JP2016511391A - 未成熟血小板計算システム及び方法 - Google Patents

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Abstract

本発明の実施形態は、個人の血液から得られた生体サンプルに基づいて、個人の未成熟血小板パラメータを分析するための自動化システム及び方法を包含する。例示的な手法は、生体サンプルから得られた直流（ＤＣ）インピーダンス、高周波（ＲＦ）伝導度、及び／又は光測定値データの態様を、個人の未成熟血小板容態の評価と相関付けることを含む。本発明の実施形態は、個人の血小板容態又はパラメータを分析するための改善された技術を提供する。

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１２年１２月３１日に出願された、米国特許仮出願第６１／７４７，７３４号に対する優先権の利益を主張し、これは本明細書において参照としてその全体があらゆる目的のために組み込まれる。
本発明は、医療診断の分野、より具体的には、患者からの生体サンプル中の未成熟な血小板を数えるためのシステム及び方法に関する。
網状血小板（ＲＰ）、又は未成熟血小板（ＩＰ）は、成熟細胞と比較してより高いレベルのｍＲＮＡ及びｒＲＮＡを含む、新しい血小板である。血小板が骨髄から末梢循環へと放出されると、これらは残存するＲＮＡを含み、これはその後細胞が循環するにつれて分解される。同時に、未成熟血小板の寸法は、これらが成熟するにつれてより小さくなる。これらの新しい網状血小板は通常、全血小板の最大４．５％という、低いレベルで末梢血内に存在する。
より高い網状血小板の割合又は計数は、より高い血小板産生を示し得る。血小板生成の増加を検出する能力は、血小板減少症の患者において、臨床的に有用であることが示されている。これらの患者の網状血小板のレベルが上がるとこれは、患者が、血小板の末梢における破壊を生じる病気、又は症状を有し得ることを意味する。逆に、網状血小板のレベルが減少しているとこれは、患者が、骨髄が新しい血小板を生成する能力が低減する病気又は症状を有し得ることを意味する。
網状血小板の判定又は計数は、血小板減少症などの血小板新生の不調の評価をするため、並びに突発性血小板減少性紫斑病（ＩＴＰ）、血栓性血小板減少性紫斑病（ＴＴＰ）、及び播種性血管内血液凝固（ＤＩＣ）の経過観察及び治療のために有用である。ＩＰ計数、又は全血小板におけるＩＰの百分率などの、未成熟血小板事象のパラメータはまた、化学療法後及び幹細胞移植後の患者体内の骨髄回復の、早期指標としても使用することができる。
末梢血からの直接的な可視化により、未成熟白血球は１９６９年に最初に説明された。未成熟血小板はまた、フローサイトメトリーにより測定することもできる。しかしながら、いくつかの場合において、フローサイトメトリー法を使用するＩＰ測定は高価であり得、時間がかかり、多くの専門知識を必要とし得る。更に、フローサイトメトリー法を使用するＩＰ測定は、適切な品質管理及び標準化を欠くことがある。
したがって、血小板分析システム及び方法が、現在利用可能であり、それらを必要とする患者に実益を提供するにもかかわらず、個人の血小板の状態を評価するための改善された装置及び方法を提供するために多くの進歩が依然としてなされ得る。本発明の実施形態は、これらの問題に対処する解決策を提供し、そのためこれら未解決のニーズの少なくとも一部に対する答えを提供するものである。
本発明の実施形態は、個人の血小板容態又はパラメータを分析するための改善された技術を提供する。かかる技術は、一般集団における患者又は個人の血小板容態を評価する、信頼できるスクリーニング法を提供するために、体積伝導度散乱（ＶＣＳ）パラメータに加え、様々な組み合わせの全血球計数（ＣＢＣ）パラメータを採用することができる。例えば、診断システム及び方法は、個人の血小板計数又はパラメータが正常か異常かどうかについて、早期かつ正確に予測することができる。未成熟血小板計数、又は血小板の集団全体に対する未成熟血小板の百分率など、一定の未成熟血小板測定値を直接算出することを含み得る。
医者にかかっている患者の血液サンプルは、多重光角度検出パラメータを得るために装備されている血液学的システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ製のＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムを使用して調べることができる。本明細書に開示される手法を利用することによって、血液病理学者及び臨床医は、個々の患者それぞれの疾患予後の予測、将来的な合併症の可能性の評価、及び患者に提供される治療の素早くかつ的確な調整をより良くできる。
ＤｘＨ ８００血液分析器は、白血球、赤血球、及び血小板などの血液成分の種類を示す、形態学的特徴を直接認識することができる。本明細書の別の場所に記載されるように、この技術は、細胞形態、つまりある細胞事象に直接相関する様々なパラメータに関するデータを同時に収集する。細胞成分が分析されると、それらを、その位置が様々なパラメータによって定義される、ヒストグラムにプロットできる。例えば、未成熟血小板及び成熟血小板は、異なる特性（例えば、ＲＮＡの寸法、量）を有することがあり、これらはヒストグラムの異なる区域にプロット又はセグメント化され得、よって細胞の個体数を形成する。各集団における事象の数を使用して、計数を得ることができる。このような計数に加え、様々な形態学的パラメータ（体積、伝導度、及び５つの光散乱角度）の各点における平均値及び標準偏差値を別々に算出することができる。その結果、細胞事象と直接相関する大量のデータが得られる。この情報はＶＣＳデータと称してよく、機器のスクリーン上に表示し、並びに、エクセルファイルとして自動的にエクスポートできる。本発明の実施形態は、任意にＣＢＣデータと組み合わせてＶＣＳデータを伴う生体サンプルのプロファイルを得ることによって、個人の生体サンプルを評価することと、そのデータに基づいて、未成熟血小板計数、又は生体サンプルの割合の百分率の指標などの血小板パラメータを生体サンプルに割り当てることと、を含み得る。ある実施形態はまた、未成熟血小板計数、又は割合の百分率の指標を出力することを含み得る。これらの工程の１つ以上は、Ｂｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ製のＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムなどの血液分析器によって実施されてよい。
本発明の実施形態は、素早くかつ正確な血小板スクリーニング結果を提供する。本明細書に開示される方法を使用し、多重パラメータ細胞分析システムから得られる情報を使用して、個人の血小板容態を評価し、予測することが可能である。本明細書に開示されるように、例示的な細胞分析システムは、体積、伝導度、及び／又は複数の光散乱角度などのパラメータを、同時に測定できる。このようなシステムは、細胞分析手法を実装するため、高度な分離能及び感度をもたらす。いくつかの場合には、細胞分析システムは、３つ、４つ、５つ、又はそれ以上の角度範囲における光散乱を検出する。更に、細胞分析システムは、軸光損失として知られる光減衰パラメータに相当する、入射光から０°〜約１°の角度で信号を検出することもできる。非制限的な例として、Ｂｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ製のＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００ Ｃｅｌｌｕｌａｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｓｙｓｔｅｍは複数角（例えば、ＡＬ２については０°〜０．５°の間、ＬＡＬＳについては約５．１°、ＬＭＡＬＳについては９°〜１９°の間、及びＵＭＡＬＳについては約２０°〜４３°の間）について光散乱検出データを提供する。これらの技術により、特により近代的な試験が容易に利用可能でない状況において、異常血小板パラメータを有する患者の迅速で正確な診断及び治療が可能となる。
このような血液分析機器は、８，０００個を超える細胞を数秒の間に評価でき、細胞体積、細胞質の粒状度、核の複雑さ、及び内部密度の形態学的特徴が定量的に評価され得る。個人の血小板容態又は状態の予測戦略の実行のため、数値的決定基準を生成及び使用することができる。例えば、血小板容態又は状態は、個人の未成熟血小板計数、又は個人の未成熟血小板の百分率と関連しうる。いくつかの場合において、血小板容態又は状態は、個人の算出された未成熟血小板の割合を参照とし得る。
したがって、本発明の実施形態は、疾患分類のために多様性パラメータモデルを使用する血小板関連容態の診断又は監視のためのシステム及び方法を包含する。様々な測定パラメータからの情報を組み合わせることによって、形態学的変化のパターンを解析できる。したがって、本発明の実施形態は、血小板減少症などの血小板新生の不調を評価するため、並びに、突発性血小板減少性紫斑病（ＩＴＰ）、血栓性血小板減少性紫斑病（ＴＴＰ）、及び播種性血管内血液凝固（ＤＩＣ）などの経過観察及び治療のために、網状血小板パラメータを分析するために使用するのに好適である。本明細書で開示されるような網状血小板分析システム及び方法はまた、化学療法及び幹細胞移植後の患者の骨髄回復の指標を提供するために使用され得る。
記載するシステムの全ての特徴は、必要な変更を加え記載する方法に適用可能であり、逆もまた同様である。
一態様において、本発明の実施形態は、個人の血液から得られた生体サンプルに基づいて、個人の未成熟血小板状態を推定するための自動化システム及び方法を包含する。例示的なシステムは、細胞照合ゾーンを有する光学素子と、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞の直流（ＤＣ）インピーダンスを測定するように構成される電極アセンブリと、ビーム軸に沿って光ビームを方向付け、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞を照射するように配向される光源と、細胞照合ゾーンと光学的に結合し、生体サンプルの照射された細胞によって散乱した、及び透過した光を測定する光検出アセンブリと、を含んでよい。いくつかの場合には、光検出アセンブリは、光ビーム軸に対して第１の角度範囲内の、照射された細胞からの第１の伝播光、光ビーム軸に対して第２の角度範囲内の、照射された細胞からの第２の伝播光であって、第２の範囲が第１の範囲と異なる第２の伝播光、及び、ビーム軸に沿って照射された細胞から伝播された軸光、を測定するように構成される。ある実施形態において、このシステムは、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１の伝播光、第２の伝播光、及び軸光測定値の部分集合を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成される。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数の推定値を含む。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合には、ＤＣインピーダンス測定値は網赤血球モジュールを介して得られ、システムは、ＤＣインピーダンス測定値を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成される。任意に、部分集合の光測定値は網赤血球モジュールを介して得られてよく、システムは、網赤血球モジュールを介して得られた光測定値を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成されてもよい。いくつかの場合には、部分集合の光測定値が網赤血球モジュールを介して得られてよく、ＤＣインピーダンス測定値も網赤血球モジュールを介して得られてよく、システムは、網赤血球モジュールを介して得られたＤＣインピーダンス測定値、網赤血球モジュールを介して得られた光測定値、及び全血球計数モジュールを介して得られた血小板計数を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成されてもよい。いくつかの場合には、システムは全血球計数モジュールを含む。いくつかの場合には、網赤血球モジュールを介して得られた部分集合の光測定値として、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を挙げてよい。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人の血液から得られた生体サンプルに基づいて、個人の未成熟血小板状態を推定するためのシステム及び方法を包含する。例示的な方法は、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを光学素子の細胞照合ゾーンに向けて送達する工程と、電極アセンブリを用いて、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞の電流（ＤＣ）インピーダンスを測定する工程と、軸を有する電磁ビームを用いて、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞を照射する工程と、光検出アセンブリを用いて、ビーム軸に対して第１の範囲内の、照射された細胞からの第１の伝播光を測定する工程と、光検出アセンブリを用いて、ビーム軸に対して第２の角度範囲内の、照射された細胞からの第２の伝播光を測定する工程であって、第２の範囲が第１の範囲と異なる、第２の伝播光を測定する工程と、光検出アセンブリを用いて、ビーム軸に沿って照射された細胞から伝播された軸光を測定する工程と、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１の伝播光、第２の伝播光、及び軸光測定値の部分集合を、個人の推定される未成熟血小板状態と相関付けることと、を含み得る。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合には、ＤＣインピーダンス測定値は網赤血球モジュールを介して得られ、方法は、ＤＣインピーダンス測定値を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けることを含む。任意に、部分集合の光測定値は網赤血球モジュールを介して得られてよく、方法は、網赤血球モジュールを介して得られた光測定値を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けることを含み得る。いくつかの場合には、部分集合の光測定値が網赤血球モジュールを介して得られてよく、ＤＣインピーダンス測定値も網赤血球モジュールを介して得られてよく、方法は、網赤血球モジュールを介して得られたＤＣインピーダンス測定値、網赤血球モジュールを介して得られた光測定値、及び全血球計数モジュールを介して得られた血小板計数を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けることを含む。いくつかの場合において、方法は、全血球計数モジュールの使用に依存する。いくつかの場合には、網赤血球モジュールを介して得られた部分集合の光測定値として、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を挙げてよい。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
別の態様では、本発明の実施形態は、生体サンプルに関する電流光伝播データプロファイルを得る工程と、電流光伝播データプロファイルに基づいて生体サンプルに未成熟血小板状態の指標を割り当てる工程と、割り当てた未成熟血小板状態の指標を出力する工程と、を含む、個人の生体サンプルを評価する方法を包含する。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値は、網赤血球モジュールを介して得られ、方法は、ＤＣインピーダンス測定値に基づいて未成熟血小板状態の指標を割り当てる工程を含む。ある場合において、光測定値は、網赤血球モジュールを介して得られ、方法は、光測定値に基づいて未成熟血小板状態の指標を割り当てる工程を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値、及び光測定値は網赤血球モジュールにより得られ、方法はＤＣインピーダンス測定値、光測定値、及び全血球計数モジュールにより得られる血小板計数に基づいて未成熟血小板状態の指標を割り当てる工程を含む。いくつかの場合において、この方法は、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方の使用に依存する。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人から得られた生体サンプルに基づいて、個人の血小板状態を推定するための自動化システムを包含する。例示的なシステムは、開口部を通る（ｔｈｏｒｏｕｇｈ）生体サンプルの動きを受容し、方向付けるように構成される導管と、開口部を通って移動する際に、生体サンプルを通して発光し、光の散乱及び吸収に関するデータを収集するように構成される光散乱及び吸収測定装置と、開口部を通って移動する際に、生体サンプルに電流を通過させ、電流に関するデータを収集するように構成される電流測定装置と、を含む。いくつかの場合には、システムは、光の散乱及び吸収に関するデータ、並びに電流に関するデータを、個人の推定される未成熟血小板状態に相関付けるように構成される。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合は、ＤＣインピーダンス測定値は網赤血球モジュールを介して得られ、システムは、網赤血球モジュールから得られるＤＣインピーダンス測定値を、推定される個人の未成熟血小板状態と相関付けるように構成される。ある場合には、光測定値は網赤血球モジュールを介して得られ、システムは、網赤血球モジュールから得られる光測定値を、推定される個人の未成熟血小板状態と相関付けるように構成される。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値及び光測定値が、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールを介して得られるＤＣインピーダンス測定値及び光測定値、並びに全血球計数モジュールを介して得られる血小板計数を、個人の推定される未成熟血小板状態と相関付けるように構成される。いくつかの場合において、システムは、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方を含む。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
更に別の態様において、本発明の実施形態は、個人から得られた生体サンプルに基づいて、個人の血小板状態を推定するための自動化システムを包含する。例示的なシステムは、サンプルが開口部を通過する際に、生体サンプルの光散乱データ、光吸収データ、及び電流データを得るトランスデューサと、プロセッサと、記憶媒体と、を含む。いくつかの場合には、記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、光散乱データ、光吸収データ、電流データ、又はこれらの組み合わせを使用し、個人の推定される未成熟血小板状態を判定させ、推定される未成熟血小板状態に関する情報をプロセッサから出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを有する。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られたＤＣインピーダンス測定値を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。ある場合において、光測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られた光測定値を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値及び光測定値が、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールを介して得られるＤＣインピーダンス測定値及び光測定値、並びに全血球計数モジュールを介して得られる血小板計数を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。いくつかの場合において、システムは、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方を含む。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
更に別の態様では、本発明の実施形態は、個人から得られた生体サンプルに基づいて個人の未成熟血小板状態を評価する自動化システムであって、サンプルが開口部を通過する際に生体サンプルに関する電流光伝播データを得るトランスデューサと、プロセッサと、記憶媒体と、を含む、自動化システムを包含する。記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、電流光伝播データを使用し、個人の推定される未成熟血小板状態を判定させ、プロセッサから推定される未成熟血小板状態に関する情報を出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを含み得る。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られたＤＣインピーダンス測定値を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。ある場合において、光測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られた光測定値を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値及び光測定値が、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールを介して得られるＤＣインピーダンス測定値及び光測定値、並びに全血球計数モジュールを介して得られる血小板計数を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。いくつかの場合において、システムは、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方を含む。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
