JP2018004492A - Information processing system and information processing method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理システム及び情報処理方法に関する。 The present invention relates to an information processing system and an information processing method.
従来から、細胞を測定する技術として、フローサイトメーターが知られている（例えば、特許文献１参照）。フローサイトメーターでは、細い流路に細胞を１つずつ流し、流路を流れる細胞に対しレーザ光を照射して前方散乱光と測方散乱光とを計測し、細胞の大きさを反映する前方散乱光強度と細胞内の構造や顆粒などの情報を反映する測方散乱光強度との組み合わせから、細胞を測定する。 Conventionally, a flow cytometer is known as a technique for measuring cells (see, for example, Patent Document 1). In a flow cytometer, cells are flowed one by one in a thin channel, and the cells flowing through the channel are irradiated with laser light to measure forward scattered light and measured scattered light, and the front reflects the cell size. A cell is measured from a combination of scattered light intensity and measurement scattered light intensity that reflects information such as intracellular structure and granules.
しかしながら、測方散乱光（測方散乱光強度）には、細胞内の多種のタンパク質や様々な小器官など内部構造の複雑性に起因する過剰な成分が不可避に含まれているが、上述したような従来技術では、これらの成分を正しく評価することができず、細胞の測定精度を高めることが困難であった。 However, measurement scattered light (measured scattered light intensity) inevitably contains excessive components due to the complexity of internal structures such as various proteins in cells and various organelles. In such a conventional technique, these components cannot be evaluated correctly, and it is difficult to improve the measurement accuracy of cells.
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、細胞又は生体組織の種別又は状態の測定精度を向上させることが可能な情報処理システム及び情報処理方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object thereof is to provide an information processing system and an information processing method capable of improving the measurement accuracy of the type or state of a cell or biological tissue.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様にかかる情報処理システムは、レーザ光を照射する照射系を制御して、所定の細胞又は生体組織である目標物に前記レーザ光を複数回入射させる照射制御部と、前記レーザ光が前記目標物に入射する毎に生じる散乱光を検出する光検出系と、前記光検出系により検出される前記複数回分の散乱光に基づいて、前記目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する算出部と、を備える。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, an information processing system according to one embodiment of the present invention controls an irradiation system that irradiates a laser beam to a target that is a predetermined cell or biological tissue. An irradiation control unit that makes laser light incident multiple times, a light detection system that detects scattered light that is generated each time the laser light enters the target, and the multiple times of scattered light that is detected by the light detection system And a calculation unit for calculating relaxation information of the time average correlation function-correlation time of the target.
本発明によれば、細胞又は生体組織の種別又は状態の測定精度を向上させることが可能という効果を奏する。 According to the present invention, it is possible to improve the measurement accuracy of the type or state of a cell or biological tissue.
以下、添付図面を参照しながら、本発明にかかる情報処理システム及び情報処理方法の実施形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of an information processing system and an information processing method according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
図１は、本実施形態の情報処理システム１の一例を示す構成図である。図１に示すように、情報処理システム１は、照射系１０と、ステージ２１と、恒温板２２と、サンプルホルダー２３と、試料２４と、ユニバーサルコンデンサ２７と、光学顕微鏡２８と、光検出系３０と、画像センサ４０と、情報処理装置１００とを、備える。 FIG. 1 is a configuration diagram illustrating an example of an information processing system 1 according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the information processing system 1 includes an irradiation system 10, a stage 21, a thermostat 22, a sample holder 23, a sample 24, a universal condenser 27, an optical microscope 28, and a light detection system 30. And an image sensor 40 and an information processing apparatus 100.
なお、照射系１０、ステージ２１、恒温板２２、サンプルホルダー２３、試料２４、ユニバーサルコンデンサ２７、光学顕微鏡２８、光検出系３０、及び画像センサ４０が、光学装置を構成する。但し、図１に示す例では、光学装置の内部構成を分かりやすくするため、暗箱の図示を省略している。 The irradiation system 10, the stage 21, the thermostat 22, the sample holder 23, the sample 24, the universal condenser 27, the optical microscope 28, the light detection system 30, and the image sensor 40 constitute an optical device. However, in the example shown in FIG. 1, the dark box is not shown for easy understanding of the internal configuration of the optical device.
照射系１０は、レーザ光を試料２４に向けて照射するものであり、図１に示すように、レーザ光源１１と、ビームエキスパンダー１２と、可変ＮＤ（Neutral Density）フィルタ１３と、単焦点レンズ１４とを、含む。但し、照射系１０は、これらの構成に限定されるものではなく、一部の構成を省略したり、他の構成を追加したり、一部の構成を他の構成に置き換えたりしてもよい。 The irradiation system 10 irradiates the sample 24 with laser light. As shown in FIG. 1, the laser light source 11, a beam expander 12, a variable ND (Neutral Density) filter 13, and a single focus lens 14. Including. However, the irradiation system 10 is not limited to these configurations, and some configurations may be omitted, other configurations may be added, or some configurations may be replaced with other configurations. .
レーザ光源１１は、レーザ光を射出する。レーザ光は、例えば、可視光領域の波長のレーザ光であり、Ｈｅ−Ｎｅ（ヘリウム−ネオン）レーザ（λ＝６３２．８ｎｍ）、半導体レーザ（λ＝４７３ｎｍ、５３２ｎｍ、６７１ｎｍ等）、及びＨｅ−Ｃｄ（ヘリウム−カドミウム）レーザ（λ＝４４２ｎｍ）などが挙げられる。 The laser light source 11 emits laser light. The laser light is, for example, laser light having a wavelength in the visible light region, such as a He—Ne (helium-neon) laser (λ = 632.8 nm), a semiconductor laser (λ = 473 nm, 532 nm, 671 nm, etc.), and He—. Examples thereof include a Cd (helium-cadmium) laser (λ = 442 nm).
ビームエキスパンダー１２、可変ＮＤフィルタ１３、及び単焦点レンズ１４は、レーザ光源１１から射出されたレーザ光の光路上に配置されている。レーザ光源１１から射出されたレーザ光は、ビームエキスパンダー１２により拡大され、可変ＮＤフィルタ１３により光量が低下され、単焦点レンズ１４により集光され、試料２４に照射される。但し、単焦点レンズ１４は、省略してもよい。また、レーザ光源１１から射出されたレーザ光を試料２４に対してある一方向に偏光した直線偏光が試料２４に照射されるように、レーザ光の光路上に光学偏光素子（偏光フィルタ）を配置するようにしてもよい。 The beam expander 12, the variable ND filter 13, and the single focus lens 14 are disposed on the optical path of the laser light emitted from the laser light source 11. The laser light emitted from the laser light source 11 is enlarged by the beam expander 12, the amount of light is reduced by the variable ND filter 13, condensed by the single focus lens 14, and irradiated on the sample 24. However, the single focus lens 14 may be omitted. In addition, an optical polarization element (polarization filter) is arranged on the optical path of the laser light so that the sample 24 is irradiated with linearly polarized light obtained by polarizing the laser light emitted from the laser light source 11 in one direction with respect to the sample 24. You may make it do.
なお、レーザ光源１１から試料２４へのレーザ光の入射角θは散乱角と同義であり、０°〜９０°までの任意の角度とすることができる。これにより、試料２４に含まれる細胞などの内部情報を得ることが可能となる。なお、入射角θは、固定であっても可変であってもよい。 The incident angle θ of the laser light from the laser light source 11 to the sample 24 is synonymous with the scattering angle, and can be any angle from 0 ° to 90 °. Thereby, it is possible to obtain internal information such as cells contained in the sample 24. The incident angle θ may be fixed or variable.
