JP2017534049A5 - - Google Patents

Claims (29)

1. 患者から得られた組織試料を分類するための方法であって、ここで、前記組織試料が二次腫瘍組織を含むとの疑いがあり、前記方法が
   − 原発腫瘍試料上の第１の複数の点の各々について剛性値を決定し、結果として第１の剛性分布を得ること、
   − 前記組織試料上の第２の複数の点の各々について剛性値を決定し、結果として第２の剛性分布を得ること、を含み、
   ここで
   − 前記第１の剛性分布及び第２の剛性分布の両方が、１ｋＰａ未満の実質的に同一の剛性値で最大頻度を有する不均一な剛性分布を示すとき、前記組織試料は、転移であると分類される、
   患者から得られた組織試料を分類するための方法。
2. 前記第１及び第２の両方の複数の点が少なくとも１００μｍの空間分解能で決定される、請求項１に記載の方法。
3. 前記組織試料がリンパ節から採取される、請求項１または２に記載の方法。
4. 腫瘍から得られた組織試料を分類するための方法であって、
   − 少なくとも１００μｍの空間分解能で前記試料上の複数の点の各々について剛性値を決定し、結果として剛性分布を得ること、
   − 前記試料に悪性腫瘍の可能性を割り当てること、を含み、
   ここで、
   − 前記方法は第１の試料及び第２の試料に適用され、前記第１の試料は原発腫瘍試料であり、及び、前記第２の試料はリンパ節から採取された試料であり、並びに、
   − 前記第１の試料及び第２の試料の両方が１ｋＰａ未満の最大頻度を有する不均一な剛性分布を示し、及び、該第２の試料の最大頻度が該第１の試料の最大頻度と同じである場合、前記第２の試料がリンパ節転移であると分類する、
   腫瘍から得られた組織試料を分類するための方法。
5. 腫瘍から得られた組織試料を分類するための方法であって、
   − 少なくとも１００μｍの空間分解能で前記試料上の複数の点について剛性値を決定し、結果として剛性分布を得ること、
   − 前記サンプルに悪性腫瘍の可能性を割り当てること、を含み、
   ここで、
   − 第１の剛性分布は前記試料の第１の部位から得られ、及び、第２の剛性分布は前記試料の第２の部分から得られ、並びに、
   − 前記第１の部位は、腫瘍組織として組織学的に分類された前記腫瘍の一部に対応し、及び、前記第２の部位は、隣接組織に対応し、並びに、
   − 前記第１の剛性分布が１ｋＰａ未満の最大頻度を有する不均一な剛性分布であり、及び、前記第２の頻度分布が１ｋＰａ未満の剛性分布最大頻度が存在しないことによって特徴付けられた場合、前記腫瘍試料が、前記隣接組織に広がっている可能性が低いと分類され、並びに／または、
   − 前記第２の頻度分布が１ｋＰａ以下の剛性分布頻最大頻度が存在することによって特徴付けられた場合、前記腫瘍組織が、前記隣接組織に広がっている可能性が高いと分類される、
   腫瘍から得られた組織試料を分類するための方法。
6. 前記組織試料が組織生検試料、または切除標本である、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記複数の点がｎ_１×ｎ_２点のグリッドとして配置され、前記グリッドが領域を規定する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記同一試料の少なくとも２つの異なる領域の前記剛性値が決定され、及び前記領域の幾何学的中心間の距離が前記空間分解能の倍数であり、少なくとも１０倍である、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記複数の点が、１００、４００、９００、１０００、１６００、２５００、３６００、４９００、６４００、８１００または１００００の剛性値を含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記組織試料が少なくとも７μｍの直径を有する円柱状または角柱状の生検であることによって特徴付けられる、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記腫瘍が、ヒト乳癌若しくはリンパ節、肺、骨、肝臓または脳の転移である、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記剛性値が生理学的条件下で決定されることによって特徴付けられる、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法。
