スペクトル密度(「スペクトル」)、
σi(λ)、i∈{1…C}
を有する。
システム要素がコヒーレントに放出しないと想定すると、振幅および強度は加法的であり、次式のようになる。
Figure 2015129750
ただしI#:=n#σ#は、スペクトルσ#によって状態#ですべての要素により放出される強度である。
算式を組み合わせると、システムのスペクトルσsystemは、成分スペクトルの各々の重み付けされた平均である。
Figure 2015129750
各々のコンフィギュレーションにより放出されるスペクトルが同じ振幅を有する波長λcrossing
{λcrossing|σi(λcrossing)=σj(λcrossing)} ∀i,j∈{1…C}
がある場合、次式のようになる。
Figure 2015129750
したがって、放出される光強度がグルコース濃度に関して不変である波長λcrossingが存在する。
σ(λcrossing)≠σ(λcrossing,[G])
上記の算式に基づいて、強度がグルコースに関して本質的に不変であるような波長の範囲Λrefがあるので、参照強度Irefがある。
|Iref−χ|=|∫Λrefσ(λ,[G])dλ−χ|<ε、Λref∋λcrossing、ε>0、∀[G]
ただしχは、交差点の周囲の帯域での[G]=0での測定される強度であり、εは許容誤差項である。
GBPは2つの状態nopenおよびnclosedのうちの1つであるので、システムにより放出されるスペクトルは、その構成要素スペクトルの重み付けされた平均である。
Figure 2015129750
ただしYは、結合された放出状態の濃度分率である。
Figure 2015129750
測定される信号Iは、検出範囲にわたる蛍光スペクトルのパワーである。
I=∫Λσ(λ)λ-2dλ
積分演算子は線形であり、強度はインコヒーレント光に対して加法的であるので、蛍光スペクトルの全体的なパワーは、次式のように表され得る。
total=∫σtotal(λ)λ-2dλ
=Y∫σclosed(λ)λ-2dλ+(1−Y)∫σopen(λ)λ-2dλ
=Y[∫σclosed(λ)λ-2dλ−∫σopen(λ)λ-2dλ+(1−Y)]+∫σopen(λ)λ-2dλ
=Y[∫(σclosed(λ)−σopen(λ))λ-2dλ]+∫σopen(λ)λ-2dλ
Λが信号範囲に制約される、すなわちΛ=Λsigならば、Yに関して上記の算式を求解することが次式を提供する。
Figure 2015129750
検出されるスペクトルσsig(λ)およびσref(λ)は、それぞれ、信号経路および参照経路に沿う、光学フィルタHsigおよびHrefの関数である。
σsig(λ)=Hsig(λ)・σtotal(λ)λ-2dλ
σref(λ)=Href(λ)・σtotal(λ)λ-2dλ
したがって、測定される光強度は次式となる。
sig=∫Λsig(λ)・σtotal(λ)λ-2dλ
ref=∫Λref(λ)・σtotal(λ)λ-2dλ
上記で論考されたように、参照信号はグルコース濃度[G]に非依存である。したがってそれは、すべてのスペクトルおよび強度算出のための規格化因子として使用され得る。これにより、基礎状態の蛍光特性σopenおよびσclosedが改変されていないということが提供されるならば、任意の時間での任意のデバイスからの任意のスペクトルの直接の比較および使用が可能となる。したがって、Isigのすべての測定は、Irefの同時的に測定される値により規格化されることになる。
値σopen、σclosed、Hsig、およびHrefは、本発明の例示的な実施形態によれば、センサの配備の前に特性評価され得る、および記録され得る。したがって、記録される値を象徴するために波形符号
Figure 2015129750
を使用し、上記の算式を組み合わせ、Irefに対して規格化することが、次式を生み出す。
Figure 2015129750
ただしΛは、システム内の波長の範囲を象徴する。
上記の算式は、基礎状態の濃度分率を決定する。それはさらに、有利には、基礎状態の、事前に測定された完全なスペクトル
Figure 2015129750
および
Figure 2015129750
を補正して、デバイス内の実際のスペクトルを整合させることを、デバイス内で組み立てられる光学フィルタの、事前に測定された特性、
Figure 2015129750
および
Figure 2015129750
を適用することにより行う。例えば、
Figure 2015129750
は、デバイスの信号チャネル上に入射する開いた基礎状態の有効スペクトルである。
上記の算式はさらに、波長の範囲にわたってスペクトルを数値的に積分することにより、フォト検出器上に入射するパワーを算出する。