試料２４は、測定の対象となる物質であり、細胞、微生物・細胞小器官・細胞内形質、タンパク質、及び生体臓器片等の生体組織や細胞などが挙げられる。試料２４は、サンプルホルダー２３に収容される。サンプルホルダー２３は、例えば、レーザ光に対して透明な試料セルやシャーレなどが挙げられる。但し、サンプルホルダー２３を省略し、試料２４をステージ２１上（詳細には、恒温板２２）上に直接配置してもよい。 The sample 24 is a substance to be measured, and examples thereof include biological tissues and cells such as cells, microorganisms / organelles / intracellular traits, proteins, and biological organ fragments. The sample 24 is accommodated in the sample holder 23. Examples of the sample holder 23 include a sample cell and a petri dish that are transparent to laser light. However, the sample holder 23 may be omitted, and the sample 24 may be disposed directly on the stage 21 (specifically, the thermostat 22).
ステージ２１は、レーザ光軸に対して相対移動可能であり、試料２４の位置を移動させる。これにより、試料２４内の様々な箇所（点）における散乱光の測定が可能となる。恒温板２２は、試料２４の温度を一定に保つためのものである。 The stage 21 can move relative to the laser optical axis, and moves the position of the sample 24. Thereby, the scattered light can be measured at various points (points) in the sample 24. The thermostat 22 is for keeping the temperature of the sample 24 constant.
光学顕微鏡２８は、試料２４からレーザ光が出射する方向に設けられている。光学顕微鏡２８としては、例えば、倒立型顕微鏡及びその対物レンズが挙げられる。これにより、試料２４の様子を微細に拡大して観察することができる。なお本実施形態では、光学顕微鏡２８により拡大された、試料２４の様子を画像センサ４０により画像化することで、情報処理装置１００が有するディスプレイなどの表示装置上で観察可能となっている。 The optical microscope 28 is provided in a direction in which laser light is emitted from the sample 24. Examples of the optical microscope 28 include an inverted microscope and its objective lens. As a result, the state of the sample 24 can be finely enlarged and observed. In the present embodiment, the state of the sample 24 magnified by the optical microscope 28 is imaged by the image sensor 40 so that it can be observed on a display device such as a display included in the information processing apparatus 100.
光検出系３０は、レーザ光が試料２４に入射することによって生じる散乱光（詳細には、所定の散乱角の方向の散乱光）を検出するものであり、詳細には、散乱光の強度を検出する。 The light detection system 30 detects scattered light (specifically, scattered light in the direction of a predetermined scattering angle) generated when the laser light is incident on the sample 24. In detail, the intensity of the scattered light is measured. To detect.
光検出系３０は、ハーフミラー３１と、偏光フィルタ３２と、ピンホール３３と、集光レンズ３４と、受光器３５とを、含む。 The light detection system 30 includes a half mirror 31, a polarizing filter 32, a pinhole 33, a condenser lens 34, and a light receiver 35.
ハーフミラー３１は、試料２４からレーザ光が出射する方向に配置されており、試料２４を直線的に透過した散乱光を屈曲する（光路を変更する）。偏光フィルタ３２は、予め定められた角度方向へ散乱光を偏光する。ピンホール３３は、偏光フィルタ３２により偏光された光を通過させる。集光レンズ３４は、ピンホール３３を通過した光を集光する。受光器３５は、集光レンズ３４により集光された光を受光する。具体的には、受光器３５は、受光した光の強度を検出し、検出した光の強度を電気信号に変換し、情報処理装置１００へ出力する。受光器３５は、例えば、光電子増倍管やアバランシェダイオードなどが挙げられる。 The half mirror 31 is disposed in the direction in which the laser light is emitted from the sample 24, and bends the scattered light linearly transmitted through the sample 24 (changes the optical path). The polarizing filter 32 polarizes the scattered light in a predetermined angular direction. The pinhole 33 allows the light polarized by the polarizing filter 32 to pass through. The condensing lens 34 condenses the light that has passed through the pinhole 33. The light receiver 35 receives the light collected by the condenser lens 34. Specifically, the light receiver 35 detects the intensity of the received light, converts the detected light intensity into an electrical signal, and outputs the electrical signal to the information processing apparatus 100. Examples of the light receiver 35 include a photomultiplier tube and an avalanche diode.
なお、光検出系３０に、受光器３５への迷光の侵入を防ぐための迷光防止板、受光器３５の損傷を防ぐための光拡散板、及びスリットなどを含めてもよい。 The light detection system 30 may include a stray light prevention plate for preventing stray light from entering the light receiver 35, a light diffusion plate for preventing damage to the light receiver 35, and a slit.
情報処理装置１００は、受光器３５から出力された電気信号を解析することで、試料２４の種別や状態を同定するための同定情報を測定したり、試料２４の種別や状態を同定したりする。 The information processing apparatus 100 analyzes the electrical signal output from the light receiver 35 to measure identification information for identifying the type and state of the sample 24, and to identify the type and state of the sample 24. .
次に、本実施形態の情報処理装置１００において、微細構造が複雑な細胞や生体組織の種別や状態を高精度で測定することができる原理について説明する。 Next, the principle by which the information processing apparatus 100 according to the present embodiment can measure the types and states of cells and biological tissues with complicated microstructures with high accuracy will be described.
まず、本発明者の一人である古川らは、特開２０１２−１９４１６５号公報に開示されているように、ゲル試料の微小な領域内部において多数の点をピックアップし、連続的に顕微光散乱で走査を行い適切な統計処理をすることで不均質な試料でも厳密な平均量を測定できることに着目し、ナノスケールの網目サイズ分布を定量的に分析できる非破壊及び非接触の走査型顕微光散乱（ＳＭＩＬＳ）の開発に成功している。 First, as disclosed in JP 2012-194165 A, Furukawa et al., One of the present inventors, picks up a large number of points inside a minute region of a gel sample and continuously performs microscopic light scattering. Focusing on the fact that accurate averages can be measured even with inhomogeneous samples by scanning and appropriate statistical processing, non-destructive and non-contact scanning microscopic light scattering that allows quantitative analysis of nanoscale mesh size distribution (SMILS) has been successfully developed.
図２に示すように、ＳＭＩＬＳは、動的光散乱法を用いており、ゲル内部で起こっているブラウン運動による散乱光の揺らぎを検出することで解析（相関関数の算出）を行い、散乱光の揺らぎによって算出された相関関数に逆ラプラス変換を適用することで緩和時間に関する情報の分布（図３参照）を得ている。得られた緩和時間に関する情報の分布は、ゲルの内部構造の大きさの分布と理解することもできる。 As shown in FIG. 2, SMILS uses a dynamic light scattering method, and analyzes (calculates a correlation function) by detecting fluctuations of scattered light caused by Brownian motion occurring inside the gel. The distribution of information about relaxation time (see FIG. 3) is obtained by applying the inverse Laplace transform to the correlation function calculated by the fluctuation of. The distribution of information regarding the relaxation time obtained can also be understood as the distribution of the size of the internal structure of the gel.
具体的には、ＳＭＩＬＳは、ゲルを測定することでブラウン運動に起因する緩和時間を測定し、測定した緩和時間から、ｄｅＧｅｍｍｅｓのブロッブ理論に従い、ゲルの網目サイズ(ネットワーク間の距離)を定量的に求めている。但し、実際には、ブラウン運動に起因する緩和時間の測定は多角度で行われ、全ての角度を考慮して拡散係数が算出され、Ｓｔｏｋｅｓ−Ｅｉｎｓｔｅｉｎの式からゲルの網目サイズが求められる。 Specifically, SMILS measures the relaxation time due to Brownian motion by measuring the gel, and quantitatively determines the gel mesh size (distance between networks) from the measured relaxation time according to the deGemmes blob theory. Looking for. However, in practice, the relaxation time due to the Brownian motion is measured at multiple angles, the diffusion coefficient is calculated in consideration of all angles, and the gel mesh size is obtained from the Stokes-Einstein equation.