更に別の態様では、本発明の実施形態は、個人から得られた生体サンプルに基づいて、個人が異常未成熟血小板状態を有し得るかどうかを特定する自動化システムを含む。例示的なシステムは、記憶媒体と、プロセッサと、トランスデューサと、を含んでよい。トランスデューサは、サンプルが開口部を通過する際に、生体サンプルの光散乱データ、光吸収データ、及び電流データを得るように構成されてよい。記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、光散乱データ、光吸収データ、又は電流データのうち１つ以上の測定値に基づくパラメータを使用し、個人の推定される未成熟血小板状態を判定させ、プロセッサから個人の推定される未成熟血小板状態に関する情報を出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを含み得る。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られたＤＣインピーダンス測定値を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。ある場合において、光測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られた光測定値を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値及び光測定値が、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールを介して得られるＤＣインピーダンス測定値及び光測定値、並びに全血球計数モジュールを介して得られる血小板計数を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。いくつかの場合において、システムは、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方を含む。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
別の態様では、本発明の実施形態は、個人から得られた生体サンプルを評価するシステム及び方法を包含する。例示的な方法は、粒子分析システムの開口部を生体サンプルが通過する工程と、サンプルが開口部を通過する際に、生体サンプルの光散乱データ、光吸収データ、及び電流データを得る工程と、を含んでよい。例示的な方法は更に、光散乱データ、光吸収データ、電流データ、又はこれらの組み合わせに基づいて、生体サンプルの電流光伝播データプロファイルを判定する工程と、電流光伝播データプロファイルに基づいて生体サンプルに未成熟血小板状態の指標を割り当てる工程と、を含んでよい。例示的な方法は更に、割り当てた未成熟血小板の指標を出力する工程を含んでよい。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値は、網赤血球モジュールを介して得られ、方法は、ＤＣインピーダンス測定値に基づいて未成熟血小板状態の指標を割り当てる工程を含む。ある場合において、光測定値は、網赤血球モジュールを介して得られ、方法は、光測定値に基づいて未成熟血小板状態の指標を割り当てる工程を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値、及び光測定値は網赤血球モジュールにより得られ、方法はＤＣインピーダンス測定値、光測定値、及び全血球計数モジュールにより得られる血小板計数に基づいて未成熟血小板状態の指標を割り当てる工程を含む。いくつかの場合において、この方法は、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方の使用に依存する。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
更に別の態様では、本発明の実施形態は、個人の生体サンプルを評価する自動化された方法を包含する。例示的な方法は、粒子分析システムを使用して、サンプルが開口部を通過する際に、生体サンプルの光散乱データ、光吸収データ、及び電流データを得る工程と、粒子分析システムから得られた分析結果に基づいて生体サンプルの電流光伝播データプロファイルを判定する工程と、を含む。例示的な方法は更に、コンピュータシステムを使用して、パラメータによって個人の推定される未成熟血小板状態を判定する工程であって、パラメータが、電流光伝播データプロファイルの電流光伝播データ測定値に基づくものである、工程を含んでよい。例示的な方法はまた、推定される未成熟血小板状態を出力する工程を含んでよい。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値が網赤血球モジュールにより得られ、方法は、ＤＣインピーダンス測定値に基づき個人の推定される未成熟血小板状態を判定する工程を含む。ある場合において、光測定値が網赤血球モジュールにより得られ、方法は、光測定値に基づき個人の推定される未成熟血小板状態を判定する工程を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値、及び光測定値は網赤血球モジュールにより得られ、方法はＤＣインピーダンス測定値、光測定値、及び全血球計数モジュールにより得られる血小板計数に基づいて、推定される個人の未成熟血小板状態を判定する工程を含む。いくつかの場合において、この方法は、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方の使用に依存する。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人の未成熟血小板状態を推定するための自動化システムを包含する。例示的なシステムは、記憶媒体と、プロセッサと、を含む。記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、個人の生体サンプルに関する情報にアクセスさせるように構成される、コンピュータアプリケーションを含んでよい。この情報には、サンプルの軸光損失測定値、サンプルの光散乱測定値、サンプルの電流測定値、又はこれらの２つ以上の組み合わせに少なくとも部分的に関する情報を含んでよい。またコンピュータアプリケーションは、プロセッサによって実行されるとき、システムに、軸光損失測定値、複数の光散乱測定値、電流測定値、又はこれらの組み合わせに少なくとも部分的に関する情報を使用し、個人の推定される未成熟血小板状態を判定させるように構成されてもよい。コンピュータアプリケーションはまた、プロセッサによって実行されるとき、システムに、プロセッサから推定される未成熟血小板状態に関する情報を出力させるように構成され得る。いくつかの場合には、電流測定値として、サンプルの低周波電流測定値が挙げられる。いくつかの場合には、光散乱測定値として、低角光散乱測定値、下中央角光散乱測定値、上中央角光散乱測定値、又はこれらの２つ以上の組み合わせが挙げられる。いくつかの場合には、システムは、電磁ビーム源と、光センサアセンブリと、を含んでよい。光センサアセンブリを使用して、軸光損失測定値を得てよい。いくつかの場合には、システムは、電磁ビーム源と、光センサアセンブリと、を含み、光センサアセンブリを使用して光散乱測定値を得てよい。いくつかの場合には、システムは、電磁ビーム源と、電極アセンブリと、を含み、電極アセンブリを使用して電流測定値を得てよい。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られたＤＣインピーダンス測定値を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。ある場合において、光測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られた光測定値を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値及び光測定値が、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールを介して得られるＤＣインピーダンス測定値及び光測定値、並びに全血球計数モジュールを介して得られる血小板計数を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。いくつかの場合において、システムは、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方を含む。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
更に別の態様において、本発明の実施形態は、個人の未成熟血小板状態を推定するための自動化システムを包含する。例示的なシステムは、記憶媒体と、プロセッサと、を含んでよい。記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、個人の生体サンプルに関する電流光伝播データにアクセスさせ、電流光伝播データを使用し、個人の推定される未成熟血小板状態を判定させ、プロセッサから推定される未成熟血小板状態に関する情報を出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを含み得る。いくつかの場合には、プロセッサは、電流光伝播データを入力として受信するように構成される。いくつかの場合には、プロセッサ、記憶媒体、又は両方は、血液学的機器内に組み込まれる。いくつかの場合には、血液学的機器は、電流光伝播データを発生させる。いくつかの場合には、プロセッサ、記憶媒体、又は両方は、コンピュータ内に組み込まれ、コンピュータは血液学的機器と通信する。いくつかの場合には、血液学的機器は、電流光伝播データを発生させる。いくつかの場合には、プロセッサ、記憶媒体、又は両方は、コンピュータ内に組み込まれ、ネットワークを介してコンピュータは血液学的機器とリモート通信する。いくつかの場合には、血液学的機器は、電流光伝播データを発生させる。いくつかの場合には、電流光伝播データとして、サンプルの軸光損失測定値、サンプルの光散乱測定値、又はサンプルの電流測定値が挙げられる。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られたＤＣインピーダンス測定値を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。ある場合において、光測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られた光測定値を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値及び光測定値が、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールを介して得られるＤＣインピーダンス測定値及び光測定値、並びに全血球計数モジュールを介して得られる血小板計数を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。いくつかの場合において、システムは、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方を含む。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
別の態様では、本発明の実施形態は、個人の生理学的状態を評価するシステム及び方法を包含する。例示的なシステムは、記憶媒体と、プロセッサと、を含んでよい。記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、個人の生体サンプルに関する電流光伝播データにアクセスさせ、電流光伝播データの測定値に基づくパラメータを使用し、個人の生理学的状態を判定させるように構成される、コンピュータアプリケーションを含んでよい。判定された生理学的状態は、個人が正常な未成熟白血球の状態を有するかどうかの指標を提供できる。またコンピュータアプリケーションは、プロセッサによって実行されるとき、システムに、プロセッサから個人の生理学的状態に関する情報を出力させるように構成されてもよい。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られたＤＣインピーダンス測定値を使用して、個人の生理学的状態を判定するように構成される。ある場合において、光測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られた光測定値を使用して、個人の生理学的状態を判定するように構成される。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値及び光測定値が、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールを介して得られるＤＣインピーダンス測定値及び光測定値、並びに全血球計数モジュールを介して得られる血小板計数を使用して、個人の生理学的状態を判定するように構成される。いくつかの場合において、システムは、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方を含む。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
更にまた別の態様では、本発明の実施形態は、血液学的システムデータから、個人が異常な未成熟血小板を有し得るかどうかを特定する自動化システム及び方法を包含する。例示的なシステムは、記憶媒体と、プロセッサと、を含んでよい。記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムを、個人の血液サンプルに関する電流光伝播データにアクセスさせ、血液学的電流光伝播データの測定値に基づくパラメータを使用し、個人の推定される未成熟な血小板状態を判定させるように構成される、コンピュータアプリケーションを含み得る。コンピュータアプリケーションはまた、プロセッサによって実行されるとき、システムに、プロセッサから、個人の推定される未成熟血小板状態に関する未成熟血小板情報を出力させるように構成され得る。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られたＤＣインピーダンス測定値を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。ある場合において、光測定値は、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールにより得られた光測定値を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値及び光測定値が、網赤血球モジュールにより得られ、システムは、網赤血球モジュールを介して得られるＤＣインピーダンス測定値及び光測定値、並びに全血球計数モジュールを介して得られる血小板計数を使用して、個人の推定される未成熟血小板状態を判定するように構成される。いくつかの場合において、システムは、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方を含む。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。
更なる態様では、本発明の実施形態は、個人の生体サンプルを評価する自動化システム及び方法を包含する。例示的な方法は、サンプルを分析する粒子分析システムから得られた分析結果に基づいて、生体サンプルの電流光伝播データプロファイルを判定する工程を含んでよい。例示的な方法は更に、コンピュータシステムを使用して、算出されたパラメータによって個人に対する生理学的状態を判定する工程であって、算出されたパラメータが、電流光伝播データプロファイルの電流光伝播データ測定値の関数に基づき、生理学的状態が、個人が正常未成熟血小板状態を有するかどうかの指標を提供する、工程を含んでもよい。例示的な方法は更に、生理学的状態を出力する工程を含んでもよい。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値が網赤血球モジュールにより得られ、方法は、ＤＣインピーダンス測定値に基づき個人の生理学的状態を判定する工程を含む。ある場合において、光測定値が網赤血球モジュールにより得られ、方法は、光測定値に基づき個人の生理学的状態を判定する工程を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値、及び光測定値は網赤血球モジュールにより得られ、方法はＤＣインピーダンス測定値、光測定値、及び全血球計数モジュールにより得られる血小板計数に基づいて、個人の生理学的状態を判定する工程を含む。いくつかの場合において、この方法は、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方の使用に依存する。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
更に尚、追加の態様では、本発明の実施形態は、患者の治療計画を決定するシステム及び方法を包含する。例示的な方法は、患者の生体サンプルに関する電流光伝播データプロファイルにアクセスする工程と、コンピュータシステムを使用して、電流光伝播データプロファイルに基づいて患者に対する推定される未成熟血小板状態を判定する工程と、を含んでよい。例示的な方法は更に、推定される未成熟血小板状態に基づいて患者の治療計画を決定する工程を含んでもよい。いくつかの場合において、推定される未成熟血小板状態は、血小板に係る病気の陽性の指標を含む。いくつかの場合において、推定される血小板状態は、血小板に係る病気の陰性の指標を含む。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値が網赤血球モジュールにより得られ、推定される患者の未成熟血小板状態は、ＤＣインピーダンス測定値に基づいて判定される。ある場合において、光測定値が網赤血球モジュールにより得られ、推定される患者の未成熟血小板状態は、光測定値に基づいて判定される。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値、及び光測定値は網赤血球モジュールにより得られ、患者の推定される未成熟血小板状態は、ＤＣインピーダンス測定値、光測定値、及び全血球計数モジュールにより得られる血小板計数に基づいて判定される。いくつかの場合において、この方法は、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方の使用に依存する。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
別の態様では、本発明の実施形態は、個人に対する治療計画を決定するシステム及び方法を包含する。例示的な方法は、個人の生体サンプルに関連する電流光伝播データプロファイルにアクセスする工程と、コンピュータシステムを使用して、パラメータによって個人の生理学的状態を判定する工程であって、パラメータが、電流光伝播データプロファイルの電流光伝播データ測定値に基づき、生理学的状態が、推定される未成熟血小板状態に相当する、工程と、を含んでよい。例示的な方法はまた、個人の生理学的状態に基づいて個人の治療計画を決定する工程を含み得る。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値が網赤血球モジュールにより得られ、個人の生理学的状態は、ＤＣインピーダンス測定値に基づいて判定される。ある場合において、光測定値が網赤血球モジュールにより得られ、個人の生理学的状態は、光測定値に基づいて判定される。ある場合において、ＤＣインピーダンス測定値、及び光測定値は網赤血球モジュールにより得られ、個人の生理学的状態は、ＤＣインピーダンス測定値、光測定値、及び全血球計数モジュールにより得られる血小板計数に基づいて判定される。いくつかの場合において、この方法は、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方の使用に依存する。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
更に別の態様では、本発明の実施形態は、個人の血液から得られた生体サンプルに基づいて、個人の未成熟血小板状態を推定する自動化システム及び方法を包含する。例示的なシステムは、細胞照合ゾーンを有する光学素子と、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞の直流（ＤＣ）インピーダンスを測定するように構成される電極アセンブリと、ビーム軸に沿って光ビームを方向付け、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞を照射するように配向される光源と、細胞照合ゾーンと光学的に結合する光検出アセンブリと、を含む。例示的な光検出アセンブリは、第１の伝播光を検出する、細胞照合ゾーンに対して第１の位置に配置された第１のセンサ領域と、第２の伝播光を検出する、細胞照合ゾーンに対して第２の位置に配置される第２のセンサ領域と、軸方向伝播光を検出する、細胞照合ゾーンに対して第３の位置に配置される第３のセンサ領域と、を含んでよい。いくつかの実施形態では、このシステムは、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１の伝播光、第２の伝播光、及び軸光測定値の部分集合を、個人の推定される未成熟血小板状態に相関付けるように構成される。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。いくつかの実施形態により、システムは、ＤＣインピーダンス測定値を個人の推定される未成熟血小板状態と相関付けるように構成される。いくつかの実施形態により、システムは、光測定値を個人の推定される未成熟血小板状態と相関付けるように構成される。いくつかの実施形態により、システムはＤＣインピーダンス、光測定値、及び血小板計数を、推定される個人の未成熟血小板状態と相関付けるように構成される。いくつかの場合において、システムは、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方を含む。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。
また更なる態様において、本発明の実施形態は、個人の血液から得られた生体サンプルに基づいて、個人の未成熟血小板状態を推定するためのシステムを包含する。例示的なシステムは、細胞照合ゾーンを有する光学素子と、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞の直流（ＤＣ）インピーダンスを測定するように構成される電極アセンブリと、ビーム軸に沿って光ビームを方向付け、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞を照射するように配向される光源と、細胞照合ゾーンと光学的に結合し、生体サンプルの照射された細胞によって散乱した、及び透過した光を測定する光検出アセンブリと、を含む。例示的な光検出アセンブリは、光ビーム軸に対して第１の範囲内の照射された細胞からの第１の伝播光、光ビーム軸に対して第２の角度範囲内の照射された細胞からの第２の伝播光であって、第２の範囲が第１の範囲と異なる伝播光、及び、ビーム軸に沿って照射された細胞から伝播された軸光、を測定するように構成されてよい。ある実施形態において、システムは、ＤＣインピーダンス、第１の伝播光、第２の伝播光、及び軸光測定値の部分集合と組み合わせた、生体サンプルの細胞からの全血球計数血小板測定値の部分集合を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成される。いくつかの場合には、光検出アセンブリは、第１の伝播光を測定する第１のセンサゾーンと、第２の伝播光を測定する第２のセンサゾーンと、軸方向伝播光を測定する第３のセンサゾーンと、を含む。いくつかの場合には、光検出アセンブリは、第１の伝播光を測定する第１のセンサと、第２の伝播光を測定する第２のセンサと、軸方向伝播光を測定する第３のセンサと、を含む。いくつかの場合には、このシステムは、ＤＣインピーダンス、第１の伝播光、第２の伝播光、及び軸光測定値の部分集合と組み合わせた、生体サンプルの細胞からの全血球計数測定値の部分集合を、個人の未成熟血小板状態の推定値に相関付けるように構成される。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。いくつかの実施形態により、個人の未成熟血小板状態の推定値は、未成熟血小板計数、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む。いくつかの実施形態により、システムは、ＤＣインピーダンス測定値を個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成される。いくつかの実施形態により、システムは、光測定値を個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成される。いくつかの実施形態により、システムは、ＤＣインピーダンス測定値、光測定値、及び血小板計数を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成されている。いくつかの場合において、システムは、網赤血球モジュール、全血球計数モジュール、又は両方を含む。いくつかの場合において、網赤血球モジュールにより得られる光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値を含み得る。いくつかの場合には、生体サンプルは、個人の血液サンプルである。