Figure 2015129750
これは、すべての放出体が開いた状態にある場合に、信号検出器により測定されることになるパワーである。事前に測定された不変参照が、次いで、上記と同様の様式で、事前に測定されたスペクトルに対して計算される。
Figure 2015129750
参照Irefおよび信号Isigはデバイスから取得され、信号は、算式内のすべてのスペクトルが、同じ工場で測定された参照に基づくように規格化される。
Figure 2015129750
次のステップは、グルコースの存在が放出体の濃度分率にどのように影響するか、すなわち、グルコース濃度が状態の間の平衡をどのように駆動するかを決定することである。タンパク質PへのリガンドGの単純な結合の事例、
Figure 2015129750
では、解離定数KDが次式により与えられる。
Figure 2015129750
逆に言えば、平衡定数(会合定数または親和性KAとしても知られている)Keqが、次式により与えられる。
Figure 2015129750
1つのグルコース分子を結合する1つのGBPの事例では、飽和分率Yは、タンパク質のモルに対する結合されたグルコースのモルの比率である。
Figure 2015129750
この式は、代入および単純化することにより、次式に帰結する。
Figure 2015129750
さらに算式を組み合わせ、[G]に関して求解することにより、グルコース濃度に関して求解する、次に続く算式が得られる。
Figure 2015129750
上記の算式は、規格化された信号強度の双曲線関数、および解離定数KDの線形関数である。
光学フィルタ、およびそれらの伝達関数H(λ)は、好ましくは、使用の前に特性評価される。信号フィルタおよび参照フィルタ、HsigおよびHrefは、その信号経路上の正味のフィルタとして定義されるので、それらは好ましくは、システム内の任意の共通のフィルタおよび伝達関数、すなわち、光源フィルタ、検出器フィルタ、ビームスプリッティングダイクロイック(beam splitting dichroic)、または、スペクトル改変反射コーティング(spectra-altering reflective coating)と連関して測定される。特性評価は好ましくは、例えば1nmのステップで、近似的に380nmから近似的に700nmまでの波長にわたって遂行される。構成要素は、それらの上に、デバイス内で使用されるものに等しい角度で入射する光によって測定される。いくつかのスペクトルが、好ましくは、測定の安定性および正確性を確実にするために、各々の基礎状態に対して測定される。最終的な関数H(λ)は、好ましくは、各々のOBS内の構成要素の各々に対して記憶され、そのOBSは、そのセンサ内でその特定のロットを使用する。
参照帯域
現実世界のフィルタは単一の周波数を分離することが可能でないので、擬似的な不変参照帯域を見出すことが好ましい。これは、次式のように表され得る。
|∫Λref(λ)σopen(λ)λ-2dλ−∫Λref(λ)σclosed(λ)λ-2dλ|<ε; ε>0
ただしεは、参照チャネル上の許容変動により決定される。
上記で論考されたように、基礎スペクトルには交差がある。したがって、参照チャネルで測定される強度Irefへの各々のコンフィギュレーションの寄与は、交差点λcrossingのあたりで逆にされる。重み付けされた平均σtotalがσopenからσclosedに変化する際に、Irefの寄与は、範囲λ<λcrossingでは単調に減少していることになり、範囲λ>λcrossingでは単調に増大していることになる。したがって、光学強度の加法性、および積分演算子の線形性によって、
Figure 2015129750
であるような範囲[λref,min;λref,max]があるならば、この範囲にわたって測定される強度は、すべての混合されたコンフィギュレーションに対して同じ、すなわち、センサ内のグルコース濃度に非依存となる。換言すれば、すべてのスペクトルが基礎スペクトルの線形組み合わせであるので、および、積分(パワー)が線形であるので、2つの基礎状態の間で最大限に不変である最も大きな範囲を見出せばよい。検出されるパワーは、より広範な検出範囲とともに増大するので、目標は、上記の算式で記述された条件にかなう通過帯域を、可能な限り広範に見出すことであり、その理由は、これにより、全体的な検出されるパワーを最大化し、参照チャネルのSNRを増大することになるからである。これはさらに、小さな数により除算することの数値的安定性に関係付けられる、問題を緩和することになる。
図2に提示されるデータを参照すると、最適通過帯域範囲が、近似的に497nmから近似的に617nmまでであると決定された。
Figure 2015129750