本実施形態では、このＳＭＩＬＳの原理を細胞診断に応用することで、微細構造が複雑な細胞や生体組織の種別や状態を高精度で測定する。 In this embodiment, by applying the principle of SMILS to cytodiagnosis, the type and state of cells and biological tissues having a complicated fine structure are measured with high accuracy.
ここで、細胞には、アクチンフィラメント、中間径フィラメント、及び微小管という３種類の細胞内繊維が存在し、細胞骨格と呼ばれる細胞構造を機械的に維持している。図４は、細胞内の細胞骨格の一例を示す概略図である。図４に示すように、細胞の大きさは、数十μｍであるが、細胞内に存在する細胞骨格は拡大してみると、図５及び図６に示すように、数十〜数百ｎｍの大きさの網目構造を持っている。 Here, cells have three types of intracellular fibers, actin filaments, intermediate filaments, and microtubules, and mechanically maintain a cell structure called a cytoskeleton. FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of an intracellular cytoskeleton. As shown in FIG. 4, the size of the cell is several tens of μm, but when the cytoskeleton existing in the cell is enlarged, as shown in FIGS. 5 and 6, several tens to several hundreds of nm. Has a mesh structure of the size of
このため、細胞を動的光散乱法によって観察すると、上述したように、ゲルを観察したときに得られる網目サイズに相当する分布を得ることができると考えられ、この得られた分布は、細胞骨格の網目構造であることが予想される。この場合、細胞骨格の網目構造の分布から、細胞の種類や状態の違いを確認できるので、動的光散乱の原理を細胞評価へ適用することが可能であると言える。 Therefore, when the cells are observed by the dynamic light scattering method, as described above, it is considered that a distribution corresponding to the mesh size obtained when the gel is observed can be obtained. It is expected to be a skeleton network structure. In this case, since the difference in cell type and state can be confirmed from the distribution of the network structure of the cytoskeleton, it can be said that the principle of dynamic light scattering can be applied to cell evaluation.
なお、細胞骨格は、組織毎に染色することができ、蛍光顕微鏡で実際に観察することができる。図７〜図９は、本発明者らが微小管を実際に染色して観察した写真を示しており、図７は、血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）の蛍光顕微鏡画像を示し、図８は、子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）の蛍光顕微鏡画像を示し、図９は、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）の蛍光顕微鏡画像を示す。図７〜図９に示す蛍光顕微鏡画像から明らかなように、微小管は、細胞の種類毎に特徴があり、また、同一種別の細胞であっても、それぞれが特徴的である。更に、同一細胞であっても、細胞内部は時間とともに変化していく。なお、図７〜図９の染色を行った蛍光顕微鏡画像は観察のためだけに例示しただけであり、本実施形態において実際に細胞を測定する際には、細胞を染色する必要はない。 The cytoskeleton can be stained for each tissue and can be actually observed with a fluorescence microscope. 7 to 9 show photographs observed by the present inventors actually staining microtubules, FIG. 7 shows fluorescence microscopic images of vascular endothelial cells (HUVEC), and FIG. FIG. 9 shows a fluorescence microscope image of cervical cancer cells (HeLa), and FIG. 9 shows a fluorescence microscope image of dermal fibroblasts (NHDF). As is apparent from the fluorescence microscope images shown in FIGS. 7 to 9, the microtubules are characteristic for each cell type, and even if they are the same type of cell, each is characteristic. Furthermore, even within the same cell, the inside of the cell changes with time. Note that the fluorescence microscope images subjected to the staining in FIGS. 7 to 9 are merely illustrated for observation, and it is not necessary to stain the cells when actually measuring the cells in this embodiment.
以上より、微細構造が複雑な細胞や生体組織の種別や状態を動的光散乱法により測定する場合、１つの細胞又は生体組織から生じる１回の散乱光を用いるだけでは、測定精度を向上させることはできない。 As described above, when the type and state of a cell or biological tissue having a complicated fine structure is measured by the dynamic light scattering method, the measurement accuracy is improved only by using one scattered light generated from one cell or biological tissue. It is not possible.
このため本実施形態では、１つの細胞又は生体組織の同一箇所において、散乱光を複数回生じさせ、この複数回分の散乱光（詳細には、複数回分の散乱光の強度）の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出することで、当該細胞又は生体組織を測定する。これにより、微細構造が複雑な細胞や生体組織を動的光散乱法により測定する場合であっても、当該細胞や生体組織の種別や状態を高精度に測定できる。 For this reason, in this embodiment, scattered light is generated a plurality of times in the same location of one cell or biological tissue, and the time average correlation function of the scattered light for a plurality of times (specifically, the intensity of the scattered light for a plurality of times). -The cell or living tissue is measured by calculating relaxation information of the correlation time. Thereby, even if it is a case where the cell and biological tissue with which a fine structure is complicated are measured by a dynamic light scattering method, the classification and state of the said cell and biological tissue can be measured with high precision.
特に本実施形態では、種別又は状態が同一の複数の細胞又は生体組織それぞれに対し、上述の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、算出した複数の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を逆ラプラス変換した緩和時間スペクトルを算出することで、当該細胞又は生体組織を測定する。これにより、微細構造が複雑な細胞や生体組織を動的光散乱法により測定する場合であっても、当該細胞や生体組織の種別や状態をより高精度に測定できる。 In particular, in the present embodiment, the above-mentioned time average correlation function-correlation time relaxation information is calculated for each of a plurality of cells or biological tissues having the same type or state, and the calculated plurality of time average correlation functions-correlation time The cell or biological tissue is measured by calculating a relaxation time spectrum obtained by performing inverse Laplace transform on relaxation information ensemble average correlation function-correlation time relaxation information. Thereby, even if it is a case where the cell and biological tissue with which a fine structure is complicated are measured by a dynamic light scattering method, the classification and state of the said cell or biological tissue can be measured with higher precision.
図１０は、本実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１０に示すように、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの制御装置１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの主記憶装置１０２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置１０３と、ディスプレイなどの表示装置１０４と、マウス、キーボード、又はタッチパネルなどの入力装置１０５と、通信インタフェースなどの通信装置１０６とを、備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。 FIG. 10 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the information processing apparatus 100 according to the present embodiment. As shown in FIG. 10, an information processing apparatus 100 includes a control device 101 such as a CPU (Central Processing Unit) and a GPU (Graphics Processing Unit), and a main memory such as a ROM (Read Only Memory) and a RAM (Random Access Memory). A device 102, an auxiliary storage device 103 such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive), a display device 104 such as a display, an input device 105 such as a mouse, keyboard or touch panel, a communication interface, etc. The communication apparatus 106 is provided and has a hardware configuration using a normal computer.
図１１は、本実施形態の情報処理装置１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図１１に示すように、情報処理装置１００は、信号処理部１２１と、入力部１２３と、主制御部１２５と、ステージ制御部１２７と、照射制御部１２９と、算出部１３０と、登録部１３１と、記憶部１３３と、同定部１３５と、を含む。 FIG. 11 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the information processing apparatus 100 according to the present embodiment. As illustrated in FIG. 11, the information processing apparatus 100 includes a signal processing unit 121, an input unit 123, a main control unit 125, a stage control unit 127, an irradiation control unit 129, a calculation unit 130, and a registration unit 131. And a storage unit 133 and an identification unit 135.
主制御部１２５、ステージ制御部１２７、照射制御部１２９、算出部１３０、登録部１３１、及び同定部１３５は、例えば、制御装置１０１及び主記憶装置１０２により実現でき、記憶部１３３については、例えば、補助記憶装置１０３により実現できる。 The main control unit 125, the stage control unit 127, the irradiation control unit 129, the calculation unit 130, the registration unit 131, and the identification unit 135 can be realized by the control device 101 and the main storage device 102, for example. This can be realized by the auxiliary storage device 103.