13. ０．５ｋＰａ未満の最大頻度を示す原発腫瘍試料は、転移した腫瘍であると、または隣接する組織へ広がっている可能性が高いと、分類する、請求項１〜１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 癌を病期に分類するための方法であって、
    − 原発腫瘍からの第１の組織試料と、第２の組織試料とを得ること、
    − 前記第１の試料上の複数の点について、及び前記第２の生検試料上の複数の点について、の該剛性値を決定することであって、前記複数の点の各々は少なくとも１００μｍの空間分解能によって特徴付けられ、結果として、前記第１の組織試料及び前記第２の組織試料の各々の剛性分布を得ること、
    − 前記第１の試料に悪性腫瘍の可能性を割り当て、及び前記第２の試料に前記原発腫瘍によって浸潤されている可能性を割り当てること、
    を含む、癌を病期に分類するための方法。
15. 前記第２の組織試料が、前記原発腫瘍に隣接する組織、またはリンパ節から得られる、請求項１４に記載の方法。
16. 前記第１の組織試料、及び／または前記第２の組織試料が組織生検試料または切除標本である、請求項１４または１５に記載の方法。
17. − 前記第１の試料が、第２のピークよりも少なくとも２倍高い剛性値を示す第１のピークを有する少なくとも二峰性の剛性分布によって特徴付けられる場合、前記第１の試料は悪性腫瘍である可能性が高いと割り当てられ、及び／または、
    − 前記第２の試料が、第２のピークよりも少なくとも２倍高い剛性値を示す第１のピークによって特徴付けられる少なくとも二峰性の剛性分布によって特徴付けられる場合、前記第２の試料は、前記原発腫瘍によって浸潤されている可能性が高いと割り当てられる、請求項１４〜１６のいずれか１項に記載の方法。
18. 前記原発腫瘍に隣接する前記組織が、リンパ節内に含まれる、請求項１４〜１７のいずれか１項に記載の方法。
19. ０．５ｋＰａ未満の第２のピークを示す第１の試料は、転移した腫瘍であると分類する、請求項１４〜１８のいずれか１項に記載の方法。
20. 癌を病期に分類するための方法であって、
    − 原発腫瘍に隣接する組織から組織試料を得ること、
    − 少なくとも１００μｍの空間分解能で前記試料上の複数の点についての剛性値を決定し、結果として剛性分布を得ること、
    − 前記試料に前記原発腫瘍によって浸潤されている可能性を割り当てること、
    を含む、癌を病期に分類するための方法。
21. 前記組織試料が、組織生検試料または、切除標本である、請求項２０に記載の方法。
22. 前記剛性分布が、０．２ｋＰａと１ｋＰａとの間の最大値によって特徴付けられる場合、前記試料は、前記原発腫瘍によって浸潤されている可能性が高いと割り当てる、請求項２０または２１に記載の方法。
23. 少なくとも二峰性の剛性分布を示す試料が、前記原発腫瘍によって浸潤されている可能性が高いと割り当てられ、ここで、少なくとも二峰性の前記剛性分布が、第２のピークより少なくとも２倍高い剛性値を示す第１のピークによって特徴付けられる、請求項２０〜２２のいずれか１項に記載の方法。
24. 腫瘍から得られる組織試料を分類するための方法であって、
    − 少なくとも１００μｍの空間分解能で前記試料上の複数の点について剛性値を決定し、結果として剛性分布を得ること、
    − 前記試料へ悪性腫瘍の可能性を割り当てること、を含み、
    ここで、
    − ０．５ｋＰａ未満の前記剛性分布におけるピークを示す試料が転移した腫瘍であると分類する、
    腫瘍から得られる組織試料を分類するための方法。
25. 前記組織試料が乳癌から得られる、請求項２４に記載の方法。
26. 前記組織試料が組織生検試料または切除標本である、請求項２４または２５に記載の方法。
27. 前記原発腫瘍または前記腫瘍が、乳癌、腎臓腫瘍、前立腺腫瘍、脳腫瘍、肺腫瘍、卵巣腫瘍、膵臓腫瘍、腹部腫瘍、肝臓腫瘍、皮膚腫瘍または胃腫瘍である、請求項１〜２６のいずれか１項に記載の方法。
28. 原子間力顕微鏡及び該原子間力顕微鏡と接続されたコンピューターを備え、該コンピューターは請求項１〜２７のいずれかに１項に記載の方法を実施するプログラムを実行するように構成された、腫瘍試料診断用装置。
29. 前記空間分解能が、２０μｍ、１０μｍ、５μｍまたは１μｍである、請求項１〜２８のいずれか１項に記載の方法。