別の態様において、本発明の実施形態は、生体サンプルにおける未成熟血小板状態を判定する血液学的システムを包含する。例示的な血液学的システムは、生体サンプルの未成熟血小板事象、及び複合血液成分事象を判定するように構成された第１のモジュール、及び未成熟血小板事象の複合血液成分事象に対する比率に基づいて未成熟血小板状態を判定するように構成されたデータ処理モジュールを含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、生体サンプルの赤血球計数及び合計血小板計数を判定するように構成された、第２のモジュールを更に含む、段落［００３３］によるシステムを包含する。データ処理モジュールは、第１因子と第２因子の積に基づいて未成熟血小板状態を判定するように構成され得、第１因子は赤血球計数の合計血小板計数に対する比率であり、第２因子は未成熟血小板事象の複合血液成分事象に対する比率である。複合血液成分事象は、生体サンプルの赤血球（ＲＢＣ）事象であり得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、生体サンプルの血球計数及び合計血小板計数を判定するように構成された、第２のモジュールを更に含む、段落［００３３］によるシステムを包含する。データ処理モジュールは、第１因子と第２因子の積に基づいて未成熟血小板状態を判定するように構成され得、第１因子は血球計数の合計血小板計数に対する比率であり、第２因子は未成熟血小板事象の複合血液成分事象に対する比率である。血球計数は、赤血球（ＲＢＣ）、有核赤血球（ＮＲＢＣ）、及び白血球（ＷＢＣ）計数の合計であり得る。複合血液成分事象は、赤血球（ＲＢＣ）、有核赤血球（ＮＲＢＣ）、及び白血球（ＷＢＣ）事象の合計であり得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、第２のモジュールが全血球計数（ＣＢＣ）モジュールである、段落［００３４］又は［００３５］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、第１のモジュールが体積伝導度散乱（ＶＣＳ）モジュールである、段落［００３３］〜［００３６］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、未成熟血小板状態が未成熟血小板計数の推定値、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む、段落［００３３］〜［００３７］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、複合血液成分事象が生物学的サンプルの合計血小板事象である、段落［００３３］〜［００３８］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、第１のモジュールが、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び軸光損失（ＡＬＬ）測定値からなる群から選択される要素を含む、光測定値に基づいて未成熟血小板事象を判定するように構成される、段落［００３３］〜［００３９］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が低角光散乱であり、第１のモジュールが、ｌｏｇＬＡＬＳの値が約２００超であるときに、未成熟血小板事象を判定するように構成される、段落［００４０］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が下中央角光散乱であり、第１のモジュールが、ｌｏｇＬＭＡＬＳの値が約１００超であるときに、未成熟血小板事象を判定するように構成される、段落［００４０］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値を含み、中央角光散乱（ＭＡＬＳ）がＵＭＡＬＳとＬＭＡＬＳの合計であり、第１のモジュールが、ｌｏｇＭＡＬＳ値が約１００より大きいときに、未成熟血小板事象を判定するように構成されている、段落［００４０］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値であり、第１のモジュールが、ｌｏｇＵＭＡＬＳの値が約１００超であるときに、未成熟血小板事象を判定するように構成される、段落［００４０］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が軸光損失（ＡＬＬ）測定値であり、第１のモジュールが、ｌｏｇＡＬＬの値が約１４０超であるときに、未成熟血小板事象を判定するように構成される、段落［００４０］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、生体サンプルにおける未成熟血小板状態を判定する自動化した方法を包含する。例示的な自動化された方法は、生体サンプルに関するデータファイルにアクセスする工程であって、データプロファイルは、生体サンプルを分析する粒子分析システムから得られる分析結果に基づく、工程と、プロセッサによりコンピュータアプリケーションを含む記憶媒体を実行することにより、データプロファイルに基づいて生体サンプルの未成熟血小板事象及び複合血液成分事象を判定する工程とを含み得る。自動化した方法は更に、未成熟血小板事象の複合血液成分事象に対する比率に基づいて未成熟血小板状態を判定する工程を含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、データプロファイルが生体サンプルの体積伝導度散乱（ＶＣＳ）を含む、段落［００４６］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、未成熟血小板状態が未成熟血小板計数の推定値、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む、段落［００４６］、又は［００４７］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、未成熟血小板状態に基づいて、生体サンプルが得られた個人の治療計画を決定する工程を更に含む、段落［００４６］〜［００４８］のいずれか１つによる方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、複合血液成分事象が生物学的サンプルの合計血小板事象である、段落［００４６］〜［００４９］のいずれか１つによる方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、生体サンプルの赤血球計数及び合計血小板計数を得る工程と、第１因子及び第２因子の積に基づいて未成熟血小板状態を判定する工程であって、第１因子は赤血球計数の合計血小板計数に対する比率であり、第２因子は未成熟血小板事象の複合血液成分事象に対する比率であり、複合血液成分事象は生体サンプルの赤血球（ＲＢＣ）である、工程と、を更に含む、段落［００４６］〜［００５０］のいずれか１つによる方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、赤血球計数及び合計血小板計数が生体サンプルから得られる全血球計数（ＣＢＣ）データに基づく、段落［００５１］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、生体サンプルの血球計数及び合計血小板計数を判定する工程と、第１因子及び第２因子の積に基づいて未成熟血小板状態を判定する工程であって、第１因子は血球計数の合計血小板計数に対する比率であり、第２因子は未成熟血小板事象の複合血液成分事象に対する比率であり、血球計数は赤血球（ＲＢＣ）、有核赤血球（ＮＲＢＣ）、及び白血球（ＷＢＣ）計数の合計であり、複合血液成分事象は赤血球（ＲＢＣ）、有核赤血球（ＮＲＢＣ）、及び白血球（ＷＢＣ）事象の合計である、工程と、を更に含む、段落［００４６］〜［００５０］のいずれか１つによる方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、赤血球計数及び合計血小板計数が生体サンプルから得られる全血球計数（ＣＢＣ）データに基づく、段落［００５３］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体の実行は、プロセッサに、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び軸光損失（ＡＬＬ）測定値からなる群から選択される要素を含む、光測定値に基づいて未成熟血小板事象を判定させる、段落［００４６］〜［００５４］のいずれか１つによる方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値であり、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体の実行が、プロセッサに、ｌｏｇＬＡＬＳ値が約２００超であるときに未成熟血小板事象を判定させる、段落［００５５］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値であり、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体の実行が、プロセッサに、ｌｏｇＬＭＡＬＳ値が約１００超であるときに未成熟血小板事象を判定させる、段落［００５５］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値を含み、中央角光散乱（ＭＡＬＳ）がｇＵＭＡＬＳとＬＭＡＬＳの合計であり、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体の実行が、プロセッサに、ｌｏｇＭＡＬＳ値が約１００より大きいときに、未成熟血小板事象を判定させる、段落［００５５］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）値であり、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体の実行が、プロセッサに、ｌｏｇＵＭＡＬＳ値が約１００超であるときに未成熟血小板事象を判定させる、段落［００５５］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が軸光損失（ＡＬＬ）測定値であり、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体の実行が、プロセッサに、ｌｏｇＡＬＬ値が約１４０超であるときに未成熟血小板事象を判定させる、段落［００５５］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、生体サンプルにおける未成熟血小板状態を推定する自動化したシステムを包含する。例示的な自動化システムは、プロセッサ及び記憶媒体を含み得る。記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、生体サンプルに関する電流光伝播データにアクセスさせ、電流光伝播データを使用し、生体サンプルの推定される未成熟血小板状態を判定させ、プロセッサから推定される未成熟血小板状態に関する情報を出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、プロセッサが電流光伝播データを入力として受信するように構成される、段落［００６１］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、電流光伝播データがサンプルの軸光損失、サンプルの光散乱測定値、及びサンプルの電流測定値からなる群から選択される要素を含む、段落［００６１］又は［００６２］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光散乱測定値が低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、及び上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値を含む群から選択される要素を含む、段落［００６３］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、推定される未成熟血小板状態が、軸光損失測定値、又は光散乱測定値が閾値を超えたという判定に基づく、段落［００６３］、又は［００６４］によるシステムを包含する。
別の態様により、本発明の実施形態は、プロセッサ、記憶媒体、又は両方が血液学的機械に組み込まれる、段落［００６１］〜［００６５］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様により、本発明の実施形態は、プロセッサ、記憶媒体、又は両方が、コンピュータ内に組み込まれ、コンピュータが血液学的機械と通信している、段落［００６１］〜［００６５］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様により、本発明の実施形態は、プロセッサ、記憶媒体、又は両方が、コンピュータ内に組み込まれ、ネットワークを介してコンピュータが血液学的機械と遠隔通信している、段落［００６１］〜［００６５］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様により、本発明の実施形態は、血液学的機械が電流光伝播データを生成する、段落［００６６］〜［００６８］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様により、コンピュータアプリケーションが、プロセッサにより実行されたときに、システムに、生体サンプルに関する全血球計数データにアクセスさせ、電流光伝播データと組み合わせて全血球計数データを使用し、生体サンプル内の推定される未成熟血小板状態を判定させる、段落［００６１］〜［００６９］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様により、本発明の実施形態は、コンピュータアプリケーションが、プロセッサにより実行されるときに、システムに、生体サンプルの赤血球計数、及び合計血小板計数にアクセスさせ、第１因子及び第２因子の積に基づいて未成熟血小板状態を判定させるように構成され、生体サンプルに関する電流光伝播データは、未成熟血小板事象、及び複合血液成分事象を含み、第１因子は赤血球計数の合計血小板計数に対する比率であり、第２因子は未成熟血小板事象の複合血液成分事象に対する比率であり、複合血液成分事象は生体サンプルの赤血球（ＲＢＣ）事象である、段落［００６１］〜［００６９］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様により、本発明の実施形態は、コンピュータアプリケーションが、プロセッサにより実行されるときに、システムに、生体サンプルの赤血球計数、及び合計血小板計数にアクセスさせ、第１因子及び第２因子の積に基づいて未成熟血小板状態を判定させるように構成され、生体サンプルに関する電流光伝播データは、未成熟血小板事象、及び複合血液成分事象を含み、第１因子は赤血球計数の合計血小板計数に対する比率であり、第２因子は未成熟血小板事象の複合血液成分事象に対する比率であり、複合血液成分事象は赤血球（ＲＢＣ）、有核赤血球（ＮＲＢＣ）、及び白血球（ＷＢＣ）事象である、段落［００６１］〜［００６９］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、生体サンプルから得られるデータにおける未成熟血小板事象を特定するための血液学的システムを包含する。例示的な血液学的システムは、細胞照合ゾーンを有する光学素子と、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、ビーム軸に沿って光ビームを方向付け、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞を照射するように配向される光源と、細胞照合ゾーンと光学的に結合し、生体サンプルの照射された細胞によって散乱した、及び生体サンプルの照射された細胞を透過した光を測定する光検出アセンブリと、を含んでよい。光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び軸光損失（ＡＬＬ）測定値からなる群から選択される要素を含み得る。血液学的システムはまた、光測定値に基づいて未成熟血小板事象を特定するように構成された処理モジュールを含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が低角光散乱であり、処理モジュールが、ｌｏｇＬＡＬＳの値が約２００超であるときに、未成熟血小板事象を特定するように構成される、段落［００７３］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値であり、処理モジュールが、ｌｏｇＬＭＡＬＳの値が約１００超であるときに、未成熟血小板事象を特定するように構成される、段落［００７３］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値を含み、中央角光散乱（ＭＡＬＳ）がＵＭＡＬＳとＬＭＡＬＳの合計であり、処理モジュールが、ｌｏｇＭＡＬＳ値が約１００より大きいときに、未成熟血小板事象を特定するように構成されている、段落［００７３］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値であり、処理モジュールが、ｌｏｇＵＭＡＬＳの値が約１００超であるときに、未成熟血小板事象を特定するように構成される、段落［００７３］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が軸光損失（ＡＬＬ）であり、処理モジュールが、ｌｏｇＡＬＬの値が約１４０超であるときに、未成熟血小板事象を特定するように構成される、段落［００７３］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、生体サンプルが染色される、段落［００７３］〜［００７８］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、生体サンプルがニューメチレンブルー染料により染色される、段落［００７３］〜［００７９］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、生体サンプルの未成熟血小板が沈殿したＲＮＡを含む、段落［００７３］〜［００８０］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、生体サンプルから得られるデータにおける未成熟血小板事象を特定するための方法を包含する。例示的な方法は、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを光学素子の細胞照合ゾーンに向けて送達する工程と、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞を、軸を有する光ビームで照射する工程とを含み得る。これらの方法は、生体サンプルの照射される細胞により散乱する、及びこれを透過する光を、光検出アセンブリで測定する工程と、光測定値に基づいて未成熟血小板事象を特定する工程とを更に含み得る。光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び軸光損失（ＡＬＬ）測定値からなる群から選択される要素を含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値であり、未成熟血小板事象が、約２００超であるｌｏｇＬＡＬＳの値に基づいて特定される、段落［００８２］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値であり、未成熟血小板事象が、約１００超であるｌｏｇＬＭＡＬＳの値に基づいて特定される、段落［００８２］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値を含み、中央角光散乱（ＭＡＬＳ）がＵＭＡＬＳとＬＭＡＬＳの合計であり、未成熟血小板事象が、約１００超であるｌｏｇＭＡＬＳの値に基づいて特定される、段落［００８２］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が上中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値であり、未成熟血小板事象が、約１００超であるｌｏｇＬＭＡＬＳの値に基づいて特定される、段落［００８２］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光測定値が軸光損失（ＡＬＬ）測定値であり、未成熟血小板事象が、約１４０超であるｌｏｇＡＬＬの値に基づいて特定される、段落［００８２］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、照射工程の前に染料で生体サンプルを染色する工程を含む、段落［００８２］〜［００８７］のいずれか１つによる方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、染料がニューメチレンブルー染料である、段落［００８８］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、染料が生体サンプルの未成熟血小板内に存在するＲＮＡを沈殿させる、段落［００８８］又は［００８９］による方法を包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人の血液から得られた生体サンプルに基づいて、個人の未成熟血小板状態を推定するための自動化システムを包含する。例示的なシステムは、細胞照合ゾーンを有する光学素子と、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞の直流（ＤＣ）インピーダンスを測定するように構成される電極アセンブリと、ビーム軸に沿って光ビームを方向付け、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞を照射するように配向される光源と、細胞照合ゾーンと光学的に結合し、生体サンプルの照射された細胞によって散乱した、及びこれを透過した光を測定する光検出アセンブリと、を含み得る。光検出アセンブリは、光ビーム軸に対して第１の角度範囲内の照射された細胞からの第１の伝播光、光ビーム軸に対して第２の角度範囲内の照射された細胞からの第２の伝播光であって、第２の範囲が第１の範囲と異なる、第２の伝播光、及び、ビーム軸に沿って照射された細胞から伝播された軸光、を測定するように構成される。このシステムは、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１の伝播光、第２の伝播光、及び軸光測定値の部分集合を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成され得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人の血液から得られた生体サンプルに基づいて、個人の未成熟血小板状態を推定するための自動化システムを包含する。例示的なシステムは、細胞照合ゾーンを有する光学素子と、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞の直流（ＤＣ）インピーダンスを測定するように構成される電極アセンブリと、ビーム軸に沿って光ビームを方向付け、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞を照射するように配向される光源と、細胞照合ゾーンと光学的に結合する光検出アセンブリと、を含み得る。光検出アセンブリは、第１の伝播光を検出する、細胞照合ゾーンに対して第１の位置に配置された第１のセンサ領域と、第２の伝播光を検出する、細胞照合ゾーンに対して第２の位置に配置された第２のセンサ領域と、軸方向伝播光を検出する、細胞照合ゾーンに対する第３の位置に配置する第３のセンサ領域と、を含み得る。システムは、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１の伝播光、第２の伝播光、及び軸光測定値の部分集合を、個人の推定される未成熟血小板状態に相関付けるように構成され得る。