信号処理部１２１は、受光器３５から出力された光の強度を示す電気信号を処理し、デジタル信号として受信する。信号処理部１２１は、例えば、プリアンプ−ディスクリミネータやパルス間隔測定器などが挙げられる。 The signal processing unit 121 processes an electrical signal indicating the intensity of light output from the light receiver 35 and receives it as a digital signal. Examples of the signal processing unit 121 include a preamplifier-discriminator and a pulse interval measuring device.
入力部１２３は、信号処理部１２１により処理されたデジタル信号を入力するものであり、例えば、情報処理装置１００とのインタフェースとしてのデジタル入力回路などが挙げられる。 The input unit 123 inputs a digital signal processed by the signal processing unit 121. For example, a digital input circuit as an interface with the information processing apparatus 100 may be used.
主制御部１２５は、ステージ制御部１２７、照射制御部１２９、算出部１３０、登録部１３１、記憶部１３３、及び同定部１３５などを制御する。 The main control unit 125 controls the stage control unit 127, the irradiation control unit 129, the calculation unit 130, the registration unit 131, the storage unit 133, the identification unit 135, and the like.
ステージ制御部１２７は、ステージ２１の位置を制御する。具体的には、ステージ制御部１２７は、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、ステージ２１の位置を制御する。なお本実施形態では、前述の通り、光学顕微鏡２８により拡大された、試料２４の様子を示す顕微鏡画像が表示装置１０４（表示部の一例）に表示されるので、測定者は、当該顕微鏡画像を見ながら、目標箇所にレーザ光を照射できるよう、入力装置１０５から操作入力を行ってステージ制御部１２７にステージ２１の位置を制御させる。 The stage control unit 127 controls the position of the stage 21. Specifically, the stage control unit 127 controls the position of the stage 21 based on an operation input from the input device 105 by the measurer. In the present embodiment, as described above, a microscope image that is enlarged by the optical microscope 28 and that shows the state of the sample 24 is displayed on the display device 104 (an example of a display unit). While watching, the operation input from the input device 105 is performed so that the target portion can be irradiated with the laser beam, and the stage controller 127 controls the position of the stage 21.
照射制御部１２９は、レーザ光を照射する照射系１０を制御する。具体的には、照射制御部１２９は、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、レーザ光源１１によるレーザ光の射出（点灯）を制御する。 The irradiation control unit 129 controls the irradiation system 10 that irradiates laser light. Specifically, the irradiation control unit 129 controls the emission (lighting) of the laser light by the laser light source 11 based on the operation input from the input device 105 by the measurer.
以下では、まず、未知の細胞又は生体組織を同定するための同定情報を生成する場合の各部の動作について説明する。この場合、試料２４には、種別又は状態が既知である所定の細胞又は生体組織が含まれているものとする。以下では、所定の細胞又は生体組織を目標物と称する場合がある。 Below, operation | movement of each part in the case of producing | generating the identification information for identifying an unknown cell or biological tissue is demonstrated first. In this case, it is assumed that the sample 24 includes predetermined cells or biological tissues whose types or states are known. Hereinafter, a predetermined cell or biological tissue may be referred to as a target.
照射制御部１２９は、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、照射系１０を制御し、試料２４に含まれる目標物の同一箇所にレーザ光を複数回入射させる。具体的には、照射制御部１２９が照射系１０にレーザ光を照射させる際には、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、照射系１０から入射されるレーザ光が、目標物の同一箇所に入射されるよう、ステージ制御部１２７によりステージ２１の位置が制御され、照射制御部１２９は、この状態で、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、照射系１０にレーザ光を照射させる。この動作が繰り返し行われることで、目標物の同一箇所にレーザ光を複数回入射できる。 The irradiation control unit 129 controls the irradiation system 10 based on an operation input from the input device 105 by the measurer, and causes the laser light to enter the same location of the target included in the sample 24 a plurality of times. Specifically, when the irradiation control unit 129 irradiates the irradiation system 10 with laser light, the laser light incident from the irradiation system 10 is based on the operation input from the input device 105 by the measurer. The position of the stage 21 is controlled by the stage control unit 127 so that the light is incident on the same location of the light source. Irradiate with laser light. By repeating this operation, the laser beam can be incident on the same location of the target object a plurality of times.
なお本実施形態では、目標物は複数あり、照射制御部１２９は、目標物毎に、当該目標物の同一箇所にレーザ光を複数回入射させる。つまり、照射制御部１２９は、目標物毎に、上述の動作を行う。なお、複数の目標物は、いずれも、所定の細胞又は生体組織と種別又は状態が同一の細胞又は生体組織である。各目標物は、試料２４に含まれていてもよいし、試料２４と異なる試料に含まれていてもよい。各目標物が試料２４と異なる試料に含まれている場合は、当然、試料２４を当該異なる試料に交換してレーザ光の入射が行われる。 In the present embodiment, there are a plurality of targets, and the irradiation control unit 129 causes the laser beam to enter the same portion of the target a plurality of times for each target. That is, the irradiation control unit 129 performs the above-described operation for each target. Note that each of the plurality of targets is a cell or a living tissue having the same type or state as a predetermined cell or living tissue. Each target may be included in the sample 24 or may be included in a sample different from the sample 24. When each target is included in a sample different from the sample 24, naturally, the sample 24 is replaced with the different sample, and laser light is incident thereon.
光検出系３０は、照射系１０から照射されたレーザ光が目標物に入射する毎に生じる散乱光を検出する。従って、目標物にレーザ光が複数回入射された場合、光検出系３０は、当該複数回分の散乱光を検出する。また本実施形態では、上述の通り、目標物毎に、当該目標物にレーザ光が複数回入射されるので、光検出系３０は、目標物毎に、複数回分の散乱光を検出する。 The light detection system 30 detects scattered light generated each time the laser light irradiated from the irradiation system 10 enters the target. Accordingly, when the laser light is incident on the target a plurality of times, the light detection system 30 detects the scattered light for the plurality of times. In the present embodiment, as described above, since the laser light is incident on the target a plurality of times for each target, the light detection system 30 detects the scattered light for a plurality of times for each target.
算出部１３０は、光検出系３０により検出される複数回分の散乱光に基づいて、目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。具体的には、算出部１３０は、光検出系３０により検出される複数回分の散乱光の散乱光強度の時間変化から、時間相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。 The calculation unit 130 calculates time-average correlation function-correlation time relaxation information of the target based on a plurality of times of scattered light detected by the light detection system 30. Specifically, the calculation unit 130 calculates time correlation function-correlation time relaxation information from the temporal change in the scattered light intensity of the scattered light for a plurality of times detected by the light detection system 30.
なお、時間平均相関関数−相関時間の緩和情報（緩和データ）の算出については、特開２０１２−１９４１６５号公報に開示されている手法を用いればよいため、詳細な説明は省略する。 The calculation of the time average correlation function-correlation time relaxation information (relaxation data) may be performed by using the method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2012-194165.
また本実施形態では、上述の通り、光検出系３０により、目標物毎に、複数回分の散乱光が検出されるので、算出部１３０は、目標物毎に、光検出系３０により検出される複数回分の散乱光に基づいて、当該目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。つまり、算出部１３０は、目標物毎に、当該目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。 In the present embodiment, as described above, the light detection system 30 detects the scattered light for a plurality of times for each target, and thus the calculation unit 130 is detected by the light detection system 30 for each target. Based on the scattered light for a plurality of times, relaxation information on the time average correlation function-correlation time of the target is calculated. That is, for each target, the calculation unit 130 calculates the time average correlation function-correlation time relaxation information of the target.