図2に提示される予備データを使用すると、2つの基礎状態の各々からの参照信号の間の差は次式であった。
Figure 2015129750
上記で見出された分散のレベルは、グルコース濃度に関して実際的に不変であると考えられるのに充分に小さい。
信号帯域
全体的な検出されるパワーを最大化し、SNRを増大することになる信号チャネルとして使用するための通過帯域を見出すことが好ましい。信号チャネルはさらに、好ましくは、グルコースの任意の変化に最大限に高感度である。上記で論考されたように、すべてのスペクトルが基礎スペクトルの線形組み合わせであるので、および、積分(パワー)が加法的であるので、2つの基礎状態の間で最大限に変化している最も大きな範囲を見出せばよい。
|∫Λsig(λ)σopen(λ)λ-2dλ−∫Λsig(λ)σclosed(λ)λ-2dλ| 最大化される
図2に提示されるデータが、この範囲を推定するために使用され得る。最適信号帯域は、415nm、すなわち、信号検出器に利用可能な最も低い波長から、521nm=λcrossing、すなわち、スペクトルが逆になり、濃度の変化が互いを相殺し始める前の最も高い波長までの範囲に及ぶと見出された。通過帯域の下方の縁部は、無視できない量でシステムに入ることが許される、励起源からの最も長い波長により決定される。予備データを使用すると、2つの基礎状態の各々からの参照信号の間の差は次式であった。
Figure 2015129750
図1に提示されるスペクトルの実験セットから生成されるグラフの系列が、次に説明される。各々のスペクトルは、各々の濃度レベルに対して3回取得され、平均化された。0mMグルコースおよび30mMグルコース(完全に飽和させられていないが、分析に対して利用可能な最も高い濃度)が、次いで、415nmから649nmまで、すべてのフィルタ範囲組み合わせにわたって積分された。フィルタは、理想的であると想定されたものであり、すなわち、次式の通りである。
Figure 2015129750
実際の光学フィルタモデルとのこの理想化されたフィルタの比較が、図3に示されている。0mMから30mMへの信号の変化が、次いで、2つの基礎濃度の各々での強度の間の絶対差を算出することにより、各々のフィルタ範囲に対して計算された。最適信号チャネルHsigは、濃度の範囲にわたって信号の最も大きな変化を示すことになる。最適参照チャネルHrefは、濃度の範囲にわたって無視できる変化を示すことになる。最適信号範囲は、415nmから521nmまでであると見出されたものであり、光源の放出スペクトルにより、低い端部で制限される。最適参照範囲は、497nmから617nmまでであると見出された。
図4は、検出通過帯域コンフィギュレーションの関数としての、関心の2つの状態の間の測定される信号強さ強度の変化を例証する。実時間較正での使用に適している不変通過帯域は、分析物濃度に関して、無視できる変化を呈する、または、変化を全く呈さないことになる。強い信号は、分析物濃度に関して大きな変化を呈することになる。測定デバイスの設計および製作の間に、最適通過帯域が、参照チャネルおよび信号チャネルの両方に対して決定される。使用中の間、信号は第1に、実質的に不変な参照強度により信号強度を除算することによりレシオメトリックに扱われる。このレシオメトリック動作は、すべての信号を参照信号に対して規格化し、そのことにより、すべての信号が、デバイスをまたいで、および、任意の単一のデバイスの使用にわたって、同じスケール上で、および同じ単位で解釈されるということを確実にするために遂行される。規格化された信号は次いで、デバイスの実時間較正のための基盤として働く。本発明の例示的な実施形態では、レシオメトリック測定、規格化、および較正からなるすべての3つのステップが、1つの動作で同時に遂行される。これは、ステップの一部のみが遂行され、実時間較正を妨げる、または、追加的なステップが、較正を試行するために後の段階で追加される、従来の技法とは実質的に異なる。
図4では、光学通過帯域の下方の限界を表す軸が、100で示されている。軸100は、システム内の関心の波長の範囲に広がる。軸の向きは、フレーム内の垂直の矢印により象徴される。光学通過帯域の上方の限界を表す軸が、101で例証されている。軸101は、システム内の関心の波長の範囲に広がる。軸101の向きは、フレーム内の水平の矢印により象徴される。関心の範囲の下方の端部102は、軸100および102の最小値を象徴する。関心の範囲の上方の端部103は、軸100および102の最大値を象徴する。領域104では、下方の限界は上方の限界より大きく、したがって適用可能ではなく、そのためこの領域は空白である。例105は、関心の範囲の下方の端部での狭い通過帯域である。