別の実施形態において、本発明の実施形態は、個人の未成熟血小板状態の推定値が未成熟血小板計数の推定値を含む、段落［００９１］又は［００９２］によるシステムを包含する。
別の実施形態において、本発明の実施形態は、個人の未成熟血小板状態の推定値が未成熟血小板の百分率の推定値を含む、段落［００９１］又は［００９２］によるシステムを包含する。
別の実施形態において、本発明の実施形態は、ＤＣインピーダンス測定値が網赤血球モジュールにより得られ、システムがＤＣインピーダンス測定値を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成される、段落［００９１］〜［００９４］のいずれかによるシステムを包含する。
別の実施形態において、本発明の実施形態は、部分集合の光測定値が網赤血球モジュールにより得られ、システムが網赤血球モジュールにより得られる光測定値を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成される、段落［００９１］〜［００９４］のいずれかによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、部分集合の光測定値が網赤血球モジュールにより得られ、ＤＣインピーダンス測定値が網赤血球モジュールにより得られ、システムが網赤血球モジュールにより得られるＤＣインピーダンス測定値、網赤血球モジュールにより得られる光測定値、及び全血球計算モジュールにより得られる血小板計数を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成されている、段落［００９１］〜［００９４］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、全血球計数モジュールを含む、段落［００９７］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、網赤血球モジュールにより得られる部分集合の光測定値が低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び軸光損失（ＡＬＬ）測定値からなる群から選択される要素を含む、段落［００９６］〜［００９８］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、生体サンプルが個人の血液サンプルを含む、段落［００９１］〜［００９９］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人の血液から得られた生体サンプルに基づいて、個人の未成熟血小板状態を推定するための方法を包含する。例示的な方法は、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを光学素子の細胞照合ゾーンに向けて送達する工程と、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞の電流（ＤＣ）インピーダンスを、電極アセンブリで測定する工程とを含み得る。方法は更に、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞を、軸を有する光ビームで照射する工程と、ビーム軸に対して第１の範囲内の、照射される細胞からの第１の伝搬光を、光検出アセンブリで測定する工程とを含み得る。方法は更に、ビーム軸に対する第２の角度範囲内の、照射される細胞からの第２の伝搬光を、光検出アセンブリで測定する工程であって、第２の範囲は第１の範囲とは異なる、工程と、ビーム軸に沿って照射される細胞から伝搬する軸光を光検出アセンブリで測定する工程とを更に含み得る。方法は更に、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１の伝播光、第２の伝播光、及び軸光測定値の部分集合を、個人の推定される未成熟血小板状態に相関付ける工程を含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人からの生体サンプルを評価する方法を包含する。例示的な方法は、生体サンプルの電流光伝播データプロファイルを得る工程と、未成熟血小板状態指標を電流光伝播データプロファイルに基づいて生体サンプルに割り当てる工程と、割り当てられた未成熟血小板状態指標を出力する工程と、を含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人から得られた生体サンプルに基づいて、個人の未成熟血小板状態を推定するための自動化システムを包含する。例示的なシステムは、開口部を通る（ｔｈｏｒｏｕｇｈ）生体サンプルの動きを受容し、これを方向付けるように構成される導管と、開口部を通って移動する際に、生体サンプルを通して発光し、光の散乱及び吸収に関するデータを収集するように構成される光散乱及び吸収測定装置と、開口部を通って移動する際に、生体サンプルに電流を通過させ、電流に関するデータを収集するように構成される電流測定装置と、を含み得る。システムは、光の散乱及び吸収に関するデータ、並びに電流に関するデータを、個人の推定される未成熟血小板状態に相関付けるように構成され得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人から得られた生体サンプルに基づいて、個人の未成熟血小板状態を推定するための自動化システムを包含する。例示的なシステムは、サンプルが開口部を通過する際に、生体サンプルの光散乱データ、光吸収データ、及び電流データを得るトランスデューサを含み得る。システムは更に、プロセッサと、プロセッサによって実行されるとき、システムに、光散乱データ、光吸収データ、電流データ、又はこれらの組み合わせを使用し、個人の推定される未成熟血小板状態を判定させ、推定される未成熟血小板状態に関する情報をプロセッサから出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを有する記憶媒体とを含み得る。
更に別の態様では、本発明の実施形態は、個人から得られた生体サンプルに基づいて個人の未成熟血小板状態を推定する自動化システムを包含する。例示的なシステムは、サンプルが開口部を通過する際に、生体サンプルの電流光伝播データを得るトランスデューサを含み得る。システムは更に、プロセッサと、プロセッサによって実行されるとき、システムに、電流光伝播データを使用し、個人の推定される未成熟血小板状態を判定させ、推定される未成熟血小板状態に関する情報をプロセッサから出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを有する記憶媒体とを含み得る。
別の態様では、本発明の実施形態は、個人から得られた生体サンプルに基づいて、個人が異常未成熟血小板状態を有し得るかどうかを特定する自動化システムを包含する。例示的なシステムは、サンプルが開口部を通過する際に、生体サンプルの光散乱データ、光吸収データ、及び電流データを得るトランスデューサを含み得る。システムは更に、プロセッサと、プロセッサによって実行されるとき、システムに、光散乱データ、光吸収データ、又は電流データのうち１つ以上の測定値に基づくパラメータを使用し、個人の推定される未成熟血小板状態を判定させ、プロセッサから個人の推定される未成熟血小板状態に関する情報を出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを有する記憶媒体とを含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人から得られる生体サンプルを評価する方法を包含する。例示的な方法は、生体サンプルを粒子分析システムの開口部に通過させる工程と、サンプルが開口部を通過する際に生体サンプルの光散乱データ、光吸収データ、及び電流データを得る工程と、光散乱データ、光吸収データ、電流データ、又はそれらの組み合わせに基づいて、生体サンプルの電流光伝播データプロファイルを判定する工程と、電流光伝播データプロファイルに基づいて、未成熟血小板状態指標を生体サンプルに割り当てる工程と、割り当てられた未成熟血小板状態指標を出力する工程とを含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人からの生体サンプルを評価する自動化された方法を包含する。例示的な方法は、サンプルが開口部を通過する際に、粒子分析システムを使用して、生体サンプルの光散乱データ、光吸収データ、及び電流データを得る工程を含む。方法は更に、粒子分析システムから得られる分析結果に基づいて生体サンプルの電流光伝播データプロファイルを判定する工程と、パラメータに従い、個人の推定される未成熟血小板状態を、コンピュータシステムを使用して判定する工程であって、パラメータは電流光伝播データプロファイルの電流光伝播データ測定値に基づく、工程とを含み得る。方法は更に、推定される未成熟血小板状態を出力する工程を含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人の未成熟血小板状態を推定するための自動化システムを包含する。例示的なシステムは、プロセッサと、プロセッサによって実行されるとき、システムに、サンプルの軸光損失測定値、サンプルの光散乱測定値、サンプルの電流測定値、若しくはそれらのうちの２つ以上の組み合わせに少なくとも部分的に関する情報を含む、個人の生体サンプルに関する情報にアクセスさせ、軸光損失測定値、複数の光散乱測定値、電流測定値、又はそれらの組み合わせに少なくとも部分的に関する情報を使用し、個人の予測される未成熟血小板状態を判定させ、推定される未成熟血小板状態に関する情報をプロセッサから出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを有する記憶媒体と、を含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、電流測定値が、サンプルの低周波電流測定値を含む、段落［０１０９］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光散乱測定値が、低角光散乱測定値、下中央角光散乱測定値、上中央角光散乱測定値、又はこれらの２つ以上の組み合わせを含む、段落［０１０９］、又は［０１１０］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、電磁ビーム源及び光センサアセンブリを更に含み、光センサアセンブリは、軸光損失測定値を得るために使用される、段落［０１０９］〜［０１１１］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、電磁ビーム源及び光センサアセンブリを更に含み、光センサアセンブリは、光散乱測定値を得るために使用される、段落［０１０９］〜［０１１２］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、電磁ビーム源及び電極アセンブリを更に含み、電極アセンブリは、電流測定値を得るために使用される、段落［０１０９］〜［０１１３］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人の未成熟血小板状態を推定するための自動化システムを包含する。例示的なシステムは、プロセッサと、プロセッサによって実行されるとき、システムに、個人の生体サンプルに関する電流光伝播データにアクセスさせ、電流光伝播データを使用し、個人の推定される未成熟血小板状態を判定させ、プロセッサから推定される未成熟血小板状態に関する情報を出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを有する記憶媒体とを含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、プロセッサが電流光伝播データを入力として受信するように構成される、段落［０１１５］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、プロセッサ、記憶媒体、又は両方が血液学的機械に組み込まれる、段落［０１１５］〜［０１１６］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、血液学的機械が電流光伝播データを生成する、段落［０１１７］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、プロセッサ、記憶媒体、又は両方が、コンピュータ内に組み込まれ、コンピュータが血液学的機械と通信している、段落［０１１５］又は［０１１６］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、血液学的機械が電流光伝播データを生成する、段落［０１１９］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、プロセッサ、記憶媒体、又は両方が、コンピュータ内に組み込まれ、ネットワークを介してコンピュータが血液学的機械と遠隔通信している、段落［０１１５］又は［０１１６］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、血液学的機械が電流光伝播データを生成する、段落［０１２１］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、電流光伝播データがサンプルの軸光損失測定値、サンプルの光散乱測定値、サンプルの光散乱測定値、及びサンプルの電流測定値からなる群から選択される要素を含む、段落［０１１５］〜［０１２２］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人の生理学的状態を評価するための自動化システムを包含する。例示的なシステムは、プロセッサと、プロセッサによって実行されるとき、システムに、個人の生体サンプルに関する電流光伝播データにアクセスさせ、電流光伝播データの測定値に基づくパラメータを使用し、個人の生理学的状態を判定させ、判定された生理学的状態が個人が通常の未成熟血小板状態を有するかどうかの指標を提供し、個人の生理学的状態に関する情報をプロセッサから出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを有する記憶媒体とを含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、血液学的システムデータから、個人が異常な未成熟血小板状態を有し得るかどうかを特定する自動化システムを包含する。例示的なシステムは、プロセッサと、プロセッサによって実行されるとき、システムに、個人の血液サンプルに関する血液学的電流光伝播データにアクセスさせ、血液学的電流光伝播データの測定値に基づくパラメータを使用し、個人の推定される未成熟血小板状態を判定させ、個人の推定される未成熟血小板状態に関する未成熟血小板情報をプロセッサから出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを有する記憶媒体とを含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人からの生体サンプルを評価する自動化方法を包含する。例示的な方法は、サンプルを分析する粒子分析システムから得られた分析結果に基づいて生体サンプルの電流光伝播デープロファイルを判定する工程と、コンピュータシステムを使用して、算出されたパラメータにより、個人の生理学的状態を判定する工程であって、算出されたパラメータは、電流光伝播データプロファイルの電流光伝播データ測定値の関数に基づいており、生理学的状態が個人が正常な未成熟血小板状態を有するかどうかの指標を提供する、工程と、を含み得る。方法は更に、生理学的状態を出力する工程を含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、患者のための治療計画を決定する方法を包含する。例示的な方法は、患者の生体サンプルに関する電流光伝播データプロファイルにアクセスする工程と、コンピュータシステムを使用して、電流光伝播データプロファイルに基づいて、患者の推定される未成熟血小板状態を判定する工程と、推定される未成熟血小板状態に基づいて患者の治療計画を決定する工程とを含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、推定される未成熟血小板状態が血小板に関する病気の陽性の指標を含む、段落［０１２７］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人のための治療計画を決定する方法を包含する。例示的な方法は、個人の生体サンプルに関する電流光伝播データプロファイルにアクセスする工程と、コンピュータシステムを使用して、パラメータにより、個人の生理学的状態を判定する工程であって、パラメータが電流光伝播データプロファイルの電流光伝播データ測定値に基づいており、生理学的状態が推定される未成熟血小板状態に対応する、工程と、個人の生理学的状態に基づいて個人の治療計画を決定する工程と、を含み得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、個人の血液から得られた生体サンプルに基づいて、個人の未成熟血小板状態を推定するための自動化システムを包含する。例示的なシステムは、細胞照合ゾーンを有する光学素子と、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞の直流（ＤＣ）インピーダンスを測定するように構成される電極アセンブリと、ビーム軸に沿って光ビームを方向付け、細胞照合ゾーンを個別に通過する生体サンプルの細胞を照射するように配向される光源と、細胞照合ゾーンと光学的に結合し、生体サンプルの照射された細胞によって散乱した、及びこれを透過した光を測定する光検出アセンブリと、を含み得る。光検出アセンブリは、光ビーム軸に対して第１の範囲内の照射された細胞からの第１の伝播光、光ビーム軸に対して第２の角度範囲内の照射された細胞からの第２の伝播光であって、第２の範囲が第１の範囲と異なる伝播光、及び、ビーム軸に沿って照射された細胞から伝播された軸光、を測定するように構成できる。システムは、ＤＣインピーダンス、第１の伝播光、第２の伝播光、及び軸光測定値の部分集合と組み合わせた、生体サンプルの細胞からの全血球計数血小板測定値の部分集合を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成され得る。
別の態様において、本発明の実施形態は、光検出アセンブリが、第１の伝搬光を測定する第１のセンサゾーンと、第２の伝搬光を測定する第２のセンサゾーンと、軸方向の伝搬光を測定する第３のセンサゾーンとを含む、段落［０１３０］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、光検出アセンブリが、第１の伝搬光を測定する第１のセンサと、第２の伝搬光を測定する第２のセンサと、軸方向の伝搬光を測定する第３のセンサとを含む、段落［０１３０］によるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、システムが、ＤＣインピーダンス、第１の伝播光、第２の伝播光、及び軸光測定値の部分集合と組み合わせられた、生体サンプルの細胞からの全血球計数測定値の部分集合を、個人の未成熟血小板状態の推定値と相関付けるように構成される、段落［０１３０］〜［０１３２］のいずれか１つによるシステムを包含する。
別の態様において、本発明の実施形態は、生体サンプルが個人の血液サンプルを含む、段落［０１３０］〜［０１３３］のいずれか１つによるシステムを包含する。
本発明の実施形態による未成熟血小板の形成及び分析の態様を例示する図である。 本発明の実施形態による未成熟血小板の形成及び分析の態様を例示する図である。 本発明の実施形態による未成熟血小板の形成及び分析の態様を例示する図である。 本発明の実施形態による細胞分析システムの態様を模式的に図説する図である。 本発明の実施形態による細胞分析システムの態様を示す、システムブロック図である。 本発明の実施形態による個人の未成熟血小板状態を評価するための自動化細胞分析システムの態様を示す図である。 本発明の実施形態による細胞分析システムの光学素子の態様を示す図である。 本発明の実施形態による、個人の未成熟血小板状態を評価するための例示的な方法の態様を図説する図である。 本発明の実施形態による例示的なモジュールシステムの、簡略ブロック図である。 本発明の実施形態による白血球分画スクリーンの例示的なスクリーンショットを図説する図である。 本発明の実施形態による血球パラメータを得る手法を模式的に示す図である。 本発明の実施形態による血球パラメータを得る手法を模式的に示す図である。 本発明の実施形態による血球パラメータを得る手法を模式的に示す図である。 本発明の実施形態による個人から得られた生体サンプルに基づいて未成熟血小板状態を判定するための方法の態様を示す図である。 本発明の実施形態による血球分析装置の態様を示す図である。 本発明の実施形態による血球分析装置の態様を示す図である。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を図説する図である。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を図説する図である。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を図説する図である。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を図説する図である。 Ａ〜Ｄは、本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を図説する図である。 Ａ〜Ｄは、本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を図説する図である。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を図説する図である。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を図説する図である。