そして算出部１３０は、算出した複数の目標物それぞれの時間平均相関関数−相関時間の緩和情報に基づいて、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した緩和情報を逆ラプラス変換して緩和時間スペクトルを算出する。具体的には、算出部１３０は、算出した複数の目標物それぞれの時間平均相関関数−相関時間の緩和情報の時間平均を平均化したアンサンブル平均を求めることにより、複数の目標物のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。 The calculating unit 130 calculates ensemble average correlation function-correlation time relaxation information based on the calculated time average correlation function-correlation time relaxation information of each of the plurality of targets, and the calculated relaxation information is inverse Laplace. A relaxation time spectrum is calculated by conversion. Specifically, the calculation unit 130 obtains an ensemble average obtained by averaging the time average of the calculated time average correlation function-correlation time relaxation information of each of the plurality of targets, thereby calculating the ensemble average correlation of the plurality of targets. Function-correlation time relaxation information is calculated.
なお、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報（緩和データ）、及び緩和時間スペクトルの算出については、特開２０１２−１９４１６５号公報に開示されている手法を用いればよいため、詳細な説明は省略する。 Note that the ensemble average correlation function-relaxation time relaxation information (relaxation data) and the calculation of the relaxation time spectrum may be performed using the method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2012-194165. To do.
登録部１３１は、算出部１３０により算出された、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を逆ラプラス変換した緩和時間スペクトルを、複数の目標物で共通かつ既知の種別又は状態と対応付けた同定情報を記憶部１３３に登録する。 The registration unit 131 associates the relaxation time spectrum calculated by the calculation unit 130 with the inverse Laplace transform of the ensemble average correlation function-correlation time relaxation information with a plurality of targets that are common and known. Information is registered in the storage unit 133.
このように同定情報は、種別又は状態が共通かつ既知の複数の目標物の緩和時間スペクトルと、当該種別又は状態と、を対応付けた情報であるため、同定情報の緩和時間スペクトルと、種別又は状態が未知の細胞又は生体組織の緩和時間スペクトルとを比較することで、当該種別又は状態が未知の細胞又は生体組織の種別又は状態を同定できる。 In this way, the identification information is information that associates the relaxation time spectrums of a plurality of targets with common and known types or states and the types or states, so the relaxation time spectrum of the identification information, the type or By comparing the relaxation time spectrum of a cell or biological tissue whose state is unknown, the type or state of the cell or biological tissue whose unknown type or state is unknown can be identified.
次に、未知の細胞又は生体組織を同定する場合の各部の動作について説明する。この場合、試料２４には、種別又は状態が未知の細胞又は生体組織が含まれているものとする。以下では、種別又は状態が未知の細胞又は生体組織を同定対象目標物と称する場合がある。 Next, the operation of each unit when identifying an unknown cell or biological tissue will be described. In this case, it is assumed that the sample 24 includes cells or biological tissues whose types or states are unknown. Hereinafter, a cell or biological tissue whose type or state is unknown may be referred to as an identification target.
同定対象目標物に対する照射制御部１２９の動作は、目標物に対する照射制御部１２９の動作と同様である。つまり、照射制御部１２９は、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、照射系１０を制御し、試料２４に含まれる同定対象目標物の同一箇所にレーザ光を複数回入射させる。具体的には、照射制御部１２９が照射系１０にレーザ光を照射させる際には、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、照射系１０から入射されるレーザ光が、同定対象目標物の同一箇所に入射されるよう、ステージ制御部１２７によりステージ２１の位置が制御され、照射制御部１２９は、この状態で、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、照射系１０にレーザ光を照射させる。この動作が繰り返し行われることで、同定対象目標物の同一箇所にレーザ光を複数回入射できる。 The operation of the irradiation control unit 129 for the identification target object is the same as the operation of the irradiation control unit 129 for the target object. That is, the irradiation control unit 129 controls the irradiation system 10 based on an operation input from the input device 105 by the measurer, and causes the laser light to enter the same location of the target object to be identified included in the sample 24 a plurality of times. Specifically, when the irradiation control unit 129 irradiates the irradiation system 10 with laser light, the laser light incident from the irradiation system 10 is identified based on the operation input from the input device 105 by the measurer. The position of the stage 21 is controlled by the stage control unit 127 so that the target is incident on the same location of the target, and the irradiation control unit 129 is in this state based on the operation input from the input device 105 by the measurer. 10 is irradiated with a laser beam. By repeating this operation, the laser beam can be incident on the same location of the identification target object a plurality of times.
なお目標物の場合と同様に、同定対象目標物は複数あってもよい。この場合、照射制御部１２９は、同定対象目標物毎に、当該同定対象目標物の同一箇所にレーザ光を複数回入射させる。つまり、照射制御部１２９は、同定対象目標物毎に、上述の動作を行う。なお、複数の同定対象目標物は、いずれも、上述の種別又は状態が未知の細胞又は生体組織と種別又は状態が同一の細胞又は生体組織である。各同定対象目標物は、試料２４に含まれていてもよいし、試料２４と異なる試料に含まれていてもよい。各同定対象目標物が試料２４と異なる試料に含まれている場合は、当然、試料２４を当該異なる試料に交換してレーザ光の入射が行われる。 Note that there may be a plurality of identification target objects as in the case of the target object. In this case, the irradiation control unit 129 causes the laser light to enter the same location of the identification target target a plurality of times for each identification target target. That is, the irradiation control unit 129 performs the above-described operation for each identification target object. Note that the plurality of identification target targets are all cells or biological tissues whose types or states are the same as those of cells or biological tissues whose types or states are unknown. Each target object for identification may be included in the sample 24 or may be included in a sample different from the sample 24. When each target object to be identified is contained in a sample different from the sample 24, naturally, the sample 24 is replaced with the different sample, and laser light is incident thereon.
同定対象目標物に対する光検出系３０の動作は、目標物に対する光検出系３０の動作と同様である。つまり、光検出系３０は、照射系１０から照射されたレーザ光が同定対象目標物に入射する毎に生じる散乱光を検出する。従って、同定対象目標物にレーザ光が複数回入射された場合、光検出系３０は、当該複数回分の散乱光を検出する。また、上述の通り、同定対象目標物が複数ある場合、同定対象目標物毎に、当該同定対象目標物にレーザ光が複数回入射されるので、光検出系３０は、同定対象目標物毎に、複数回分の散乱光を検出する。 The operation of the light detection system 30 for the identification target object is the same as the operation of the light detection system 30 for the target object. That is, the light detection system 30 detects the scattered light that is generated each time the laser light emitted from the irradiation system 10 enters the identification target. Accordingly, when the laser light is incident on the identification target object a plurality of times, the light detection system 30 detects the scattered light for the plurality of times. Further, as described above, when there are a plurality of identification target targets, laser light is incident on the identification target target a plurality of times for each identification target target. , Detecting multiple times of scattered light.
算出部１３０は、光検出系３０により検出される複数回分の散乱光に基づいて、同定対象目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した緩和情報を逆ラプラス変換して緩和時間スペクトルを算出する。具体的には、算出部１３０は、光検出系３０により検出される複数回分の散乱光の散乱光強度の時間変化から、時間相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。 The calculation unit 130 calculates time-average correlation function-correlation time relaxation information of the identification target object based on a plurality of times of scattered light detected by the light detection system 30, and inverse Laplace transforms the calculated relaxation information. To calculate a relaxation time spectrum. Specifically, the calculation unit 130 calculates time correlation function-correlation time relaxation information from the temporal change in the scattered light intensity of the scattered light for a plurality of times detected by the light detection system 30.
なお、時間平均相関関数−相関時間の緩和情報（緩和データ）、及び緩和時間スペクトルの算出については、特開２０１２−１９４１６５号公報に開示されている手法を用いればよいため、詳細な説明は省略する。 The time average correlation function-relaxation time relaxation information (relaxation data) and the calculation of the relaxation time spectrum may be performed by using the method disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2012-194165. To do.