例106は、関心の範囲の上方の端部での狭い通過帯域である。例107は、関心の範囲全体を網羅する通過帯域である。例108は、関心の範囲の上方の半分に広がる通過帯域である。点109は、等吸収点または不変点である。帯域110は、分析物濃度に関して不変である通過帯域を例証する。帯域111および112は、分析物濃度に関して変動性を有するが、本質的に不変であると考えられるのに充分に小さい通過帯域である。例113は、較正参照として実施形態に対して選定される通過帯域指定の例である。帯域114は、分析物濃度に関して最大限の変化を呈する通過帯域である。領域115は、分析物濃度に関して有意な変化を有する通過帯域の範囲を境界設定する。これらは、最適信号通過帯域と考えられるのに充分に大きな変化を有する。
本発明の例示的な実施形態による、センサの選択された構成要素のロット較正のプロセスが、次に、図5とのつながりで説明される。例証されるように、デバイスの光学および化学に関係付けられた様々な構成要素が、好ましくは、工場で、またはベンダで、ロットで較正される。ブロック500に示されるこれらの構成要素は、好ましくは、信号フィルタ502、参照フィルタ504、励起/放出スプリット506、源フィルタ508、0mMでのGBP510、飽和でのGBP512、およびKD514を含む。各々に関係付けられた較正パラメータは、好ましくは、ブロック516に示されるようにデバイス内に記憶される。ブロック518に示されるように、使用中デバイスは、正味の信号520および正味の参照522を読み、正味の信号520および正味の参照522に基づいてデバイスに対する自動較正データ524を決定する。グルコース濃度は、記憶デバイス516内に記憶されるパラメータ、および自動較正データ524からの入力によって、自己較正532を使用して決定される。GBPの状態率(fractional state)が534で決定され、次いで、結合されたグルコースが、536で状態率およびKDから決定される。ロット較正は有利には、大規模なデバイスレベル較正を排除し、したがって高スループット製造をサポートする。算出は好ましくは、センサの内部でグルコース濃度を推定するために使用中の間に、実時間で遂行される。
本明細書で説明されたグルコース濃度を検知するための例示的なデバイスおよび方法は、性能、製作、および正確性での有意な利点を有する。不変交差点に対する動的な自己参照が、有利には、フォトブリーチングのために、励起光源変動性(定格およびドリフトの両方)、検出器変動、カップリングおよび整列効果(熱を含む)、ならびに光学フィルタ変動を補正する。したがってこの手法は、精密で動的な較正技術を供与し、そのことが今度は、真の自己参照システムを生出する。
本明細書で説明された手法は、デバイスの設計、試験、および較正を手引きし単純化する。手法はさらに、使用中のデバイスの自動化された実時間較正を可能にする。
本明細書で説明されたような、最適フィルタ帯域を識別すること、および、デバイスの内部での構成要素特性の記憶が、より確固たる設計を可能にする。実際のところ、構成要素での変動性の大部分は、ロット試験で特性評価され得るものであり、上記で説明された算式の形で理由説明され得る。これは有利には、より少ない厳格な公差構成要素、より少ない特注の構成要素を使用する、より単純でより確固たる設計、単純化された組み立てプロセス、および、単純化された試験に帰結する。
本発明のわずかな実施形態が説明されたが、本発明は、説明された実施形態に制限されない。代わりに、これらの実施形態に対して、本発明の原理および趣旨から逸脱することなく変更が行われ得るということが、当業者により認識されよう。

Claims (30)

  1. 分析物の濃度を決定するための光学分析物センサであって、
    未知の濃度での前記分析物を内包する試料を受けるためのマトリクスと、
    前記試料上で、刺激周波数で光を放出するための光放出体と、
    第1の等吸収周波数で、および第2の周波数で蛍光信号を受けるための、ならびに、前記第1および前記第2の周波数で前記蛍光信号の強度を測定するための光受信器と、
    前記第1および前記第2の周波数で測定される前記それぞれの強度に基づいて前記分析物の濃度を決定するためのプロセッサと
    を備えることを特徴とする光学分析物センサ。
  2. 前記センサはインビトロセンサであることを特徴とする請求項1に記載の光学分析物センサ。
  3. 前記センサはインビボセンサであることを特徴とする請求項1に記載の光学分析物センサ。
  4. 前記センサは連続センサであることを特徴とする請求項1に記載の光学分析物センサ。
  5. 前記分析物はグルコースであることを特徴とする請求項1に記載の光学分析物センサ。