説明目的で概説すると、本発明の実施形態は、未成熟血小板の割合の計算のため、血液分析器において網赤血球モジュールを使用することを含むシステム及び方法を包含する。例示的な血液細胞分析器は、フローセル中のウィンドウに向けて方向付けられた細い光ビームを生じさせる、光源を含んでよい。様々な非限定実施形態では、光源はレーザー又はレーザーダイオードであり、キャリア流体は、血液サンプルの個々の細胞をフローセルを通して運ぶことによって、個々の各細胞の光ビームとの相互作用を可能にする。フローセルに隣接して位置する複数の光センサを使用して、フローセルを通過する細胞によって様々な角度で散乱する光の強度を記録できる。ある実施形態では、１つの光センサは光ビームの経路中にじかに置かれ、３つの光センサのグループは、光ビームの経路から測定された、所定の角度範囲内の細胞によって散乱された光を集めるために位置される。信号は、これらの検出器からプロセッサに送信され、デジタル化、解析を経て、結果を表示できる。
いくつかの実施形態によると、網赤血球モジュールを使用して、個人から得られた生体サンプルの血球の分析ができる。ある実施形態において、血液サンプルの細胞は、未成熟血小板のリボ核酸を選択的に染色するために第１の試薬によりインキュベートされる。一実施形態では、染料であるニューメチレンブルー（ＮＭＢ）を使用する。
したがって、本明細書に記載されるのは、個人から得られた生体サンプルに基づいて、個人の血小板状態を評価するように構成される血液学的システム及び方法である。図１Ａは、赤血球（左、ヒト赤血球）、血小板（中央、栓球）、及び白血球（右、白血球）を含む血球の走査型電子顕微鏡写真を提供する。これらの３つの血球型の各々は、骨髄中で生成される。図１Ｂは、人体内の血小板情報プロセスの概略図を提示する。ここに示されるように、血小板は、骨髄中の大きい細胞である巨核球から生じる。巨核球は骨髄の小さい血管中に延在し、巨核球細胞質の断片は、未成熟血小板を形成するために放出される。血液循環中への放出後に血小板は成熟する。血小板は、約７〜１０日のライフサイクルを有し、血小板形成及び交換は、持続的なサイクルである。血小板は、止血及び血餅形成において重要な役割を果たす。図１Ｃで図説されるように、様々な血小板パラメータは、個人の血小板状態を評価するために評価され得る。例えば、例示的な評価法は、血液中の未成熟血小板の数、又は未成熟な合計血小板計数の百分率を得る工程を含み得る。本明細書に記載の血液学的システム及び方法は、個人の生体サンプルのあるインピーダンス、伝導度、及び角度付き光伝播測定値に関するデータに基づいて、個人が正常又は異常な未成熟血小板パラメータを示しているのかどうかを評価することができる。
複数の角度における光散乱を検出する細胞分析システムは、生体サンプル（例えば、血液サンプル）を分析し、個人の予測される未成熟血小板状態を出力するために使用され得る。例示的なシステムは、吸光、つまり軸光損失測定値に関連する光透過データに加えて、３つ以上の角度範囲について光散乱データを得るセンサアセンブリを備えることによって、特定の染料、抗体、又は蛍光技術を必要とせずに、正確で、感度が高く、かつ分離能が高い結果をもたらす。１つの場合では、ＤｘＨ ８００血液分析器（Ｂｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ（Ｂｒｅａ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，ＵＳＡ））などの血液分析器は、複数の光散乱角度に基づいて生体サンプル（例えば血液サンプル）を分析し、個人の予測される未成熟血小板状態を出力するように構成される。ＤｘＨ ８００は、血液内の細胞成分を示す形態学的特徴を認識するように構成される、様々なチャネル処理モジュールを含む。例えば、ＤｘＨは、特定の血球成分を分析するように構成される網赤血球チャネル処理モジュールを含む。ＤｘＨ ８００は、サンプルの分析に基づいて膨大な量のデータを生じるように構成され、このようなデータは、本明細書において詳述するが、ＣＢＣデータ又はＶＣＳデータと称されることがある。
いくつかの実施形態では、ＶＣＳデータは、分析したサンプルの各細胞に対する異なるパラメータの判定に基づいており、かかるパラメータは、各細胞の形態と相関する。具体的には、細胞の大きさに対応する体積パラメータは、インピーダンスによって直接測定することができる。更に、内部細胞密度に対応する伝導度パラメータは、細胞を横切る高周波の伝導によって直接測定することができる。その上、細胞質の粒状度及び核の複雑さに対応する５つの異なる光散乱の角度（又は角度範囲）は、例えば、様々な光検出機構を用いて測定できる。
図２は、細胞分析システム２００を模式的に図説する。ここに示されるように、システム２００は、前処理システム２１０と、トランスデューサモジュール２２０と、分析システム２３０と、を含む。システム２００は、本明細書において３つのコアシステムブロック（２１０、２２０、及び２３０）に関して非常に高水準で説明されるが、当業者は、システム２００が、中央制御プロセッサ（１つ又は複数）、ディスプレイシステム（１つ又は複数）、流体系（１つ又は複数）、温度制御システム（１つ又は複数）、ユーザー安全制御システム（１つ又は複数）などといった、多くの他のシステム構成要素を含むことを、容易に理解するであろう。操作中、全血サンプル（ＷＢＳ）２４０は分析のためにシステム２００に送られてよい。いくつかの場合には、ＷＢＳ ２４０はシステム２００内に吸引される。例示的な吸引法は、当業者には既知である。吸引後、ＷＢＳ ２４０は前処理システム２１０に送達されてよい。前処理システム２１０はＷＢＳ ２４０を受け取り、更に測定かつ分析するために、ＷＢＳ ２４０の前処理に関する操作を実行できる。例えば、前処理システム２１０は、トランスデューサモジュール２２０に提示するため、ＷＢＳ ２４０を所定のアリコートに分割してよい。また前処理システム２１０は、混合チャンバを含んでもよく、適当な試薬をそのアリコートに加えることができる。例えば、アリコートが白血球サブセット集団の鑑別について試験される場合、ＲＢＣを破壊し除去するために、溶解試薬（例えば、赤血球溶解緩衝剤であるＥＲＹＴＨＲＯＬＹＳＥ）が、アリコートに加えられてもよい。また、前処理システム２１０は温度制御要素を含み、試薬及び／又は混合チャンバの温度を制御してもよい。適当な温度制御によって、前処理システム２１０の操作の一貫性を改善できる。
いくつかの場合には、所定のアリコートを、前処理システム２１０からトランスデューサモジュール２２０に移してよい。以下で詳述するように、トランスデューサモジュール２２０は、その中を個別に通過するＷＢＳの細胞の、直流（ＤＣ）インピーダンス、高周波（ＲＦ）伝導度、光透過、及び／又は光散乱の測定を実行できる。測定されたＤＣインピーダンス、ＲＦ伝導度、及び光伝播（例えば光透過、光散乱）パラメータを、データ処理のために分析システム２３０に提供、つまり送信することができる。いくつかの場合では、分析システム２３０は、コンピュータ処理機能、及び／又は、図６に図説され、かつ以下に詳しく述べられるシステムに関して本明細書で記載されるものなどの１つ以上のモジュール若しくは構成要素を含み得、これによって、測定されたパラメータを評価し、血球成分を識別して数え、ＷＢＳの要素の特徴を示すデータの部分集合を個人の未成熟血小板状態と相関付けることができる。本明細書に示されるように、細胞分析システム２００は、予測される未成熟血小板状態及び／又は個人に対して処方される治療計画を含む、報告２５０を生成又は出力し得る。いくつかの場合には、余剰の生体サンプルを、トランスデューサモジュール２２０から外部（あるいは内部）廃棄システム２６０に方向付けてよい。
治療計画には、患者の状態に対処する目的で、１種以上の医薬品、つまり治療薬を、個人に投与することを含んでよい。本明細書に記載されるように、異常未成熟血小板計数、又は百分率を有すると特定された個人の治療のため、様々な治療法のいずれかを使用することができる。
図３は、トランスデューサモジュールをより詳細に、及び付属要素をより詳細に示す。ここに示されるように、システム３００は、ビーム３１４を放出するレーザー３１０などの光源又は照射源を有する、トランスデューサモジュール３１０を含む。レーザー３１２は、例えば、６３５ｎｍ、５ｍＷの固体レーザーであってよい。いくつかの場合には、システム３００は、ビーム３１４を調節して、得られるビーム３２２がフローセル３３０の細胞照合ゾーン３３２に焦点が合い、位置付けられるような、焦点調整システム３２０を含でもよい。いくつかの場合には、フローセル３３０は、前処理システム３０２からサンプルのアリコートを受け取る。本明細書の別の場所で記載されるように、フローセル３３０内のサンプルのアリコートの流体力学的焦点調節のため、様々な流体機構及び手法を利用することができる。
いくつかの場合には、アリコートは、一般に細胞照合ゾーン３３２を通って流れ、その成分が細胞照合ゾーン３３２を１つずつ通過するようにする。いくつかの場合には、システム３００は、米国特許第５，１２５，７３７号、同第６，２２８，６５２号、同第７，３９０，６６２号、同第８，０９４，２９９号、及び同第８，１８９，１８７号（これらの内容は参照により本明細書に組み込まれる）に記載されるものなどの、トランスデューサモジュール又は血液分析機器の細胞照合ゾーン又はその他特徴を含んでよい。例えば、細胞照合ゾーン３３２は、約５０×５０マイクロメートルの寸法の正方形の横断面で画定され、長さ（流れの方向に測定）が約６５マイクロメートルであってよい。フローセル３３０は、細胞照合ゾーン３３２を通過する細胞のＤＣインピーダンス及びＲＦ伝導度測定を行うため、第１及び第２の電極３３４、３３６を有する電極アセンブリを含んでよい。信号を、電極３３４、３３６から分析システム３０４に送信することができる。電極アセンブリは、低周波電流及び高周波電流をそれぞれ使用して、細胞の体積及び伝導度の特徴を分析できる。例えば、低周波ＤＣインピーダンス測定値を使用して、細胞照合ゾーンを通過する個々の細胞それぞれの体積を分析できる。関連して、高周波ＲＦ電流測定値を使用して、細胞照合ゾーンを通過する細胞の伝導度を判定できる。細胞壁は、高周波電流に対して伝導体の機能を果たすため、高周波電流を使用して、電流が細胞壁及び各細胞内部を通過する際の細胞成分の絶縁特性の違いを検出できる。高周波電流を使用して、細胞内部の核性及び顆粒性成分、並びに化学組成の特徴を確認することができる。
入射ビーム３２２は、ビーム軸ＡＸに沿って進み、細胞照合ゾーン３３２を通過する細胞を照射して、その結果、ゾーン３３２から放射する角度範囲α（例えば散乱、透過）内の光伝播が得られる。例示的なシステムは、本明細書の別の場所で記載されるような吸光、つまり軸光損失測定値に関連する光を含む、角度範囲α内の３つ、４つ、５つ、又はそれ以上の角度範囲内の光を検出できるセンサアセンブリを備える。ここに示されるように、光伝播３４０は、光散乱検出器ユニット３５０Ａ、並びに、光散乱及び透過検出器ユニット３５０Ｂを任意に有する、光検出アセンブリ３５０によって検出できる。いくつかの場合には、光散乱検出器ユニット３５０Ａは、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）、例えば、光ビーム軸に対して約２０〜約４２度の範囲内の角度で散乱、ないしは別の方法で伝播される光を検出し、測定するための光活性領域、つまりセンサゾーンを含む。いくつかの場合には、ＵＭＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約２０〜約４３度の角度範囲内で伝播する光に相当する。また、光散乱検出器ユニット３５０Ａは、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）、例えば、光ビーム軸に対して約１０〜約２０度の範囲内の角度で散乱、ないしは別の方法で伝播される光を検出し、測定するための光活性領域、つまりセンサゾーンを含んでもよい。いくつかの場合には、ＬＭＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約９〜約１９度の角度範囲内で伝播する光に相当する。
ＵＭＡＬＳ及びＬＭＡＬＳの組み合わせは中角度光散乱（ＭＡＬＳ）と定義され、これは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約９度〜約４３度の角度における光散乱、つまり伝播である。
図３に示されるように、光散乱検出器ユニット３５０Ａは、低角光散乱、つまり伝播３４０が、光散乱検出器ユニット３５０Ａを超えて通過し、その結果光散乱及び透過検出器ユニット３５０Ｂに到達し、これによって検出されるのを可能にする、開口部３５１を含んでよい。いくつかの実施形態によると、光散乱及び透過検出器ユニット３５０Ｂは、低角光散乱（ＬＡＬＳ）、例えば、照射している光ビーム軸に対して約５．１度の角度で散乱、ないしは伝播される光を検出し、測定するための光活性領域、つまりセンサゾーンを含んでよい。いくつかの場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約９度未満の角度で伝播する光に相当する。いくつかの場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約１０度未満の角度で伝播する光に相当する。いくつかの場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約１．９度±０．５度の角度で伝播する光に相当する。いくつかの場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約３．０度±０．５度の角度で伝播する光に相当する。いくつかの場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約３．７度±０．５度の角度で伝播する光に相当する。いくつかの場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約５．１度±０．５度の角度で伝播する光に相当する。いくつかの場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約７．０度±０．５度の角度で伝播する光に相当する。
いくつかの実施形態によると、光散乱及び透過検出器ユニット３５０Ｂは、細胞を軸方向に通過して透過した、つまり、入射光ビーム軸に対して０度の角度で照射された細胞から伝播される光を検出し、測定するための光活性領域、つまりセンサゾーンを含んでよい。いくつかの場合には、光活性領域、つまりセンサゾーンは、入射光ビーム軸に対して約１度未満の角度で細胞から軸方向に伝播される光を検出し、測定できる。いくつかの場合には、光活性領域、つまりセンサゾーンは、入射光ビーム軸に対して約０．５度未満の角度で細胞から軸方向に伝播される光を検出し、測定できる。このような軸方向に透過した、つまり伝播した光測定値は、軸光損失（ＡＬＬ又はＡＬ２）に相当する。既に組み込まれれている、米国特許第７，３９０，６６２号に記載されるように、光が粒子と相互作用するとき、入射光の一部は散乱過程を経て方向を変え（すなわち、光散乱）、光の一部は粒子に吸収される。これらの過程は両方とも、入射ビームからエネルギーを抜き去る。ビームの入射軸に沿って見るとき、光損失は、前方吸光、つまり軸光損失と称することができる。軸光損失測定法の更なる態様は、米国特許第７，３９０，６６２号（５段５８行〜６段４行）に記載されている。
このように細胞分析システム３００は、生体サンプルの、ＡＬＬ及び複数の別々の光散乱角度、つまり伝播角度などの様々な角度のいずれか、又は様々な角度範囲のいずれかにおいて照射された細胞から放射する光について、光散乱及び／又は光透過を含む光伝播測定値を得る手段を提供する。例えば、適当な回路機構及び／又は処理装置を含む光検出アセンブリ３５０は、ＵＭＡＬＳ、ＬＭＡＬＳ、ＬＡＬＳ、ＭＡＬＳ、及びＡＬＬを検出し、測定する手段を提供する。
導線又はその他伝達、つまり接続機構は、電極アセンブリ（例えば電極３３４、３３６）、光散乱検出器ユニット３５０Ａ、及び／又は光散乱及び透過検出器ユニット３５０Ｂから、分析システム３０４へ、処理のために信号を送信できる。例えば、測定されたＤＣインピーダンス、ＲＦ伝導度、及び光透過、及び／又は光散乱パラメータを、データ処理のために分析システム３０４に提供、つまり送信することができる。いくつかの場合では、分析システム３０４は、コンピュータ処理機能、及び／又は、図６に図説するシステムに関して本明細書で記載されるものなどの１つ以上のモジュール若しくは構成要素を含み得、これによって、測定されたパラメータを評価し、生体サンプル成分を識別して数え、生体サンプルの要素の特徴を示すデータの部分集合を個人の未成熟血小板状態と相関付けることができる。本明細書に示されるように、細胞分析システム３００は、予測される未成熟血小板状態及び／又は個人に対して処方される治療計画を含む、報告３０６を生成又は出力し得る。いくつかの場合には、余剰の生体サンプルを、トランスデューサモジュール３１０から外部（あるいは内部）廃棄システム３０８に方向付けてよい。いくつかの場合には、細胞分析システム３００は、既に組み込まれている米国特許第５，１２５，７３７号、同第６，２２８，６５２号、同第８，０９４，２９９号、及び同第８，１８９，１８７号に記載されるものなどの、トランスデューサモジュール又は血液分析機器の１つ以上の特徴を含んでよい。
図４は、本発明の実施形態による、個人の未成熟血小板状態を予測する、又は評価する自動化細胞分析システムの態様を示す。具体的には、血小板状態は、個人の血液から得られた生体サンプルに基づいて予測することができる。ここに示されるように、分析システム、つまりトランスデューサ４００は、細胞照合ゾーン４１２を有する光学素子４１０を含んでよい。また、トランスデューサは流路４２０も提供し、生体サンプルの流体力学的に集中した流れ４２２を、細胞照合ゾーン４１２に向けて送達する。例えば、サンプル流４２２が細胞照合ゾーン４１２に向けて発射されると、ある体積のシース流体４２４も加圧下で光学素子４１０に入り、サンプル流４２２を均一に取り巻いて、サンプル流４２２に細胞照合ゾーン４１２の中心を通過して流させ、それによって、サンプル流の流体力学的焦点調節が実現する。このように、細胞照合ゾーンを１細胞ずつ通過する生体サンプルの個々の細胞を正確に分析できる。
トランスデューサモジュール、つまりシステム４００は、細胞照合ゾーン４１２を個別に通過する生体サンプルの細胞１０の直流（ＤＣ）インピーダンス及び高周波（ＲＦ）伝導度を測定する、電極アセンブリ４３０も含む。電極アセンブリ４３０は、第１の電極機構４３２と、第２の電極機構４３４と、を含んでよい。本明細書の別の場所で記載されるように、低周波ＤＣ測定値を使用して、細胞照合ゾーンを通過する個々の細胞それぞれの体積を分析できる。関連して、高周波ＲＦ電流測定値を使用して、細胞照合ゾーンを通過する細胞の伝導度を判定できる。かかる伝導度測定値は、細胞内部の細胞内含有量に関する情報を提供できる。例えば、高周波ＲＦ電流を使用して、細胞照合ゾーンを通過する個々の細胞における、核及び顆粒性成分、並びに、細胞内部の化学組成を分析できる。
また、システム４００は、ビーム軸４４４に沿って光ビーム４４２を方向付けるよう配向された光源４４０も含み、細胞照合ゾーン４１２を個別に通過する生体サンプルの細胞１０を照射する。関連して、システム４００は、細胞照合ゾーンと光学的に結合された光検出アセンブリ４５０を含み、生体サンプルの照射された細胞１０によって散乱され、細胞を透過した光を測定する。光検出アセンブリ４５０は、細胞照合ゾーン４１２から伝播する光を検出し、測定する複数の光センサゾーンを含んでよい。いくつかの場合には、光検出アセンブリは、照射しているビーム軸に対して様々な角度又は角度範囲で、細胞照合ゾーンから伝播された光を検出する。例えば、光検出アセンブリ４５０は、細胞によって様々な角度で散乱する光、並びにビーム軸に沿って細胞によって軸方向に透過する光を検出し、測定できる。光検出アセンブリ４５０は、光ビーム軸４４４に対して第１の角度範囲内の第１の散乱又は伝播光４５２ｓを測定する第１のセンサゾーン４５２を含んでよい。また、光検出アセンブリ４５０は、光ビーム軸４４４に対して第２の角度範囲内の第２の散乱又は伝播光４５４ｓを測定する第２のセンサゾーン４５４を含んでもよい。ここに示されるように、散乱又は伝播光４５４ｓに対する第２の角度範囲は、散乱又は伝播光４５２ｓに対する第１の角度範囲と異なる。更に、光検出アセンブリ４５０は、光ビーム軸４４４に対して第３の角度範囲内の第３の散乱又は伝播光４５６ｓを測定する第３のセンサゾーン４５６を含んでよい。ここに示されるように、散乱又は伝播光４５６ｓに対する第３の角度範囲は、散乱又は伝播光４５２ｓに対する第１の角度範囲、及び、散乱又は伝播光４５４ｓに対する第２の角度範囲の両方と異なる。また、光検出アセンブリ４５０は、細胞照合ゾーン４１２を個別に通過する生体サンプルの細胞を透過する、つまり、軸ビームに沿って細胞照合ゾーンから伝播する、軸光４５８ｔを測定する第４のセンサゾーン４５８も含む。いくつかの場合には、センサゾーン４５２、４５４、４５６、及び４５８のそれぞれは、特定のセンサゾーンと関連する個別のセンサに配置される。いくつかの場合には、センサゾーン４５２、４５４、４５６、及び４５８の１つ以上は、光検出アセンブリ４５０の共通のセンサに配置される。例えば、光検出アセンブリは、第１のセンサゾーン４５２及び第２のセンサゾーン４５４を含む第１のセンサ４５１を含んでよい。したがって、２つ以上の種類（例えば低角度、中角度、又は高角度）の光散乱又は伝播を検出し、又は測定するために単一のセンサを使用してよい。