また、同定対象目標物が複数ある場合、上述の通り、光検出系３０により、同定対象目標物毎に、複数回分の散乱光が検出されるので、算出部１３０は、同定対象目標物毎に、光検出系３０により検出される複数回分の散乱光に基づいて、当該同定対象目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。つまり、算出部１３０は、同定対象目標物毎に、当該目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。 In addition, when there are a plurality of identification target objects, as described above, the light detection system 30 detects a plurality of times of scattered light for each identification target object, so that the calculation unit 130 determines each identification target object. Based on a plurality of times of scattered light detected by the light detection system 30, time-average correlation function-correlation time relaxation information of the identification target object is calculated. That is, for each identification target object, the calculation unit 130 calculates time average correlation function-correlation time relaxation information of the target object.
そして算出部１３０は、算出した複数の同定対象目標物それぞれの時間平均相関関数−相関時間の緩和情報に基づいて、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した緩和情報を逆ラプラス変換して緩和時間スペクトルを算出する。具体的には、算出部１３０は、算出した複数の同定対象目標物それぞれの時間平均相関関数−相関時間の緩和情報の時間平均を平均化したアンサンブル平均を求めることにより、複数の同定対象目標物のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。 Then, the calculation unit 130 calculates ensemble average correlation function-correlation time relaxation information based on the calculated time average correlation function-correlation time relaxation information of each of the plurality of identification target targets, and calculates the calculated relaxation information. The relaxation time spectrum is calculated by inverse Laplace transform. Specifically, the calculation unit 130 obtains an ensemble average obtained by averaging the time average of the calculated time average correlation function-correlation time relaxation information of each of the plurality of identification target targets, thereby calculating the plurality of identification target targets. Ensemble average correlation function-correlation time relaxation information is calculated.
なお、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報（緩和データ）、及び緩和時間スペクトルの算出については、特開２０１２−１９４１６５号公報に開示されている手法を用いればよいため、詳細な説明は省略する。 Note that the ensemble average correlation function-relaxation time relaxation information (relaxation data) and the calculation of the relaxation time spectrum may be performed using the method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2012-194165. To do.
同定部１３５は、算出部１３０により算出された同定対象目標物の緩和時間スペクトルと記憶部１３３に記憶されている同定情報とを比較し、当該同定対象目標物の種別又は状態を同定する。具体的には、同定部１３５は、同定対象目標物の種別又は状態を、記憶部１３３に記憶されている同定情報のうち、算出部１３０により算出された同定対象目標物の緩和時間スペクトルと一致又は類似（最も類似）する緩和時間スペクトルに対応付けられた種別又は状態に同定する。 The identification unit 135 compares the relaxation time spectrum of the identification target object calculated by the calculation unit 130 with the identification information stored in the storage unit 133, and identifies the type or state of the identification target target. Specifically, the identification unit 135 matches the type or state of the identification target object with the relaxation time spectrum of the identification target object calculated by the calculation unit 130 among the identification information stored in the storage unit 133. Or it identifies to the classification or state matched with the similar (most similar) relaxation time spectrum.
（実施例）
実施例では、上記実施形態における具体例として、目標物及び同定対象目標物が細胞である場合について説明する。具体的には、図１に示す情報処理システム１（光学装置）を用いて、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）、子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）、及び血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）の３種類の細胞それぞれについて、同定情報を登録し、当該３種類の細胞のいずれかである未知の細胞を同定する場合について説明する。
(Example)
In the example, a case where the target and the identification target are cells will be described as specific examples in the embodiment. Specifically, using the information processing system 1 (optical device) shown in FIG. 1, three types of cells, skin fibroblasts (NHDF), cervical cancer cells (HeLa), and vascular endothelial cells (HUVEC). The case where identification information is registered about each and the unknown cell which is either of the said 3 types of cells is identified is demonstrated.
まず、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）、子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）、及び血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）それぞれについて、実施形態で説明した手法で時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。 First, with respect to each of skin fibroblasts (NHDF), cervical cancer cells (HeLa), and vascular endothelial cells (HUVEC), relaxation information of time average correlation function-correlation time is calculated by the method described in the embodiment.
図１５〜図２４は、それぞれ、同一の皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）に対し、１０回の測定を連続して行った緩和時間分布関数のグラフを示す図である。 FIGS. 15-24 is a figure which shows the graph of the relaxation time distribution function which performed the measurement 10 times continuously with respect to the same skin fibroblast (NHDF), respectively.
図１５〜図２４に示すグラフのＸ軸は、緩和時間τＲを表し、Ｙ軸は、緩和時間τＲの分布関数Ｐ（τＲ）を表す。図１５〜図２４に示すグラフから明らかなとおり、Ｘ軸、即ち、緩和時間τＲの値が１０−３秒よりも大きな場合が皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）の形状や大きさに起因するピークであると推測できる。なお、これを裏付けるように、緩和時間τＲの値が１０−３秒よりも大きな場合における特徴的なピークは、ほぼ同様な緩和時間τＲの値にて観測されている。 15 to 24, the X axis represents the relaxation time τ R , and the Y axis represents the distribution function P (τ R ) of the relaxation time τ R. As is apparent from the graphs shown in FIGS. 15 to 24, the peak due to the shape and size of dermal fibroblasts (NHDF) is when the X-axis, that is, the value of relaxation time τ R is greater than 10 −3 seconds. Can be guessed. In order to support this, a characteristic peak in the case where the value of the relaxation time τ R is larger than 10 −3 seconds is observed at substantially the same value of the relaxation time τ R.
一方、緩和時間τＲの値が１０−３秒以下の場合、即ち、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）内の細胞骨格の網目構造に起因すると思われるピークは、測定毎に現れる緩和時間τＲが異なることが分かった。 On the other hand, when the value of the relaxation time τ R is 10 −3 seconds or less, that is, the peak that seems to be caused by the network structure of the cytoskeleton in the dermal fibroblasts (NHDF), the relaxation time τ R that appears every measurement is I found it different.
このように、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）内の細胞骨格の網目構造に起因すると思われるピークは、測定毎に異なるピークを表すが、本発明者らは、統計処理（アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出）することにより、各細胞の状態によって特徴的なピークを抽出可能であることを見出した。 Thus, although the peak that seems to be due to the cytoskeletal network structure in dermal fibroblasts (NHDF) represents a different peak for each measurement, the present inventors performed statistical processing (ensemble average correlation function-correlation). It was found that characteristic peaks can be extracted depending on the state of each cell by calculating time relaxation information.
図１２は、３つの皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）それぞれについて、同一箇所にレーザ光を２０回入射させた場合のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。図１３は、３つの子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）それぞれについて、同一箇所にレーザ光を２０回入射させた場合のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。図１４は、３つの血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）それぞれについて、同一箇所にレーザ光を２０回入射させた場合のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。 FIG. 12 is a graph showing an ensemble average correlation function-correlation time relaxation time distribution function when laser light is incident 20 times on the same location for each of three skin fibroblasts (NHDF). FIG. 13 is a diagram showing a graph of an ensemble average correlation function-correlation time relaxation time distribution function when laser light is incident 20 times on the same spot for each of three cervical cancer cells (HeLa). FIG. 14 is a diagram showing a graph of an ensemble average correlation function-correlation time relaxation time distribution function when laser light is incident 20 times on the same location for each of three vascular endothelial cells (HUVEC).
図１２〜図１４に示すグラフのＸ軸は、緩和時間τＲを表し、Ｙ軸は、緩和時間τＲの分布関数Ｐ（τＲ）を表す。図１２〜図１４に示すグラフから明らかなとおり、いずれの細胞においても、緩和時間τＲの値が１０−３秒以下の場合に特徴的なピークが得られている。 The X axis of the graphs shown in FIGS. 12 to 14 represents the relaxation time τ R , and the Y axis represents the distribution function P (τ R ) of the relaxation time τ R. As is clear from the graphs shown in FIGS. 12 to 14, in any cell, a characteristic peak is obtained when the value of the relaxation time τ R is 10 −3 seconds or less.