  6. 前記分析物はヘモグロビンHbA1cであることを特徴とする請求項1に記載の光学分析物センサ。
  7. 前記分析物は糖化アルブミンであることを特徴とする請求項1に記載の光学分析物センサ。
  8. 前記マトリクスは、グルコースの存在下の第1のコンホメーション、および、グルコースの非存在下の第2のコンホメーションをとるグルコース結合タンパク質を備えることを特徴とする請求項1に記載の光学分析物センサ。
  9. 前記マトリクスはボロン酸を備えることを特徴とする請求項1に記載の光学分析物センサ。
  10. 前記マトリクスは任意の分析物結合化合物を備えることを特徴とする請求項1に記載の光学分析物センサ。
  11. 前記マトリクスは任意のグルコース結合化合物を備えることを特徴とする請求項1に記載の光学分析物センサ。
  12. 光学分析物センサとインスリン注入デバイスとを備える糖尿病管理システムであって、
    前記光学分析物センサは、
    未知の濃度での分析物を内包する試料を受けるためのマトリクスと、
    前記試料上で、刺激周波数で光を放出するための光放出体と、
    第1の等吸収周波数で、および第2の周波数で蛍光信号を受けるための、ならびに、前記第1および前記第2の周波数で前記蛍光信号の強度を測定するための光受信器と、
    前記第1および前記第2の周波数で測定される前記それぞれの強度に基づいて前記分析物の濃度を決定するためのプロセッサと
    を備え、
    前記分析物センサは、前記インスリン注入デバイスに信号を送信するための送受信器をさらに備えることを特徴とする糖尿病管理システム。
  13. 前記プロセッサはインスリン要件をさらに決定し、前記インスリン注入デバイスに送信される前記信号は、前記決定されたインスリン要件に基づくインスリン要件を備えることを特徴とする請求項12に記載の糖尿病管理システム。
  14. 前記センサはインビトロセンサであることを特徴とする請求項12に記載の糖尿病管理システム。
  15. 前記センサはインビボセンサであることを特徴とする請求項12に記載の糖尿病管理システム。
  16. 前記センサは連続センサであることを特徴とする請求項12に記載の糖尿病管理システム。
  17. 前記分析物はグルコースであることを特徴とする請求項12に記載の糖尿病管理システム。
  18. 前記分析物はヘモグロビンHbA1cであることを特徴とする請求項12に記載の糖尿病管理システム。
  19. 前記分析物は糖化アルブミンであることを特徴とする請求項12に記載の糖尿病管理システム。
  20. 未知の濃度での分析物を内包する試料を受けるためのマトリクスと、
    前記試料上で、刺激周波数で光を放出するための光放出体と、
    第1の等吸収周波数で、および第2の周波数で蛍光信号を受けるための、ならびに、前記第1および前記第2の周波数で前記蛍光信号の強度を測定するための光受信器と、
    前記第1および前記第2の周波数で測定される前記それぞれの強度に基づいて前記分析物の濃度を決定するためのプロセッサと
    を備え、
    前記プロセッサは、事前の強度測定に基づいてセンサドリフトをさらに決定し、前記決定されたセンサドリフトに基づいて、前記決定された濃度を補正することを特徴とする光学分析物センサ。
  21. 遠隔デバイスに決定された分析物濃度を指示する信号を送信するための送受信器をさらに備えることを特徴とする請求項20に記載の光学分析物センサ。
  22. 前記遠隔デバイスはスマートフォンであることを特徴とする請求項21に記載の光学分析物センサ。
  23. 前記送受信器は遠隔記憶デバイスに信号を送信することを特徴とする請求項21に記載の光学分析物センサ。
  24. 前記光学センサは、エネルギー源を備え、少なくとも1日の連続使用に適合させられることを特徴とする請求項20に記載の光学分析物センサ。
  25. 前記光学センサは受容者の皮下の空間で使用されることを特徴とする請求項20に記載の光学分析物センサ。
  26. 前記光学センサは受容者の皮内の空間で使用されることを特徴とする請求項20に記載の光学分析物センサ。
  27. 前記光学センサは受容者の皮上の空間で使用されることを特徴とする請求項20に記載の光学分析物センサ。
  28. 前記光学センサは受容者の脈管内の空間で使用されることを特徴とする請求項20に記載の光学分析物センサ。
  29. 前記光学センサは体液で使用されることを特徴とする請求項20に記載の光学分析物センサ。
  30. 前記光学分析物センサはインビトロセンサであることを特徴とする請求項20に記載の光学分析物センサ。
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