自動化細胞分析システムは、様々な光学素子のいずれか又はトランスデューサ機構を含んでよい。例えば、図４Ａに図説されるように、細胞分析システムトランスデューサの光学素子４１０ａは、４つの方形で光学的に平坦な側面４５０ａと、対向する端部壁４３６ａと、を備える正四角柱形状を有してよい。いくつかの場合には、各側面４５０ａのそれぞれの幅Ｗは同一であり、それぞれの測定値は例えば約４．２ｍｍである。いくつかの場合には、各側面４５０ａのそれぞれの長さＬは同一であり、それぞれの測定値は例えば約６．３ｍｍである。いくつかの場合には、光学素子４１０ａの全部又は一部は、融解シリカ、つまり石英から作られてよい。光学素子４１０ａの中央領域を貫いて形成される流路４３２ａは、素子４１０ａの中心部を通り、矢印ＳＦで示されるサンプルが流れる方向に平行な、長手方向軸Ａに対して同心円状に構成されてよい。流路４３２ａは、細胞照合ゾーンＺと、細胞照合ゾーンと流体連通する各基部の付近に開口部を有する、１対の対向するテーパ形状のボアホール４５４ａと、を含む。いくつかの場合には、細胞照合ゾーンＺの横断面の形状は正方形であり、各側面の幅Ｗ’は公称５０マイクロメートル±１０マイクロメートルである。いくつかの場合には、軸Ａに沿って測定した細胞照合ゾーンＺの長さＬ’は、照合ゾーンの幅Ｗ’の約１．２〜１．４倍である。例えば、長さＬ’は、約６５マイクロメートル±１０マイクロメートルであってよい。本明細書の別の場所に記載されるように、細胞照合ゾーンを通過する細胞において、ＤＣ及びＲＦを測定できる。いくつかの場合には、端部壁４３６ａで測定される、テーパ形状のボアホール４５４ａの最大直径は、約１．２ｍｍである。記載される種類の光学構造体４１０ａは、例えば、連通ボアホール４５４ａの画定のため機械加工された、５０×５０マイクロメートルの毛管開口部を含む、石英の正方形角柱から形成されてよい。レーザー又は他の照射源は、細胞照合ゾーンを通って方向付けられる、つまりそこに像を結ぶビームＢを生成できる。例えば、ビームは、細胞が通過させられる場所において、照合ゾーンＺ内に位置する楕円形の腰部に像を結ぶことができる。細胞分析システムは、光学素子４１０ａから放射される光、例えば、内部を流れる、照らされた、つまり照射された細胞を含む細胞照合ゾーンＺから伝播される光Ｐを検出するように構成される、光検出アセンブリを含んでよい。ここに図説するように、光Ｐは、角度範囲α内で細胞照合ゾーンＺから伝播する又は発することができ、したがって、ビーム軸ＡＸに対する選択された角度位置又は角度範囲で測定又は検出され得る。関連して、光検出アセンブリは、ビームＢの軸ＡＸに対して様々な角度範囲内の前方の面において、散乱した光、又は軸方向に透過した光を検出できる。本明細書の別の場所で記載されるように、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する個々の細胞について、１つ以上の光伝播測定値を得ることができる。いくつかの場合には、細胞分析システムは、米国特許第５，１２５，７３７号、同第６，２２８，６５２号、同第８，０９４，２９９号、及び同第８，１８９，１８７号（これらの内容は参照により本明細書に組み込まれる）に記載されるものなどの、トランスデューサ又は細胞照合ゾーンの１つ以上の特徴を含んでよい。
図５は、個人の未成熟血小板状態を予測する、又は評価する例示的な方法５００の態様を図説する。方法５００は、工程５１０に示されるように、血液分析システム内に血液サンプルを導入する工程を含む。工程５２０に示されるように、この方法は、サンプルをアリコートに分け、そのアリコートのサンプルを適当な試薬と混合することによって、血液サンプルを前処理する工程も含んでよい。工程５３０では、サンプルがトランスデューサシステム内のフローセルを通過し、サンプル成分（例えば血球）が細胞照合ゾーンを１つずつ通過できるようにする。これらの成分を、レーザーなどの光源によって照射できる。工程５４０では、任意の組み合わせＲＦ伝導度５４１、ＤＣインピーダンス５４２、第１の角度付き光伝播５４３（例えば、ＬＡＬＳ）、第２の角度付き光伝播５４４（例えば、ＡＬ２）、第３の角度付き光伝播５４５（例えば、ＵＭＡＬ）、及び／又は第４の角度付き光伝播５４６（例えば、ＬＭＡＬＳ）が測定され得る。工程５４７によって図説するように、第３及び第４角度付き光伝播測定値は、第５角度付き光伝播測定値（例えば、ＭＡＬＳ）を判定するために使用され得る。あるいは、ＭＡＬＳを直接測定できる。本明細書の別の場所で記載されるが、工程５５０によって示されるように、特定の測定値又は測定値の組み合わせが処理され、未成熟血小板状態の予測を提供することができる。任意に、方法はまた、予測される未成熟血小板状態に基づいて治療計画を決定する工程を含み得る。
細胞分析システムは、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、ＲＦ伝導度、角度光測定値（例えば、第１の散乱光、第２の散乱光）、及び軸光測定値の部分集合を、個人の未成熟血小板状態と相関付けるように構成され得る。本明細書の別の場所で記載されるように、いくつかの場合では、この相関付けの少なくとも一部は、１つ以上のプロセッサ、１つ以上のハードウェアモジュール、又はこれらの任意の組み合わせによって実行可能な１つ以上のソフトウェアモジュールを使用して実施できる。プロセッサ又は他のコンピュータ若しくはモジュールシステムは、様々な測定値又はパラメータを入力値として受信し、個人の予測される未成熟血小板状態を自動的に出力するように構成され得る。いくつかの場合には、１つ以上のソフトウェアモジュール、プロセッサ、及び／又はハードウェアモジュールは、多重光角度検出パラメータを得るために装備される血液学的システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムの構成要素として含まれてよい。いくつかの場合には、１つ以上のソフトウェアモジュール、プロセッサ、及び／又はハードウェアモジュールは、多重光角度検出パラメータを得るために装備される血液学的システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムと、動作可能に通信される、つまり接続されているスタンドアロン型コンピュータの構成要素として含まれてよい。いくつかの場合には、少なくとも一部の相関付けは、多重光角度検出パラメータを得るために装備される血液学的システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムから、リモートでインターネット又は任意のその他有線及び／若しくは無線通信ネットワークを介してデータを受信する、１つ以上のソフトウェアモジュール、プロセッサ、及び／又はハードウェアモジュールによって実施できる。関連して、本発明の実施形態による装置又はモジュールのそれぞれは、プロセッサ若しくはハードウェアモジュール、又はこれらの任意の組み合わせによって処理される、コンピュータ読み取り可能な媒体上の１つ以上のソフトウェアモジュールを含んでよい。
図６は、例示的なモジュールシステムの簡略ブロック図であり、モジュールシステム６００の個々のシステム要素が、別々に、又はより一体的に実行され得る方法について、大まかに示している。モジュールシステム６００は、本発明の実施形態による、個人の未成熟血小板状態を予測するための細胞分析システムの一部であってよく、又はこのシステムと接続されてよい。モジュールシステム６００は、データを作成し、又は血小板分析に関する入力を受信するのに非常に適している。いくつかの場合には、モジュールシステム６００は、１つ以上のプロセッサ６０４、ユーザーインターフェース入力装置などの１つ以上の入力装置６０６、及び／又はユーザーインターフェース出力装置などの１つ以上の出力装置６０８を含む、バスサブシステム６０２を介して電気的に接続されるハードウェア要素を含む。いくつかの場合には、システム６００は、ネットワークインターフェース６１０、並びに／又は、診断システム６４２から信号を受信し、及び／若しくはシステムへ信号を送信できる、診断システムインターフェース６４０を含む。いくつかの場合には、システム６００は、ソフトウェア要素、例えばここでは、メモリ６１４のワーキングメモリ６１２内に現在位置するように示されるもの、オペレーティングシステム６１６、及び／又はその他コード６１８、例えば、本明細書に開示される手法の１つ以上の態様を実行するように構成されるプログラムを含む。
いくつかの実施形態では、モジュールシステム６００は、本明細書に開示される様々な手法の機能をもたらす、基本プログラム及びデータ構造を記憶できる、記憶サブシステム６２０を含んでよい。例えば、本明細書に記載されるような方法の態様の機能を実行するソフトウェアモジュールは、記憶サブシステム６２０に記憶されてよい。これらのソフトウェアモジュールは、１つ以上のプロセッサ６０４によって実行されてよい。分散型環境では、ソフトウェアモジュールは、複数のコンピュータシステムに記憶され、複数のコンピュータシステムのプロセッサによって実行されてよい。記憶サブシステム６２０は、メモリサブシステム６２２と、ファイル記憶サブシステム６２８と、を含んでよい。メモリサブシステム６２２は、プログラム実行中に命令及びデータを記憶するメインランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６２６、及び固定命令を記憶する読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）６２４などの、多くのメモリを含んでよい。ファイル記憶サブシステム６２８は、プログラム及びデータファイルに対する永続的（不揮発性）記憶装置をもたらすことができ、任意に、患者、治療、評価、又はその他データを組み入れることができる有形記憶媒体を含むでよい。ファイル記憶サブシステム６２８は、ハードディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ並びに関連リムーバブルメディア、コンパクトデジタル読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）ドライブ、光学式ドライブ、ＤＶＤ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ ＲＷ、固体リムーバブルメモリ、その他リムーバブルメディアカートリッジ又はディスク、及びその他同種のものを含んでよい。１つ以上のドライブは、モジュールシステム６００に接続される、別の場所の別の接続されたコンピュータのリモート位置に位置してよい。いくつかの例において、システムは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のプロセッサに、本明細書に開示する技術又は方法の任意の態様を実行させることができる、１つ以上の一連の命令を記憶する、コンピュータ読み取り可能記憶媒体又は他の有形記憶媒体を含んでもよい。本明細書に開示される手法の機能を実行する１つ以上のモジュールは、ファイル記憶サブシステム６２８によって記憶されてよい。いくつかの実施形態では、ソフトウェア又はコードは、プロトコルを提供し、モジュールシステム６００が通信ネットワーク６３０と通信できるようにする。任意に、このような通信には、ダイヤルアップ又はインターネット接続通信を含んでよい。
システム６００は、本発明の方法の様々な態様を実施するように構成できると理解される。例えば、プロセッサ要素、つまりモジュール６０４は、センサ入力装置、つまりモジュール６３２から、ユーザーインターフェース入力装置、つまりモジュール６０６から、及び／又は診断システム６４２から、任意に診断システムインターフェース６４０及び／又はネットワークインターフェース６１０、並びに通信ネットワーク６３０を介して、細胞のパラメータ信号を受信するように構成されるマイクロプロセッサ制御モジュールであってよい。いくつかの場合には、センサ入力装置（１つ又は複数）は、多重光角度検出パラメータを得るために装備されている細胞分析システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムを含んでも、又はその一部であってもよい。いくつかの場合には、ユーザーインターフェース入力装置（１つ又は複数）６０６及び／又はネットワークインターフェース６１０は、多重光角度検出パラメータを得るために装備される細胞分析システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムによって生じる細胞のパラメータ信号を受信するように構成されてよい。いくつかの場合には、診断システム６４２は、多重光角度検出パラメータを得るために装備されている細胞分析システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムを含んでも、又はその一部であってもよい。
また、プロセッサ要素、つまりモジュール６０４は、細胞のパラメータ信号を、本明細書に開示される手法のいずれかによって任意に処理して、センサ出力装置、つまりモジュール６３６に、ユーザーインターフェース出力装置、つまりモジュール６０８に、ネットワークインターフェース装置、つまりモジュール６１０に、診断システムインターフェース６４０に、又はこれらの任意の組み合わせに送信するように構成することもできる。本発明の実施形態による装置又はモジュールのそれぞれは、プロセッサ若しくはハードウェアモジュール、又はこれらの任意の組み合わせによって処理される、コンピュータ読み取り可能な媒体上の１つ以上のソフトウェアモジュールを含んでよい。様々な一般的に使用されるプラットフォームのいずれか、例えば、Windows（登録商標）、ＭａｃＩｎｔｏｓｈ、及びUnix（登録商標）を、様々な一般的に使用されるプログラミング言語のいずれかと共に、本発明の実施形態を実行してよい。
ユーザーインターフェース入力装置６０６は、例えば、タッチパッド、キーボード、マウスなどのポインティングデバイス、トラックボール、グラフィックスタブレット、スキャナー、ジョイスティック、ディスプレイに組み込まれるタッチスクリーン、音声認識システムなどの音声入力装置、マイクロホン、及び他の種類の入力装置を含んでよい。ユーザー入力装置６０６は、有形記憶媒体から、又は通信ネットワーク６３０からコンピュータ実行可能コードをダウンロードしてもよく、このコードは、本明細書に開示される方法のいずれか又はそれらの態様を具現化するものである。端末ソフトウェアは時々アップデートされ、必要に応じて端末にダウンロードできることが理解されるであろう。一般に、用語「入力装置」の使用は、様々な従来の専用装置と、モジュールシステム６００への情報入力方法を含むことが意図される。
ユーザーインターフェース出力装置６０６は、例えば、ディスプレイサブシステム、プリンタ、ファクス、又は音声出力装置などの非視覚的ディスプレイを含んでよい。ディスプレイサブシステムは、陰極管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）などのフラットパネル装置、投射装置などであってよい。ディスプレイサブシステムは、音声出力装置を介するものなど非視覚的表示を提供してもよい。一般に、用語「出力装置」の使用は、様々な従来の専用装置と、モジュールシステム６００からユーザーへの情報出力方法を含むことが意図される。
バスサブシステム６０２は、モジュールシステム６００の様々な構成要素及びサブシステムが、意図した通り、つまり要求通りに互いに通信させる機構を提供する。モジュールシステム６００の様々なサブシステム及び構成要素は、物理的に同じ位置にいる必要はないが、分散型ネットワーク内の様々な位置に分散されてよい。バスサブシステム６０２は、模式的に単一バスとして示されるが、バスサブシステムの別の実施形態では、多重バスを利用してもよい。
ネットワークインターフェース６１０は、外部ネットワーク６３０又は他の装置へのインターフェースを提供できる。外部通信ネットワーク６３０は、必要に応じて、つまり要求に応じて他と通信できるように構成されてよい。したがって、モジュールシステム６００から電子的パケットを受信し、必要に応じて、つまり要求に応じてモジュールシステム６００に任意の情報を返信することができる。ここに図説するように、通信ネットワーク６３０及び／又は診断システムインターフェース６４２は、多重光角度検出パラメータを得るために装備される診断システム６４２、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムに情報を送信する、又はシステムから情報を受信することができる。
システム内にこのようなインフラストラクチャ通信リンクを提供することに加え、通信ネットワークシステム６３０は、インターネットなどの別のネットワークへの接続を提供することもでき、有線、無線、モデム、及び／又は別の種類のインターフェース接続を含んでよい。
特定の要件に従って大幅に変更され得ることが、当業者には明らかであろう。例えば、カスタマイズされたハードウェアも使用され、及び／又は、特定の要素が、ハードウェア、ソフトウェア（アプレット等の高移植性ソフトウェアを含む）、若しくは両方で実装され得る。更に、ネットワーク入力／出力装置などの他のコンピュータデバイスへの接続が利用できる。モジュール端末システム６００自体は、コンピュータ端末、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、ワークステーション、ネットワークコンピュータ、又は任意のその他データ処理システムなどの、様々な種類のものであってよい。コンピュータ及びネットワークの特性上変化が激しいため、図６に図説するモジュールシステム６００の説明は、１つ以上の本発明の実施形態を例示する目的の具体例としてのみ意図される。図６に図説するモジュールシステムよりも、多くの又は少ない構成要素を有する、モジュールシステム６００の多くの他の構成が可能である。モジュールシステム６００のモジュールのいずれか、つまり構成要素、又はかかるモジュール、つまり構成要素の任意に組み合わせは、本明細書に開示される細胞分析システムの実施形態のいずれかと結合でき、又はシステムに組み込まれ、ないしは別の方法でシステムと接続するように構成されてよい。関連して、上記ハードウェア及びソフトウェア構成要素のいずれかは、別の場所で使用される別の医学的評価、又は治療システムと一体化され、又はインターフェースで接続されるように構成されてよい。
いくつかの実施形態では、モジュールシステム６００は、入力モジュールにおいて、１つ以上の患者の細胞分析パラメータを受信するように構成できる。細胞分析パラメータデータは、未成熟血小板状態が予測又は判定される評価モジュールに送信することができる。予測された未成熟血小板状態は、出力モジュールを介して、システムのユーザーに対して出力することができる。いくつかの場合では、モジュールシステム６００は、例えば、治療モジュールを使用することによって、１つ以上の細胞分析パラメータ及び／又は予測される未成熟血小板状態に基づいて、患者の初期治療若しくは導入手順、又は調整した治療手順を決定することができる。治療法は、出力モジュールを介して、システムのユーザーに対して出力できる。任意に、治療の特定の態様を出力装置によって判定し、治療システム又は治療システムの二次装置に送信してよい。年齢、体重、性別、治療歴、病歴などを含む患者に関する様々なデータのいずれかを、モジュールシステムに入力してよい。治療計画又は診断的評価のパラメータは、かかるデータに基づいて判定してよい。
関連して、いくつかの場合では、システムは、ＶＣＳデータを入力として受信するように構成されるプロセッサを含む。また、プロセッサは、ＣＢＣデータを入力として受信するように構成されてもよい。任意に、プロセッサ、記憶媒体、又は両方は、血液学的機器、つまり細胞分析機器内に組み込まれてよい。いくつかの場合には、血液学的機器は、プロセッサに入力するため、ＶＣＳデータ、ＣＢＣデータ、又はその他の情報をもたらし得る。いくつかの例において、プロセッサ、記憶媒体、又は両方がコンピュータ内に組み込まれ得、そのコンピュータは血液学的機械と通信し得る。いくつかの例において、プロセッサ、記憶媒体、又は両方がコンピュータ内に組み込まれ得、ネットワークを介してそのコンピュータは血液学的機械と遠隔通信し得る。
体積伝導度散乱（ＶＣＳ）データ
ＣＢＣモジュールから得られ得るＣＢＣデータに加え、ＶＣＳデータをＶＣＳモジュールから得ることができる。例示的なＶＣＳパラメータは以下を含む。
１．細胞伝導度（Ｃ）［高周波電流］
２．細胞体積（Ｖ）［低周波電流］
３．軸光損失、つまり吸収された光（ＡＬ２又はＡＬＬ）
４．低角光散乱（ＬＡＬＳ）
５．上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）
６．下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）
７．中角度光散乱（ＭＡＬＳ）［ＵＭＡＬＳ＋ＬＭＡＬＳ］
このように、様々なパラメータ（例えば体積、伝導度、及び光散乱、つまり伝播角度）を、白血球、赤血球、及び血小板といった血球について別々に算出できる。このデータは、個人の生体サンプルに基づいて得ることができる。その上、ＣＢＣ及びＶＣＳデータは、図７に図説される等の器具のスクリーン上で見ることができ、並びに、エクセルファイルとして自動的にエクスポートすることができる。したがって、血球（例えば、ＲＢＣ、血小板、及びＷＢＣ）を分析し、三次元ヒストグラム中に別々にプロットでき、各細胞のヒストグラム上の位置は、本明細書に記載される特定のパラメータによって決定されている。
細胞の亜集団は、ヒストグラム上の異なる場所において、異なる種類に分けることができる。例えば、未成熟血小板、及び成熟血小板は、ヒストグラムの様々な領域でクラスター化され、細胞集団を形成し得る。図７は、計数分析の例示的なスクリーンショットを図説する。本明細書において例示されるように、ヒストグラムにおいて未成熟血小板が囲まれている。通常、このようなヒストグラムは、本明細書の別の場所で記載されるように、網赤血球チャネル（又はＷＢＣ分画チャネル又はＮＲＢＣチャネル）から得ることができる。
かかるＶＣＳ値は、ヒストグラム中の集団の位置及び顕微鏡下での血球の形態に対応させることができる。図７Ａ〜図７Ｃに図説されるように、特定のチャネルモジュールは、存在し得る血球又は細胞片などの様々な血液成分について、測定値を提供できる。
ＶＣＳパラメータを使用して、更には非常に時間がかかり、高価で、かつ再現性が制限される人による解釈の主観なしに、定量的、客観的、かつ自動的な方法で細胞事象を分析できる。ＶＣＳパラメータは、未成熟血小板の計数、又は百分率を変更する様々な医学的容態の診断において使用され得る。ＶＣＳパラメータ、つまり体積伝導度散乱データプロファイルを参照するとき、この特徴は、個々のＶＣＳデータの特徴の部分集合を含み得ると理解される。例えば、ＶＣＳパラメータデータは、体積及び伝導度の測定値の組み合わせ、体積及び散乱の測定値の組み合わせ、又は、伝導度及び散乱の測定値の組み合わせを含んでよい。同様に、ＶＣＳパラメータデータは、体積測定値のみ、伝導度測定値のみ、又は散乱測定値のみを含んでよい。いくつかの場合には、ＶＣＳパラメータデータは、光伝播及び電流データの集合又は部分集合を含むと見なされてよい。例えば、光伝播測定値は、第１の角度における第１の伝播光、第１の角度とは異なる第２の角度における第２の伝播光、軸方向伝播光、又はこれらの任意の組み合わせを含んでよい。関連して、電流測定値は、低周波電流（例えば、体積に対応するＤＣインピーダンス）、高周波電流（例えば、内部細胞密度に対応するＲＦ伝導度）、又はこれらの組み合わせを含んでよい。この意味で、ＶＣＳパラメータデータ又は体積伝導度散乱データプロファイルは、電流光伝播パラメータ又はデータプロファイルと称されてよい。
本明細書に更に説明されるように、特定のＶＣＳパラメータ値は、個人の未成熟血小板状態の評価に非常に有用であることが分かっている。したがって、これらのパラメータは、血小板に関する症状の診断向けのシステム及び方法において実行できる。
図７Ａは、本発明の実施形態による生体サンプル分析システムの態様を示す。ここに図説するように、未成熟血小板分析法は、未成熟血小板計数、及び成熟血小板計数の両方を、ＶＣＳ網赤血球チャネルを使用して決定することを含み得る。更に、技術は、未成熟血小板事象の数を、成熟及び未成熟血小板事象の両方の数で除して直接計算して、１００％を掛けたものとして、合計血小板に対する未成熟血小板の百分率として、未成熟血小板の割合（ＩＰ％）を算出することを含み得る。
図７Ｂは、本発明の実施形態による生体サンプル分析システムの態様を示す。ここに図説するように、未成熟血小板分析法は、ＣＢＣモジュールを使用して、ＲＢＣ計数及び合計血小板計数を判定する工程と、ＶＣＳモジュールの網赤血球チャネルを使用して、未成熟血小板計数及びＲＢＣ計数を判定する工程とを含み得る。更に、技術は、ＲＢＣ事象の合計血小板事象に対する比率（ＣＢＣモジュールにより得られる）に、未成熟血小板事象のＲＢＣ事象に対する比率（ＶＳＣモジュールにより得られる）を掛けて、１００％を掛けたものとして、未成熟血小板の割合（ＩＰ％）を算出することを含み得る。いくつかの場合において、ＣＢＣモジュールＲＢＣアパーチャバスからの事象計数は、ＲＢＣ事象を含む。ＣＢＣモジュールＲＢＣアパーチャバスからの事象計数はまた、未成熟血小板事象、及び成熟血小板事象も含み得る。