なお、図１２〜図１４に示す各グラフは、該当する細胞の時間相関関数ｇ（１）（τ）、ｇ（２）（τ）を求めることによって、拡散係数Ｄ、緩和時間−粒径分布関数図の複数ピークの相対値などを該当する細胞種に対して求めておき、細胞種又は状態毎に積み上げられ統計化処理されることで求められる。 Each of the graphs shown in FIGS. 12 to 14 shows the diffusion coefficient D, relaxation time-particle size distribution by obtaining the time correlation functions g (1) (τ), g (2) (τ) of the corresponding cells. The relative values of a plurality of peaks in the function diagram are obtained for the corresponding cell type, and are calculated for each cell type or state and statistically processed.
実施例では、登録部１３１は、同定情報として、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）については、図１２に示すグラフを示す情報を対応付けて記憶部１３３に登録し、子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）については、図１３に示すグラフを示す情報を対応付けて記憶部１３３に登録し、血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）については、図１４に示すグラフを示す情報を対応付けて記憶部１３３に登録する。 In the embodiment, as the identification information, the registration unit 131 registers the dermal fibroblasts (NHDF) in the storage unit 133 in association with information indicating the graph shown in FIG. 12, and cervical cancer cells (HeLa). 13 is registered in the storage unit 133 in association with the information shown in the graph shown in FIG. 13, and the information in the graph shown in FIG. 14 is registered in the storage unit 133 in association with the vascular endothelial cell (HUVEC).
なお本実施形態では、どの程度統計化処理された同定情報であれば正確な同定を行うために有用であるか（正答率が高いか）を検証するために、時間平均相関関数−相関時間の緩和情報の算出に用いる散乱光強度の数、及びアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報の算出に用いる細胞の数を変えて同定情報を生成し、記憶部１３３に登録している。 In this embodiment, in order to verify how much the identification information statistically processed is useful for performing accurate identification (whether the correct answer rate is high), the time average correlation function-correlation time is calculated. Identification information is generated by changing the number of scattered light intensities used for calculation of relaxation information and the number of cells used for calculation of relaxation information of ensemble average correlation function-correlation time, and is registered in the storage unit 133.
次に、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）、子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）、及び血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）のいずれかを、種別又は状態が未知の細胞として、実施形態で説明した手法で時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を逆ラプラス変換した緩和時間スペクトルを算出する。 Next, time-averaged by the method described in the embodiment, with any one of skin fibroblasts (NHDF), cervical cancer cells (HeLa), and vascular endothelial cells (HUVEC) as a cell whose type or state is unknown. A relaxation time spectrum obtained by inverse Laplace transform of the relaxation information of the correlation function-correlation time is calculated.
そして同定部１３５は、種別又は状態が未知の細胞の種別又は状態を、記憶部１３３に記憶されている同定情報のうち、算出部１３０により算出された種別又は状態が未知の細胞の緩和時間スペクトルのピーク（緩和時間スペクトルにおける１０−３秒以下の緩和時間での相対強度）が一致又は類似（最も類似）する緩和時間スペクトルに対応付けられた種別又は状態に同定する。 Then, the identification unit 135 sets the cell type or state of which the type or state is unknown, among the identification information stored in the storage unit 133, the relaxation time spectrum of the cell whose type or state is unknown by the calculation unit 130 Are identified in the type or state associated with the relaxation time spectrum with which the peaks (relative intensity at the relaxation time of 10 −3 seconds or less in the relaxation time spectrum) match or are similar (most similar).
この結果、本発明者らは、同定情報を生成する際の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報の算出には、１０回分以上の散乱光強度を用いて算出すること、即ち、同一細胞の同一箇所に対し、１０回以上レーザ光を入射することで得られる１０回分以上の散乱光強度を用いて時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出することが、正確な同定を行うために有用であり（正答率が高く）、安定的で信頼性の高い同定情報を構築できることを見出した。 As a result, the inventors calculated the time average correlation function-correlation time relaxation information when generating the identification information by using the scattered light intensity of 10 times or more, that is, for the same cell. In order to perform accurate identification, it is possible to calculate time average correlation function-relaxation time relaxation information using scattered light intensity of 10 times or more obtained by entering laser light 10 times or more to the same location. It was found that it is useful (high correct answer rate) and can construct stable and reliable identification information.
更に、本発明者らは、同定情報を生成する際のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報の算出には、種別又は状態が同一の３つ以上の細胞の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を用いて算出することが、正確な同定を行うために有用であり（正答率が高く）、安定的で信頼性の高い同定情報を構築できることを見出した。 Furthermore, the present inventors calculated the ensemble average correlation function-correlation time relaxation information when generating the identification information by calculating the time average correlation function-correlation time of three or more cells of the same type or state. It was found that calculation using relaxation information is useful for accurate identification (high accuracy rate), and stable and reliable identification information can be constructed.
更に、本発明者らは、種別又は状態が未知の細胞についても、時間平均相関関数−相関時間の緩和情報の算出には、１０回分以上の散乱光強度を用いて算出すること、即ち、同一細胞の同一箇所に対し、１０回以上レーザ光を入射することで得られる１０回分以上の散乱光強度を用いて時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出することが、正確な同定を行うために有用であること（正答率が高いこと）を見出した。 Furthermore, the present inventors also calculate the time-average correlation function-correlation time relaxation information for cells whose type or state is unknown using the scattered light intensity of 10 times or more, that is, the same. Accurate identification is performed by calculating the time-average correlation function-relaxation time relaxation information using the scattered light intensity of 10 times or more obtained by irradiating the laser beam 10 times or more to the same part of the cell. Therefore, it was found to be useful (high correct answer rate).
更に、本発明者らは、種別又は状態が未知の細胞についても、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出して同定を行うことが、より正確な同定を行うために有用であること（正答率が高いこと）を見出した。 Furthermore, the present inventors also find that it is useful to perform identification by calculating relaxation information of ensemble average correlation function-correlation time even for cells of unknown type or state. (The correct answer rate is high).
以上のように本実施形態では、１つの細胞又は生体組織の同一箇所において、散乱光を複数回生じさせ、この複数回分の散乱光（詳細には、複数回分の散乱光の強度）の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出することで、当該細胞又は生体組織を測定する。これにより、微細構造が複雑な細胞や生体組織を動的光散乱法により測定する場合であっても、細胞や生体組織の内部構造の複雑性に起因する過剰な成分や、細胞や生体組織の時間経過に伴い変換する内部構造を正しく評価でき、当該細胞や生体組織の種別や状態を高精度に測定できる。 As described above, in this embodiment, scattered light is generated a plurality of times in the same location of one cell or biological tissue, and the time average of the scattered light for a plurality of times (specifically, the intensity of the scattered light for a plurality of times). The cell or living tissue is measured by calculating relaxation information of correlation function-correlation time. As a result, even when cells and biological tissues with complicated microstructures are measured by the dynamic light scattering method, excessive components due to the complexity of the internal structure of the cells and biological tissues, The internal structure to be converted over time can be correctly evaluated, and the type and state of the cell or living tissue can be measured with high accuracy.