図７Ｃは、本発明の実施形態による生体サンプル分析システムの態様を示す。ここに図説するように、未成熟血小板分析法は、ＣＢＣモジュールを使用して、ＲＢＣ＋ＮＲＢＣ＋ＷＢＣ計数及び合計血小板計数を判定する工程と、ＶＣＳモジュールの網赤血球チャネルを使用して、未成熟血小板計数及びＲＢＣ＋ＮＲＢＣ＋ＷＢＣ計数を判定する工程とを含み得る。更に、技術は、ＲＢＣ＋ＮＲＢＣ＋ＷＢＣ事象の合計血小板事象に対する比率（ＣＢＣモジュールにより得られる）に、未成熟血小板事象のＲＢＣ＋ＮＲＢＣ＋ＷＢＣ事象に対する比率（ＶＣＳモジュールにより得られる）を掛けて、１００％を掛けたものとして、未成熟血小板の割合（ＩＰ％）を算出することを含み得る。いくつかの場合において、ＣＢＣモジュールＲＢＣアパーチャバスからの事象計数は、ＲＢＣ事象、ＮＲＢＣ事象、及びＷＢＣ事象を含む。いくつかの場合において、ＣＢＣモジュールＲＢＣアパーチャバスからの事象計数は、未成熟血小板事象及び成熟血小板事象を含む。
図８は、本発明の実施形態による未成熟血小板パラメータ（例えば、計数又は百分率）を得る方法８００を概略的に例示する。ここに図説するように、この方法は、工程８１０に示されるように、個人から血液サンプルを得る（例えば、定期健診時）工程を含む。工程８２０に示されるように、細胞事象パラメータを得るために装備されている細胞分析システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムを使用して、全血球計数（ＣＢＣ）データ、体積伝導度散乱（ＶＣＳ）データ、又はこれらの組み合わせをこれらの生体サンプルから得ることができる。工程８３０に示されるように、分析されたサンプルからのＣＢＣパラメータ、ＶＣＳパラメータ、又はそれらの組み合わせを使用して、未成熟血小板パラメータを判定することができる。また工程８４０に示されるように、方法はまた、未成熟血小板状態の情報を出力することを含んでもよい。
分析システム
本発明の実施形態は、本明細書に開示される技術によって、未成熟血小板状態の予測又は識別方法を実施するようにプログラムされた、細胞分析システム及び他の自動化された生物学的検査装置を包含する。例えば、多重光角度検出パラメータを得る及び／又は処理するために装備されるシステム、例えばＢｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ製のＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システム、又は、これらに付随する若しくはこれらに組み込まれるプロセッサ、又はその他コンピュータ若しくはモジュールシステムは、本明細書に記載の様々な測定値又はパラメータを入力値として受信し、予測される未成熟血小板状態を自動的に出力するように構成できる。予測される状態は、個人が、例えば、正常な未成熟血小板レベル、高い未成熟血小板レベル、又は低い未成熟血小板レベルを有していることの指標を提供し得る。いくつかの例において、多重光角度検出パラメータを得る及び／又は処理するために装備されるシステム、例えばＢｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ製のＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムは、未成熟血小板割合分析を自動的に実施するように構成されるプロセッサ又は記憶媒体を含んでもよく、それによって、多重光角度検出パラメータを得るために装備されるシステム、例えばＤｘＨ ８００システムによって分析された生体サンプルから得られたデータが、多重光角度検出パラメータを得る及び／又は処理するために装備されたシステム、例えばＤｘＨ ８００システムによって処理され、未成熟血小板の予測又は指標は、分析データに基づき、多重光角度検出パラメータを得る及び／又は処理するために装備されるシステム、例えばＤｘＨ ８００システムによって提供又は出力される。
図９は、本発明の実施形態による例示的なＣＢＣモジュール９００の態様を図説する。かかるＣＢＣモジュールは、Ｂｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標） ＤｘＨ ８００システムなどのシステムの一部であってよく、ＷＢＣ、ＲＢＣ、及びＰＬＴ細胞計数、並びにヘモグロビン測定に対する、様々な機械的機能、並びに電子的かつ光度的測定機能を制御し、又は実行するように操作できる。例示的なＣＢＣモジュールを使用して、ＣＢＣ分析用にサンプルを前処理し、アパーチャバスアセンブリ（例えば、ＷＢＣバス９１０及びＲＢＣバス９２０）によりＣＢＣパラメータ測定値を生成することができる。
血液の細胞成分（例えば赤血球、白血球、及び血小板）は、電気インピーダンス法を使用して数えることができる。例えば、吸引された全血サンプルを２つのアリコートに分け、等張性希釈剤と混合できる。第１希釈液をＲＢＣアパーチャバス９２０に送達してよく、第２液をＷＢＣアパーチャバス９１０に送達してよい。ＲＢＣチャンバでは、ＲＢＣ及び血小板の両方を数え、細胞が検出開口部を通過する際の電気インピーダンスによって区別できる。例えば、２〜２０ｆＬの粒子は血小板として計数され、３６ｆＬを超えるものはＲＢＣとして計数することができる。ＷＢＣチャンバ処理において、ＲＢＣ溶解試薬をＷＢＣ希釈アリコートに加え、ＲＢＣを溶解してヘモグロビンを遊離でき、その後、ＷＢＣ槽の検出開口部のインピーダンスによってＷＢＣを計数できる。いくつかの例において、槽は、多数の開口部を含み得る。したがって、例えば、未成熟血小板計算技術で使用される血小板事象計数は、ＲＢＣ３口アパーチャバスを使用して得ることができる。
例示的なＣＢＣサンプル前処理法は、サンプル収集及びサンプル送達の２つのプロセスを含んでよい。サンプル収集は、例えば、図７Ａ〜図７Ｃに図説されるように、１６５μＬの患者サンプルを吸引し、血液サンプリング弁（ＢＳＶ）に方向付けるときに生じ得る。ＢＳＶを操作して、２つの三口アパーチャバスに送達するために、ＤｘＨ試薬と共に患者サンプルの一定量を方向付けてよい。患者サンプル及びＤｘＨ試薬を所定の角度でアパーチャバスの底部に運ぶことができ、円形デザインであることから、これによって気泡を混入せずにサンプル及び試薬を十分に混合できる。続いて、サンプルを測定及び分析用に前処理できる。いくつかの実施形態によると、ＷＢＣ槽では、６．０ｍＬ（±１．０％）のＤｘＨ希釈剤及び２８μＬのサンプルを、１．０８ｍＬ（±１．０％）のＤｘＨ細胞溶解液と合わせ、最終希釈率を１：２５１としてよい。いくつかの実施形態によると、ＲＢＣ槽では、１０ｍＬ（±１．０％）のＤｘＨ希釈剤及び１．６μＬのサンプルを合わせ、最終希釈率を１：６２５０としてよい。患者サンプル及びＤｘＨ試薬を混合した後、細胞数及び細胞体積の測定のため、開口部に真空及び開口部電流を印加してよい。ＲＢＣ及びＰＬＴの計数には、開口部付近の細胞の再循環を防ぐため、スイープフローの適用を含んでもよい。ある実施形態では、ＲＢＣ及びＰＬＴのデータ収集は、最大２０秒まで、ＷＢＣについては最大１０秒までであってよい。ある実施形態では、開口部アセンブリによって生成される全アナログパルスは、プリアンプカードによって増幅され、その後Ａ−Ｄ変換とパラメータ抽出のため、ＣＢＣ信号調整分析器カードに送信されてよい。いくつかの実施形態によると、システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムを使用して、各細胞事象について複数のパラメータを測定でき、デジタルパラメータ抽出プロセスを使用して、時間、体積（振幅及びパルス幅を含むパルス属性）、係数及び計数率、並びに待ち時間などのデジタル測定値を提供できる。任意にシステム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムによって、パルス編集、同時通過補正、計数決定、ＷＢＣ、ＲＢＣ及びＰＬＴについてのヒストグラムの生成、ヒストグラム決定、パターン分析、及び干渉補正などにおいて、かかる測定値を使用できる。
図１０は、本発明の実施形態による例示的な網赤血球処理チャンバの態様を図説する。いくつかの実施形態によると、システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ製のＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００の網赤血球モジュールを使用して、ニューメチレンブルー染料などの染料を血液サンプルに施すことができ、その後、サンプルを信号収集開口部（例えば、ＶＣＳモジュールフローセルトランスデューサ）によって処理する。ニューメチレンブルー染料は、未成熟血小板（ＩＰ）のＲＮＡを沈殿させる非蛍光染料である。沈殿したＲＮＡは、様々な異なる角度で集められた、計測される光散乱信号を効率よく増すことができる。本発明の実施形態は、未成熟血小板を染色する様々な手法のいずれかの使用を包含し、及びニューメチレンブルー染料以外の、又はこれに加えて材料を使用できる。本明細書に記載されるように、網赤血球チャンバ及びチャネル処理技術は、一定量の血液（例えば、２７μｌ）を染色チャンバに送達すること、一定量の血液を染料と接触させること（例えば、血液と染料を混合することにより）、混合物をインキュベートすること、インキュベートした混合物を網赤血球チャンバに移送すること、網赤血球透明試薬（ｒｅｔｉｃ ｃｌｅａｒ ｒｅａｇｅｎｔ）を導入すること、一定量のサンプル（例えば、４μｌ）をフローセルに移送して分析すること、及び結果を表示することを含み得る。
ゲーティング法
血液学的評価は、流体の流れ中に細胞を懸濁し、電子検出装置を通過させることによる、１秒当たり数千個の粒子の同時多重パラメータ分析を伴うことができる。得られたデータは、ヒストグラムにプロットされ、領域に分類できる。領域とは、１つ又は２つのパラメータヒストグラム上の目的とする集団の周囲に描かれる、つまり位置付けられる形状である。例示的な領域形状として、二次元多角形、円形、楕円形、不規則形状などが挙げられる。データ中に例示される個人の事象は、特有のパラメータの組み合わせに相当し、かかる組み合わせについて複数の実例が存在する場合に蓄積される。領域を使用して、ヒストグラム上に描かれる、又は位置付けられる細胞、又は事象を限定、つまり分離して、これら分離された細胞、又は事象を後続のヒストグラムに示せるとき、このプロセスをゲーティングと称する。ヒストグラムに蓄積されたデータは、１つ以上の領域を伴う「ゲーティング」として知られる一連の逐次工程において、ＶＣＳパラメータに基づいて分離、つまりクラスター化できる。いくつかの場合には、ブール論理（ＡＮＤ、ＯＲ、ＮＯＴ）を用いて、ゲートを互いに組み合わせる。一般的な手法には、ゲートを逐次的に使用することが含まれる。いくつかの場合には、ゲートは同時に実行される。
様々な手動、自動、及びその他ゲーティング、境界判定、領域設置、又はヒストグラム分割法を、ヒストグラムデータを分割、つまりゲーティングするために使用でき、例示的な手法は米国特許出願公開第２０１０／０１１１４００号（「Ｎｏｎ−Ｌｉｎｅａｒ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ」）に記載されており、この内容は参照により本明細書に組み込まれる。
表１は、例示的な定義を示しており、いくつかの場合では、本明細書で使用される様々なパラメータ又は用語において使用され得る。
いくつかの実施形態により、未成熟血小板計数、又は割合を得るために様々なゲーティング工程が行われ得る。例示的な手順としては、細胞片事象を特定すること、ＷＢＣ／ＮＲＢＣ事象を特定すること、血小板事象を特定すること、ＲＢＣ事象を特定すること、血小板集団内における未成熟血小板事象を特定すること、及びＩＰ計数又は百分率を算出することが挙げられる。これらの工程のうち１つ以上は、システム、Ｂｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システム等のシステムを用いる、網赤血球モジュール及びチャネル処理法に基づいて実施できる。
細胞片事象の特定
本発明のいくつかの実施形態によると、図１１〜図１８に示すヒストグラムは、細胞分析システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムの網赤血球モジュール及びチャネルを使用して得られたデータに基づいてよい。図１１に示すように、細胞片事象をデータ収集中に検出できる。かかる細胞片事象は、ＬｏｇＵＭＡＬＳ４対ＯＰビューで特定できる。ここに示されるように、細胞片事象は底部及び右側に位置する。特定された細胞片事象は、後続のゲーティング工程によって除外できる。
この２Ｄヒストグラムに示されるように（いくつかの実施形態では、ゲート化事象から生じ、又はある実施形態では、未ゲート化事象から生じる）、細胞片と指定された領域とその対応する境界線は、ヒストグラムを２つの個別の事象の組に分割する。細胞片領域は、ヒストグラムの境界の外側境界線と組み合わせて境界線によって画定できる（右側に最大ＯＰ値、下側に最小ＬｏｇＵＭＡＬＳ４値）。細胞片領域は、ヒストグラムを２つの独立したデータ集合に分離する。示される最初のデータは全ての事象を含み、領域はこの事象を２つの別個の集合に分けて、第１集合が領域の内側（細胞片）に、第２集合が領域の外側（非細胞片）になるようにする。したがって、領域は、データを２つの部分集合に分ける形状である。
領域の境界線（すなわち、領域を画定する線）の範囲内のゲート化事象数を計数し、又は評価できる。非限定例として、いくつかの実施形態では、これは、細胞片領域を画定する境界線の範囲内の事象数を決定することを含む。更に、分析される総事象数を得ることができる。いくつかの実施形態では、この数は、全収集事象の所定の部分集合を参照する。いくつかの場合には、図１１は、ゲート化又は未ゲート化ヒストグラムを表してよい。本明細書で使用されるとき、用語、未ゲート化とは、非限定例として、機器によって得られた使用可能なデータの全てを使用構築されたヒストグラムを意味する。
いくつかの実施形態では、第２の領域（非細胞片）を使用して、図１１のヒストグラム上に描かれる、つまり位置付けられる細胞、又は事象を限定、つまり分離し、これらの分離された細胞、又は事象を図１２の後続のヒストグラムに示すようにできる。このように、第１のヒストグラム（図１１）の事象、つまり細胞数を限定し、それを第２のヒストグラム（図１２）に示すことによって、領域（非細胞片）の使用をゲーティング工程として操作する。非限定例として、領域は、領域境界内のこれら事象をフィルタリングして除去する、つまり分離するゲートとして働き、事象が次のヒストグラム中に抽出され、配置されるようにする。本明細書で使用されるとき、用語、ゲート化は、非限定例として、前のヒストグラムに適用されるとき、ヒストグラム中に存在するデータがゲーティング工程を使用して導き出されることを意味する。
したがって、ここに図説するように、図１１は、未ゲート化又はゲート化データを表し、図１２は、ゲート化データ（すなわち、非細胞片事象についてゲート化）を表す。多くの場合には、後続のヒストグラムのパラメータは、前のヒストグラムで使用したものとは異なる。いくつかの場合には、単一ゲーティング工程を使用して集団を分離する。いくつかの場合には、多重ゲーティング工程を使用して集団を分離する。本明細書の別の場所で記載されるように、いくつかの場合ではブール論理をヒストグラムデータに適用する。
ＷＢＣ／ＮＲＢＣ事象の特定
ＷＢＣ及びＮＲＢＣ細胞は核を有し、図１２に示されるＡＬＬ対（ＬｏｇＭＡＬＳ＋ＬｏｇＬＡＬＳ）ヒストグラムで特定できる。ＷＢＣ／ＮＲＢＣ事象は、囲んで示す右上の隅に位置する。特定されたＷＢＣ／ＮＲＢＣ事象は、後続のゲーティング工程によって除外できる。
この２Ｄヒストグラムに示されるように、ＷＢＣ／ＮＲＢＣと指定された領域とその対応する境界線は、ヒストグラムを２つの個別の事象の組に分割する。ＷＢＣ／ＮＲＢＣ領域は、境界線によって少なくとも部分的に画定できる。ＷＢＣ／ＮＲＢＣ領域はヒストグラムを２つの独立したデータ集合に分けて、第１集合が領域の内側（ＷＢＣ／ＮＲＢＣ）に、第２集合が領域の外側（非ＷＢＣ／ＮＲＢＣ）になるようにする。したがって、領域は、データを２つの部分集合に分ける形状である。
いくつかの実施形態では、第２の領域（非ＷＢＣ／ＮＲＢＣ）を使用して、図１２のヒストグラム上に描かれる、つまり位置付けられる細胞、又は事象を限定、つまり分離し、これらの分離された細胞、又は事象を図１３の後続のヒストグラムに示すようにできる。このように、第１のヒストグラム（図１２）の事象、つまり細胞数を限定し、それを第２のヒストグラム（図１３）に示すことによって、領域（非ＷＢＣ／ＮＲＢＣ）の使用をゲーティング工程として操作する。非限定例として、領域は、領域境界内のこれら事象をフィルタリングして除去する、つまり分離するゲートとして働き、事象が次のヒストグラム中に抽出され、配置されるようにする。本明細書で使用されるとき、用語、ゲート化は、非限定例として、前のヒストグラムに適用されるとき、ヒストグラム中に存在するデータがゲーティング工程を使用して導き出されることを意味する。
したがって、ここに図説するように、図１３は、ゲート化データ（すなわち、非ＷＢＣ／ＮＲＢＣ事象についてゲート化）を表す。多くの場合には、後続のヒストグラムのパラメータは、前のヒストグラムで使用したものとは異なる。いくつかの場合には、単一ゲーティング工程を使用して集団を分離する。いくつかの場合には、多重ゲーティング工程を使用して集団を分離する。本明細書の別の場所で記載されるように、いくつかの場合ではブール論理をヒストグラムデータに適用する。
血小板事象の特定
いくつかの実施形態によると、血小板事象は、低ＤＣ、高光散乱、及び高ＯＰを示し得る。血小板事象を他の事象から分離するのに使用され得る１つのビューは、図１３に示される（ＬｏｇＤＣ−ＬｏｇＵＭＡＬＳ）対（ＬｏｇＬＡＬＳ＋ＯＰ）である。血小板事象は、囲まれる右下の隅に位置する。ここに示されるように、特定された血小板事象を除外（例えば、図１４を得るために非血小板事象についてゲーティングするとき）、又は選択（例えば、図１５Ａ〜図１５Ｄを得るために、血小板事象についてゲーティングするとき）できる。
図１３の２Ｄヒストグラムに示されるように、血小板と指定された領域とその対応する境界線は、ヒストグラムを２つの個別の事象集合に分割する。血小板領域は、境界線によって少なくとも部分的に画定できる。血小板領域はヒストグラムを２つの独立したデータ集合に分けて、第１集合が領域の内側（血小板）に、第２集合が領域の外側（非血小板）になるようにする。したがって、領域は、データを２つの部分集合に分ける形状である。
いくつかの実施形態では、第２の領域（非血小板）を使用して、図１３のヒストグラム上に描かれる、つまり位置付けられる細胞、又は事象を限定、つまり分離し、これらの分離された細胞、又は事象を図１４の後続のヒストグラムに示すようにできる。このように、第１のヒストグラム（図１３）の事象数、つまり細胞数を限定し、続いてそれを第２のヒストグラム（図１４）に示すことによって、領域（非血小板）の使用をゲーティング工程として操作する。非限定例として、領域は、領域境界内のこれら事象をフィルタリングして除去する、つまり分離するゲートとして働き、事象が次のヒストグラム中に抽出され、配置されるようにする。本明細書で使用されるとき、用語、ゲート化は、非限定例として、前のヒストグラムに適用されるとき、ヒストグラム中に存在するデータがゲーティング工程を使用して導き出されることを意味する。
したがって、ここに図説するように、図１４は、ゲート化データ（すなわち、非血小板事象についてのゲート化）を表す。多くの場合には、後続のヒストグラムのパラメータは、前のヒストグラムで使用したものとは異なる。いくつかの場合には、単一ゲーティング工程を使用して集団を分離する。いくつかの場合には、多重ゲーティング工程を使用して集団を分離する。本明細書の別の場所で記載されるように、いくつかの場合ではブール論理をヒストグラムデータに適用する。
ＲＢＣ事象の特定
いくつかの実施形態によると、成熟ＲＢＣ及び網赤血球の両方を含むＲＢＣ事象は、図１４に示されるＥＤＣ対ｌｏｇＡＬＬビューで特定できる。ＲＢＣ事象は、囲まれるビューの下部に位置する。
未成熟血小板事象の特定
未成熟血小板事象を特定する目的のため、このような特定に関して記載される特徴を単調なものとし得ることが見出された。したがって、未成熟な血小板事象をゲーティングするためにパラメータが使用される場合、線形及び対数の形式の使用は同様の結果を生じ得る。したがって、いくつかの場合において、両方の形態がゲーティングにおいて等価であり得る。
未成熟血小板は、細胞内ＲＮＡを含有することが既知である。非蛍光色素ニューメチレンブルー染料は未成熟血小板のＲＮＡを沈殿させ、光散乱を強化する。したがって、いくつかの実施形態により、成熟血小板から成熟血小板を識別し得る主要なパラメータは光散乱を含む。１９％ ＩＰＦを有するサンプルのＬｏｇＤＣ対（Ｌｏｇ光散乱）プロットが図１５Ａ〜図１５Ｄに示され、ほぼ０％ ＩＰＦを有するサンプルのプロットが図１６Ａ〜図１６Ｄに示される。図１５Ａ〜図１５Ｄで囲われている、高光散乱領域において、顕著な未成熟血小板事象が存在することが明らかであるが、図１６Ａ〜図１６Ｄの同じ領域ではほぼ皆無である。
光散乱の強い指標に加えて、未成熟血小板はまた、成熟血小板に比してより大きな体積を呈することがあり、これは未成熟血小板のより高いＤＣを生じ得る。更に、多くの場合、ＡＬＬはＤＣと強く相関するものと考えられ、やはり未成熟血小板をゲーティングするために利用され得る。例えば、図１７（１９％ ＩＰＦ）及び図１８（ほぼ０％ ＩＰＦ）は、未成熟血小板が高ＤＣ及び高ＡＬＬゾーンに位置することを示している。
したがって、本発明の実施形態は、より高いＤＣ、ＡＬＬ、ＬＡＬＳ、ＬＭＡＬＳ、ＭＡＬＳ、及び／又はＵＭＡＬＳに基づいて、未成熟血小板を成熟血小板から分離し得る、システム及び方法を包含する。
例えば、ある実施形態において、未成熟血小板は、本明細書において開示される特徴的なパラメータに基づき得る。例えば、閾値よりも大きなｌｏｇＵＭＡＬＳに基づいて未成熟血小板を特定することが可能である（図１５Ｄ参照）。ある実施形態において、未成熟血小板は、本明細書において開示される多数の特徴的なパラメータに基づく場合がある。例えば、第１の閾値よりも大きなＬｏｇＵＭＡＬＳ値、及び第２の閾値よりも大きなｌｏｇＤＣに基づいて未成熟血小板を特定することが可能である（例えば、図１５Ｄ）。したがって、これらの処理技術は、未成熟血小板の集団を容易に特定し、数量化するために使用され得ることが見出された。
ＩＰ％及びＩＰ計数の算出
上記の未成熟血小板を前提とし、合計血小板に対する未成熟血小板の百分率として、未成熟血小板％（ＩＰ％）が算出される。
いくつかの実施形態により、ＩＰ％は、図７Ａに例示されるように、未成熟血小板事象の数を、成熟及び未成熟血小板事象両方の数（網赤血球モジュールから得られる数に基づく）で除し、１００％を掛けることにより算出することができる。
いくつかの実施形態により、ＩＰ％は、図７Ｂに示されるように、ＣＢＣモジュール及び網赤血球モジュールの両方を使用して、比率（網赤血球モジュールからの未成熟血小板事象の数）／（網赤血球モジュールからのＲＢＣ事象の数）に比率（ＣＢＣモジュールからのＲＢＣ計数）／（ＣＢＣモジュールからの合計血小板計数）を掛け、やはり１００％を掛けたものして、算出することができる。ＣＢＣモジュールは、確実な合計血小板計数、及び確実なＲＢＣ計数（例えば、ＲＢＣ＃ＣＢＣ）を生じ、したがって器具構成により成熟血小板の集団が制限され得る場合、又は図７Ａに例示される方法を適用することが不可能であるか、若しくは望ましくない可能性がある他の場合において、図７Ｂの方法を使用することが望ましい場合がある。
同様に、ＩＰ％は、図７Ｃに例示されるように、ＣＢＣモジュール、及び網赤血球モジュールの両方を使用して算出することができる。ここに図説するように、ＩＰ％は、比率（網赤血球モジュールからの未成熟血小板事象の数）／網赤血球モジュールからのＲＢＣ＋ＮＲＢＣ＋ＷＢＣ事象の数）に比率（ＣＢＣモジュールからのＲＢＣ＋ＮＲＢＣ＋ＷＢＣ計数）／（ＣＢＣモジュールからの合計血小板計数）を掛け、やはり１００％を掛けたものして、算出することができる。いくつかの状況において、ＣＢＣモジュールからのＲＢＣ＋ＮＲＢＣ＋ＷＢＣ計数（例えば、ＵＲＢＣ＃ＣＢＣ）は、ＲＢＣ計数よりも確実に得ることができ、したがって、ＲＢＣ計数の代わりに、ＣＢＣモジュールからのＲＢＣ＋ＮＲＢＣ＋ＷＢＣ計数を使用することが望ましい場合がある。
ＩＰ％を得るための技術を提供することに加えて、本発明の実施形態は、ＩＰ計数（単位体積当たりの未成熟血小板の数）を得るためのシステム及び方法も包含する。例えば、例示的なＩＰ計数は、以下の等式：ＩＰ％＊（ＣＢＣモジュールからの血小板計数）／１００％を使用して算出することができる。ＩＰ計数を決定するために使用されるＩＰ％は、本明細書に開示される手法のいずれかを使用して得ることができる。
本明細書に記載される算出又は動作のそれぞれは、ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアを有する、コンピュータ又は他のプロセッサを使用して、行われ得る。様々な方法工程は、モジュールによって行われ得、そのモジュールは、本明細書に記載される方法工程を行うために配置された、幅広い種類のデジタル及び／又はアナログデータ処理ハードウェア及び／又はソフトウェアのいずれかを含み得る。そのモジュールは、任意に、関連する適切な機械プログラムコードを有することによって、これらの工程のうちの１つ以上を行うように構成される、データ処理ハードウェアを含みえ得、２つ以上の工程（又は２つ以上の工程の一部）のそのモジュールは、幅広い種類の一体化及び／又は分散処理アーキテクチャのいずれかにおける、単一のプロセッサボードに一体化されるか、又は異なるプロセッサボードに分割される。これらの方法及びシステムは、多くの場合、上記の方法工程を行うための命令を伴う機械可読コードを実装する、有形の媒体を用い得る。好適な有形媒体は、メモリ（揮発性メモリ及び／又は不揮発性メモリを含む）、記憶媒体（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、テープ等の磁気記憶と、ＣＤ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の光メモリと、任意の他のデジタル又はアナログ記憶媒体等）等を含み得る。
図面に図説される又は上に記載される構成要素、並びに図示又は記載されない構成要素及び工程の異なる配置が、可能である。同様に、いくつかの特徴及び部分的組み合わせが有用であり、他の特徴及び部分的組み合わせに言及することなく用いられ得る。本発明の実施形態は、限定的でなく例示的な目的で記載されており、代替の実施形態は本特許の読者に明確となるだろう。ある場合では、方法工程又は動作は、異なる順で行われる若しくは実行されてよく、又は動作が追加、削除、若しくは修正されてよい。本発明のある態様では、要素若しくは構造を提供するために、又は所与の機能若しくは機能（複数）を行うために、単一の構成要素を複数の構成要素に置き換えてよく、複数の構成要素を単一の構成要素に置き換えてよいということが理解され得る。本発明のある実施形態を実践するために、かかる置換が動作可能ではないであろう場合を除き、かかる置換は本発明の範囲内であると考えられる。
本開示において記載される全ての特許、特許公開、特許出願、雑誌論文、本、技術参考資料等は、全目的のためにそれらの全体が参照により本明細書に組み込まれる。
図面に図説される又は上に記載される構成要素、並びに図示又は記載されない構成要素及び工程の異なる配置が、可能である。同様に、いくつかの特徴及び部分的組み合わせが有用であり、他の特徴及び部分的組み合わせに言及することなく用いられ得る。本発明の実施形態は、限定的でなく例示的な目的で記載されており、代替の実施形態は本特許の読者に明確となるだろう。結果的に、本発明は上記又は図面に図説の実施形態に制限されず、下記の請求項の範囲から逸脱することなく、様々な実施形態及び修正がなされ得る。

Claims (58)

  1. 生体サンプル中の未成熟血小板状態を判定するための血液学的システムであって、
    前記生体サンプルの未成熟血小板事象、及び複合血液成分事象を判定するように構成された第１のモジュールと、
    前記未成熟血小板事象の、前記複合血液成分事象に対する比率に基づいて前記未成熟血小板状態を判定するように構成されたデータ処理モジュールと、
    を備える、システム。
  2. 前記生体サンプルの赤血球計数及び合計血小板計数を判定するように構成された第２のモジュールを更に備え、
    前記データ処理モジュールは、第１因子と第２因子の積に基づいて、前記未成熟血小板状態を判定するように構成され、
    前記第１因子は前記赤血球計数の前記合計血小板計数に対する比率であり、前記第２因子は、前記未成熟血小板事象の、前記複合血液成分事象に対する比率であり、
    前記複合血液成分事象は、前記生体サンプルの赤血球（ＲＢＣ）事象である、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記生体サンプルの血球計数及び合計血小板計数を判定するように構成された第２のモジュールを更に備え、
    前記データ処理モジュールは、第１因子と第２因子の積に基づいて、前記未成熟血小板状態を判定するように構成され、
    前記第１因子は前記血球計数の前記合計血小板計数に対する比率であり、前記第２因子は、前記未成熟血小板事象の前記複合血液成分事象に対する比率であり、
    前記血球計数は、赤血球（ＲＢＣ）、有核赤血球（ＮＲＢＣ）、及び白血球（ＷＢＣ）計数の合計であり、
    前記複合血液成分事象は、赤血球（ＲＢＣ）、有核赤血球（ＮＲＢＣ）、及び白血球（ＷＢＣ）事象の合計である、請求項１に記載のシステム。
  4. 前記第２のモジュールが、全血球計数（ＣＢＣ）モジュールである、請求項２又は３に記載のシステム。
  5. 前記第１のモジュールは、体積伝導度散乱（ＶＣＳ）モジュールである、請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
  6. 前記未成熟血小板状態は、未成熟血小板計数の推定値、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載のシステム。
  7. 前記複合血液成分事象は、前記生体サンプルの合計血小板事象である、請求項１〜６のいずれか一項に記載のシステム。
  8. 前記第１のモジュールが、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び軸光損失（ＡＬＬ）測定値からなる群から選択される要素を含む光測定値に基づいて、前記未成熟血小板事象を判定するように構成される、請求項１〜７のいずれか一項に記載のシステム。
  9. 前記光測定値は、前記低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値であり、前記第１のモジュールは、ｌｏｇＬＡＬＳ値が約２００超であるときに、前記未成熟血小板事象を判定するように構成される、請求項８に記載のシステム。
  10. 前記光測定値は、前記下中央角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値であり、前記第１のモジュールは、ｌｏｇＬＡＬＳ値が約１００超であるときに、前記未成熟血小板事象を判定するように構成される、請求項８に記載のシステム。
  11. 前記光測定値は、前記上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び前記下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値を含み、中央角光散乱（ＭＡＬＳ）は、前記ＵＭＡＬＳと前記ＬＭＡＬＳの合計であり、前記第１のモジュールは、ｌｏｇＭＡＬＳ値が約１００より大きいときに、前記未成熟血小板事象を判定するように構成される、請求項８に記載のシステム。
  12. 前記光測定値は、前記上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値であり、前記第１のモジュールは、ｌｏｇＵＭＡＬＳ値が約１００超であるときに、前記未成熟血小板事象を判定するように構成される、請求項８に記載のシステム。
  13. 前記光測定値は、前記軸光損失（ＡＬＬ）測定値であり、前記第１のモジュールは、ｌｏｇＡＬＬ値が約１４０超であるときに、前記未成熟血小板事象を判定するように構成される、請求項８に記載のシステム。
  14. 生体サンプルにおける未成熟血小板状態を判定する自動化された方法であって、
    前記生体サンプルに関するデータプロファイルにアクセスする工程であって、前記データプロファイルは、前記生体サンプルを分析する粒子分析システムから得られる分析結果に基づいている、工程と、
    プロセッサにより、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体を実行することによって、前記データファイルに基づき、前記生体サンプルの未成熟血小板事象及び複合血液成分事象を判定する工程と、
    前記未成熟血小板事象の前記複合血液成分事象に対する比率に基づいて前記未成熟血小板状態を判定する工程と、
    を含む、方法。
  15. 前記データファイルは、前記生体サンプルの体積伝導度散乱（ＶＣＳ）データを含む、請求項１４に記載の方法。
  16. 前記未成熟血小板状態は、未成熟血小板計数の推定値、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む、請求項１４又は１５に記載の方法。
  17. 前記未成熟血小板状態に基づき、前記生体サンプルを得た個人の治療計画を決定する工程を更に含む、請求項１４〜１６のいずれか一項に記載の方法。
  18. 前記複合血液成分事象は、前記生体サンプルの合計血小板事象である、請求項１４〜１７のいずれか一項に記載の方法。
  19. 前記生体サンプルの赤血球計数及び合計血小板計数を得る工程と、
    第１因子と第２因子の積に基づいて前記未成熟血小板状態を判定する工程と、
    を更に含み、
    前記第１因子は前記赤血球計数の前記合計血小板計数に対する比率であり、前記第２因子は、前記未成熟血小板事象の、前記複合血液成分事象に対する比率であり、
    前記複合血液成分事象は、前記生体サンプルの赤血球（ＲＢＣ）事象である、請求項１４〜１８のいずれか一項に記載の方法。
  20. 前記赤血球計数及び前記合計血小板計数は、前記生体サンプルから得られる全血球計数（ＣＢＣ）データに基づく、請求項１９に記載の方法。
  21. 前記生体サンプルの赤血球計数及び合計血小板計数を得る工程と、
    第１因子と第２因子の積に基づいて前記未成熟血小板状態を判定する工程と、
    を更に含み、
    前記第１因子は前記血球計数の前記合計血小板計数に対する比率であり、前記第２因子は、前記未成熟血小板事象の、前記複合血液成分事象に対する比率であり、
    前記血球計数は、赤血球（ＲＢＣ）、有核赤血球（ＮＲＢＣ）、及び白血球（ＷＢＣ）計数の合計であり、
    前記複合血液成分事象は、赤血球（ＲＢＣ）、有核赤血球（ＮＲＢＣ）、及び白血球（ＷＢＣ）事象の合計である、請求項１４〜１８のいずれか一項に記載の方法。
  22. 前記赤血球計数及び前記合計血小板計数は、前記生体サンプルから得られる全血球計数（ＣＢＣ）データに基づく、請求項２１に記載の方法。
  23. 前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値からなる群から選択される要素を含む、光測定値に基づいて前記未成熟血小板事象を判定させる、請求項１４〜２２のいずれか一項に記載の方法。
  24. 前記光測定値は前記低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、ｌｏｇＬＡＬＳ値が約２００超であるときに前記未成熟血小板事象を判定させる、請求項２３に記載の方法。
  25. 前記光測定値は前記下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、ｌｏｇＬＭＡＬＳ値が約１００超であるときに前記未成熟血小板事象を判定させる、請求項２３に記載の方法。
  26. 前記光測定値は上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値を含み、中央角光散乱（ＭＡＬＳ）は、前記ＵＭＡＬＳと前記ＬＭＡＬＳの合計であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、ｌｏｇＭＡＬＳ値が約１００超であるときに、前記未成熟血小板事象を判定させる、請求項２３に記載の方法。
  27. 前記光測定値は前記上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、ｌｏｇＵＭＡＬＳ値が約１００超であるときに前記未成熟血小板事象を判定させる、請求項２３に記載の方法。
  28. 前記光測定値は前記軸光損失（ＡＬＬ）測定値であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、ｌｏｇＡＬＬ値が約１４０超であるときに前記未成熟血小板事象を判定させる、請求項２３に記載の方法。
  29. 生体サンプル中の未成熟血小板状態を判定するための自動化システムであって、
    （ａ）プロセッサと、
    （ｂ）前記プロセッサによって実行されると、前記システムに
    （ｉ）前記生体サンプルに関する電流光伝播データにアクセスさせ、
    （ｉｉ）前記電流光伝播データを使用して前記生体サンプル内の推定未成熟血小板状態を判定させ、かつ
    （ｉｉｉ）前記推定される未成熟血小板状態に関する情報を、前記プロセッサから出力させる
    ように構成された、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体と、
    を備える、システム。
  30. 前記プロセッサは、前記電流光伝播データを入力として受信するように構成される、請求項２９に記載のシステム。
  31. 前記電流光伝播データが、前記サンプルの軸光損失測定値、前記サンプルの光散乱測定値、及び前記サンプルの電流測定値からなる群から選択される要素を含む、請求項２９又は３０に記載のシステム。
  32. 前記光散乱測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、及び上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値からなる群から選択される要素を含む、請求項３１に記載のシステム。
  33. 前記推定される未成熟血小板状態は、前記軸光損失測定値、又は光散乱測定値が閾値を超えたという判定に基づく、請求項３１又は３２に記載のシステム。
  34. 前記プロセッサ、前記記憶媒体、又は両方が、血液学的機械内に組み込まれる、請求項２９〜３３のいずれか一項に記載のシステム。
  35. 前記プロセッサ、前記記憶媒体、又は両方がコンピュータ内に組み込まれ、前記コンピュータが血液学的機械と通信している、請求項２９〜３３のいずれか一項に記載のシステム。
  36. 前記プロセッサ、前記記憶媒体、又は両方が、コンピュータ内に組み込まれ、前記コンピュータがネットワークを介して血液学的機械と遠隔通信する、請求項２９〜３３のいずれか一項に記載のシステム。
  37. 前記血液学的機械が、前記電流光伝播データを生成する、請求項３４〜３６のいずれか一項に記載のシステム。
  38. 前記コンピュータアプリケーションは、前記プロセッサにより実行されるときに、前記システムに、
    前記生体サンプルに関する全血球計数データにアクセスさせ、かつ
    前記電流光伝播データと組み合わせて前記全血球計数データを使用して、前記生体サンプル内の前記推定される未成熟血小板状態を判定させる
    ように構成される、請求項２９〜３７のいずれか一項に記載のシステム。
  39. 前記コンピュータアプリケーションは、前記プロセッサにより実行されるときに、前記システムに、
    前記生体サンプルの赤血球計数及び合計血小板計数にアクセスさせ、かつ
    第１因子と第２因子の積に基づいて前記未成熟血小板状態を判定させる、
    ように構成され、
    前記生体サンプルに関する前記電流光伝播データは、未成熟血小板事象、及び複合血液成分事象を含み、
    前記第１因子は前記赤血球計数の前記合計血小板計数に対する比率であり、前記第２因子は前記未成熟血小板事象の前記複合血液成分事象に対する比率であり、
    前記複合血液成分事象は、前記生体サンプルの赤血球（ＲＢＣ）事象である、請求項２９〜３７のいずれか一項に記載のシステム。
  40. 前記コンピュータアプリケーションは、前記プロセッサにより実行されるときに、前記システムに、
    前記生体サンプルの血球計数及び合計血小板計数にアクセスさせ、かつ
    第１因子と第２因子の積に基づいて前記未成熟血小板状態を判定させる
    ように構成され、
    前記生体サンプルに関する前記電流光伝播データは、未成熟血小板事象、及び複合血液成分事象を含み、
    前記第１因子は前記血球計数の前記合計血小板計数に対する比率であり、前記第２因子は前記未成熟血小板事象の前記複合血液成分事象に対する比率であり、
    前記複合血液成分事象は、赤血球（ＲＢＣ）、有核赤血球（ＮＲＢＣ）、及び白血球（ＷＢＣ）事象の合計である、請求項２９〜３７のいずれか一項に記載のシステム。
  41. 生体サンプルから得られるデータ内の未成熟血小板事象を特定するために血液学的システムであって、
    細胞照合ゾーンを有する光学素子と、
    流体力学的に集中した前記生体サンプルの流れを前記細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、
    前記細胞照合ゾーンを個別に通過する前記生体サンプルの細胞を照射するためにビーム軸に沿って光ビームを方向付けるように配向される光源と、
    前記生体サンプルの前記照射された細胞により散乱する、及びこれを透過する光を測定するために、前記細胞照合ゾーンと光学的に連結された、光検出アセンブリであって、前記光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸光損失（ＡＬＬ）測定値からなる群から選択される要素を含む、光検出アセンブリと、
    前記光測定値に基づいて前記未成熟血小板事象を特定するように構成された処理モジュールと、
    を備える、システム。
  42. 前記光測定値は前記低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値であり、前記処理モジュールは、ｌｏｇＬＡＬＳ値が約２００超であるときに、前記未成熟血小板事象を特定するように構成される、請求項４１に記載のシステム。
  43. 前記光測定値は前記下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値であり、前記処理モジュールは、ｌｏｇＬＭＡＬＳ値が約１００超であるときに、前記未成熟血小板事象を特定するように構成される、請求項４１に記載のシステム。
  44. 前記光測定値は前記上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び前記下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値を含み、中央角光散乱（ＭＡＬＳ）は、前記ＵＭＡＬＳと前記ＬＭＡＬＳの合計であり、前記処理モジュールは、ｌｏｇＭＡＬＳ値が約１００超であるときに、前記未成熟血小板事象を特定するように構成される、請求項４１に記載のシステム。
  45. 前記光測定値は前記上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値であり、前記処理モジュールは、ｌｏｇＵＭＡＬＳ値が約１００超であるときに、前記未成熟血小板事象を特定するように構成される、請求項４１に記載のシステム。
  46. 前記光測定値は軸光損失（ＡＬＬ）測定値であり、前記処理モジュールは、ｌｏｇＡＬＬ値が約１４０超であるときに、前記未成熟血小板事象を特定するように構成される、請求項４１に記載のシステム。
  47. 前記生体サンプルは染色される、請求項４１〜４６のいずれか一項に記載のシステム。
  48. 前記生体サンプルが、ニューメチレンブルー染料により染色される、請求項４１〜４７のいずれか一項に記載のシステム。
  49. 前記生体サンプルの未成熟血小板は、沈殿したＲＮＡを含む、請求項４１〜４８のいずれか一項に記載のシステム。
  50. 生体サンプルから得られるデータ内の未成熟血小板事象を特定するための方法であって、
    流体力学的に集中した前記生体サンプルの流れを光学素子の細胞照合ゾーンに向けて送達する工程と、
    軸を有する光ビームで、前記細胞照合ゾーンを個別に通過する前記生体サンプルの細胞を、照射する工程と、
    光検出アセンブリにより、前記生体サンプルの前記照射された細胞により散乱する、及びこれを透過する光を測定する工程であって、前記光測定値は、低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び軸光損失（ＡＬＬ）測定値からなる群から選択される要素を含む、工程と、
    前記光測定値に基づいて前記未成熟血小板事象を特定する工程と、
    を含む、方法。
  51. 前記光測定値は前記低角光散乱（ＬＡＬＳ）測定値であり、前記未成熟血小板事象は、約２００超のｌｏｇＬＡＬＳ値に基づいて特定される、請求項５０に記載の方法。
  52. 前記光測定値は前記下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）値であり、前記未成熟血小板事象は、約１００超のｌｏｇＬＭＡＬＳ値に基づいて特定される、請求項５０に記載の方法。
  53. 前記光測定値は前記上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、及び前記下中央角光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値を含み、中央角光散乱（ＭＡＬＳ）は、前記ＵＭＡＬＳと前記ＬＭＡＬＳの合計であり、前記未成熟血小板事象は、約１００超のｌｏｇＭＡＬＳ値に基づいて特定される、請求項５０に記載の方法。
  54. 前記光測定値は前記上中央角光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値であり、前記未成熟血小板事象は、約１００超のｌｏｇＵＭＡＬＳ値に基づいて特定される、請求項５０に記載の方法。
  55. 前記光測定値は前記軸光損失（ＡＬＬ）測定値であり、前記未成熟血小板事象は、約１４０超のｌｏｇＡＬＬ値に基づいて特定される、請求項５０に記載の方法。
  56. 前記照射工程の前に前記生体サンプルを染料で染色する工程を含む、請求項５０〜５５のいずれか一項に記載の方法。
  57. 前記染料はニューメチレンブルー染料である、請求項５６に記載の方法。
  58. 前記染料は、前記生体サンプルの未成熟血小板内に存在するＲＮＡを沈殿させる、請求項５６、又は５７に記載の方法。
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