特に本実施形態では、種別又は状態が同一の複数の細胞又は生体組織それぞれに対し、上述の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、算出した複数の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を逆ラプラス変換した緩和時間スペクトルを算出することで、当該細胞又は生体組織を測定する。これにより、微細構造が複雑な細胞や生体組織を動的光散乱法により測定する場合であっても、当該細胞や生体組織の種別や状態をより高精度に測定できる。 In particular, in the present embodiment, the above-mentioned time average correlation function-correlation time relaxation information is calculated for each of a plurality of cells or biological tissues having the same type or state, and the calculated plurality of time average correlation functions-correlation time The cell or biological tissue is measured by calculating a relaxation time spectrum obtained by performing inverse Laplace transform on relaxation information ensemble average correlation function-correlation time relaxation information. Thereby, even if it is a case where the cell and biological tissue with which a fine structure is complicated are measured by a dynamic light scattering method, the classification and state of the said cell or biological tissue can be measured with higher precision.
また本実施形態では、光学顕微鏡２８により拡大された、試料２４の様子を示す顕微鏡画像が表示装置１０４（表示部の一例）に表示されるので、測定者は、当該顕微鏡画像を見ながら、目標箇所にレーザ光を正確に照射することができる。 In the present embodiment, a microscope image that is magnified by the optical microscope 28 and that shows the state of the sample 24 is displayed on the display device 104 (an example of a display unit). The location can be accurately irradiated with laser light.
１ 情報処理システム
１０ 照射系
１１ レーザ光源
１２ ビームエキスパンダー
１３ 可変ＮＤフィルタ
１４ 単焦点レンズ
２１ ステージ
２２ 恒温板
２３ サンプルホルダー
２４ 試料
２７ ユニバーサルコンデンサ
２８ 光学顕微鏡
３０ 光検出系
３１ ハーフミラー
３２ 偏光フィルタ
３３ ピンホール
３４ 集光レンズ
３５ 受光器
４０ 画像センサ
１００ 情報処理装置
１２１ 信号処理部
１２３ 入力部
１２５ 主制御部
１２７ ステージ制御部
１２９ 照射制御部
１３０ 算出部
１３１ 登録部
１３３ 記憶部
１３５ 同定部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Information processing system 10 Irradiation system 11 Laser light source 12 Beam expander 13 Variable ND filter 14 Single focus lens 21 Stage 22 Constant temperature plate 23 Sample holder 24 Sample 27 Universal condenser 28 Optical microscope 30 Light detection system 31 Half mirror 32 Polarization filter 33 Pinhole 34 condensing lens 35 light receiver 40 image sensor 100 information processing apparatus 121 signal processing unit 123 input unit 125 main control unit 127 stage control unit 129 irradiation control unit 130 calculation unit 131 registration unit 133 storage unit 135 identification unit
Claims (10)
前記レーザ光が前記目標物に入射する毎に生じる散乱光を検出する光検出系と、
前記光検出系により検出される前記複数回分の散乱光に基づいて、前記目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する算出部と、
を備える情報処理システム。 An irradiation control unit that controls an irradiation system that irradiates laser light, and causes the laser light to be incident a plurality of times on the same location of a target that is a predetermined cell or biological tissue;
A light detection system for detecting scattered light generated each time the laser light enters the target;
Based on the multiple times of scattered light detected by the light detection system, a calculation unit that calculates relaxation information of the time average correlation function-correlation time of the target;
An information processing system comprising:
前記複数の目標物は、いずれも、前記所定の細胞又は生体組織と種別又は状態が同一の細胞又は生体組織であり、
前記照射制御部は、前記目標物毎に、当該目標物の同一箇所に前記レーザ光を複数回入射させ、
前記算出部は、前記目標物毎に、前記光検出系により検出される前記複数回分の散乱光に基づいて、当該目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した前記複数の目標物それぞれの緩和情報に基づいて、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した緩和情報を逆ラプラス変換して緩和時間スペクトルを算出する請求項１に記載の情報処理システム。 There are a plurality of the targets,
Each of the plurality of targets is a cell or living tissue having the same type or state as the predetermined cell or living tissue,
The irradiation control unit, for each target, makes the laser beam incident multiple times at the same location of the target,
The calculation unit calculates, based on the plurality of scattered light detected by the light detection system for each target, time-average correlation function-correlation time relaxation information of the target and calculates the target The relaxation time spectrum is calculated by calculating relaxation information of an ensemble average correlation function-correlation time based on relaxation information of each of the plurality of targets, and calculating the relaxation time spectrum by performing inverse Laplace transform on the calculated relaxation information. Information processing system.
前記照射制御部は、前記種別又は状態が未知の細胞又は生体組織である同定対象目標物の同一箇所に、前記レーザ光を複数回入射させ、
前記算出部は、前記光検出系により検出される前記複数回分の散乱光に基づいて、当該同定対象目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した緩和情報を逆ラプラス変換して緩和時間スペクトルを算出し、
前記同定対象目標物の前記緩和時間スペクトルと前記同定情報とを比較し、前記同定対象目標物の種別又は状態を同定する同定部と、
を更に備える請求項２に記載の情報処理システム。 Registration for registering identification information that associates the relaxation time spectrum calculated by inverse Laplace transform of relaxation information of the ensemble average correlation function-correlation time with the type or state that is common and known in the plurality of targets. Further comprising
The irradiation control unit makes the laser light incident multiple times on the same location of the target to be identified which is a cell or biological tissue whose type or state is unknown,
The calculation unit calculates time average correlation function-correlation time relaxation information of the identification target object based on the plurality of times of scattered light detected by the light detection system, and reverses the calculated relaxation information. Laplace transform to calculate relaxation time spectrum,
Compare the relaxation time spectrum of the identification target object and the identification information, an identification unit for identifying the type or state of the identification target object,
The information processing system according to claim 2, further comprising:
前記複数の同定対象目標物は、いずれも、前記種別又は状態が未知の細胞又は生体組織と種別又は状態が同一の細胞又は生体組織であり、
前記照射制御部は、前記同定対象目標物毎に、当該同定対象目標物の同一箇所に前記レーザ光を複数回入射させ、
前記算出部は、前記同定対象目標物毎に、前記光検出系により検出される前記複数回分の散乱光に基づいて、当該同定対象目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した前記複数の同定対象目標物それぞれの緩和情報に基づいて、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した緩和情報を逆ラプラス変換して緩和時間スペクトルを算出する請求項３〜５のいずれか１つに記載の情報処理システム。 There are a plurality of identification target objects,
Each of the plurality of identification target targets is a cell or biological tissue whose type or state is the same as a cell or biological tissue whose type or state is unknown,
The irradiation control unit, for each identification target target, makes the laser light incident multiple times at the same location of the identification target target,
The calculation unit calculates, for each identification target object, time average correlation function-correlation time relaxation information of the identification target object based on the plurality of times of scattered light detected by the light detection system. Based on the calculated relaxation information of each of the plurality of identification target objects, ensemble average correlation function-correlation time relaxation information is calculated, and the calculated relaxation information is subjected to inverse Laplace transform to calculate a relaxation time spectrum. The information processing system according to any one of claims 3 to 5.
前記レーザ光が前記目標物に入射する毎に生じる散乱光を検出する光検出ステップと、
前記光検出ステップにより検出される前記複数回分の散乱光に基づいて、前記目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する算出ステップと、
を含む情報処理方法。 An irradiation control step of controlling the irradiation system for irradiating the laser beam, and causing the laser beam to be incident a plurality of times on the same portion of the target that is a predetermined cell or living tissue
A light detection step of detecting scattered light generated each time the laser light enters the target;
A calculation step of calculating time average correlation function-correlation time relaxation information of the target based on the plurality of times of scattered light detected by the light detection step;
An information processing method including:
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|---|---|---|---|---|
| EP0069456B1 (en) * | 1981-06-05 | 1986-12-30 | Aichi Tokei Denki Co., Ltd. | Measuring device of electromagnetic flowmeter |
| WO2019138680A1 (en) | 2018-01-15 | 2019-07-18 | Ａｇｃ株式会社 | Fluorocopolymer dispersion, production method therefor, and article |
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- 2016-07-04 JP JP2016132827A patent/JP6808213B2/en active Active
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