JP2018179688A - 測定方法、測定装置、プログラム、演算式の取得方法および定性判定結果の表示方法 - Google Patents

Abstract

【課題】臨床検査において、ある測定条件を用いて得た測定値を、別の測定条件を用いた場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制する。【解決手段】この測定方法は、所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質９０を測定する測定方法である。測定方法は、第１測定試薬１０を使用して被検物質９０の第１測定値１１を取得し、第１測定試薬１０を使用して得られた測定値に対する第１カットオフ値１５を、第１測定試薬１０とは異なる第２測定試薬２０を使用して得られた測定値に対する第２カットオフ値２５と対応付けるように設計された演算情報３０を用いて、第１測定値１１を、第２測定試薬２０を使用して測定した場合の演算値２２に演算する。【選択図】図１

Description

臨床検査において検査項目の測定を行うための測定条件は、測定精度の向上や測定効率の向上のために改良が検討される結果、様々な種類が提案される。測定条件は、使用する測定試薬、測定温度、測定に用いる検体の量や濃度、測定試薬の量や濃度などの条件を含みうる。同一の検査項目について複数種類の測定条件が用いられている場合、それぞれの測定条件で得られた各測定値は完全に一致するとは限らないため、それぞれの測定条件で得られた各測定値の相互の対応関係を把握することが必要になる場合がある。それぞれの測定条件で得られた各測定値の相互の対応関係を把握するには、ある測定条件で得られた測定値を他の測定条件で測定した場合の値に演算する場合がある。

従来、同一の検査項目に用いる異なる測定試薬を用いて、同一の複数検体を測定して得られた複数の測定値から、測定値同士の対応関係を把握することが知られている（たとえば、非特許文献１参照）。

上記非特許文献１は、図２８に示すように、第１の測定試薬を用いた第１測定法による第１測定値を縦軸にとり、第２の測定試薬を用いた第２測定法による第２測定値を横軸にとった座標平面において、同一の検体を測定して得られた測定結果９０１をプロットした相関図９００を作成し、相関図９００から回帰直線９０２を求めることを開示する。

刈米和子ほか、「Ｃ反応性蛋白の血清アルブミン測定への関与と栄養状態識別値への影響」、生物試料分析、２０１０年、第３３巻、第４号、ｐ．３８３−３９０

ところで、臨床検査において得られた測定値に基づいて臨床判断が行われる場合、所定のカットオフ値を境として異なる臨床判断がなされる。上記非特許文献１のように回帰直線を求めた場合、第１測定値を第２測定値の相当値に演算することができるが、回帰直線はあくまでも近似であり残差が存在するため、カットオフ値の近傍では、演算したことによって第１測定値の演算前後での臨床判断が一致しなくなる可能性がある。そのため、臨床検査において、ある測定条件で得た測定値を、別の測定条件を用いた場合の値に演算するに際して、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することが望まれる。

この発明は、臨床検査において、ある測定条件を用いて得た測定値を、別の測定条件を用いた場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することに向けたものである。

この発明の第１の局面による測定方法は、所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質（９０）を測定する測定方法であって、第１測定試薬（１０）を使用して被検物質（９０）の第１測定値（１１）を取得し、第１測定試薬（１０）を使用して得られた測定値に対する第１カットオフ値（１５）を、第１測定試薬（１０）とは異なる第２測定試薬（２０）を使用して得られた測定値に対する第２カットオフ値（２５）と対応付けるように設計された演算情報（３０）を用いて、第１測定値（１１）を、第２測定試薬（２０）を使用して測定した場合の演算値（２２）に演算する。ここで、演算とは、四則演算、数値の大小を比較する比較演算、論理演算などの計算処理のことを指す広い概念である。演算値（２２）とは、演算式によって算出する場合のみならず、第１測定値（１１）と第２測定試薬（２０）を使用して測定した場合の第２測定値（２１）との対応表（テーブル）を用いて演算する場合も含む広い概念である。

第１の局面による測定方法では、上記の構成によって、演算情報（３０）を用いて、第１カットオフ値（１５）と第２カットオフ値（２５）とを対応付けた条件下で、第１測定試薬（１０）を使用して得られた第１測定値（１１）を、第２測定試薬（２０）を使用して測定した場合の演算値（２２）へと演算できる。つまり、第１測定試薬（１０）および第２測定試薬（２０）の各々を用いて同一の検体を測定して得られた測定結果から求めた回帰式を用いて演算する場合では、カットオフ値とは無関係に演算値が決まるが、カットオフ値同士を対応させた演算情報（３０）によれば、第１測定値（１１）と第１カットオフ値（１５）との関係が、そのまま演算値（２２）と第２カットオフ値（２５）との関係において維持されるように、演算値（２２）を決定することができる。その結果、臨床検査において、第１測定試薬（１０）を用いる測定条件で得た測定値を、別の第２測定試薬（２０）を用いる測定条件で測定した場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

上記第１の局面による測定方法において、好ましくは、演算情報（３０）は、第１測定試薬（１０）を使用して得られた測定値と、第２測定試薬（２０）を使用して得られた測定値との演算式（３１）を含み、演算式（３１）は、第１カットオフ値（１５）に一致する第１測定値（１１）を第２カットオフ値（２５）に一致した演算値（２２）に演算させるように設定された関数である。このように構成すれば、演算前後における第１カットオフ値（１５）と第２カットオフ値（２５）とが一致するので、第１測定値（１１）および第１カットオフ値（１５）に基づく臨床判断と、演算値（２２）および第２カットオフ値（２５）に基づく臨床判断とを、一致させることができる。その結果、第１測定値（１１）の演算前後で臨床判断が変化するのを確実に防止することができる。

この場合、好ましくは、第１カットオフ値（１５）と、第１カットオフ値（１５）に対応する第２カットオフ値（２５）との組が複数存在する場合、演算情報（３０）は、隣接するカットオフ値の間の区間毎に設定された複数の演算式（３１）を含む。このように構成すれば、隣接するカットオフ値の間の区間毎に演算式（３１）を設定できるので、カットオフ値が複数ある場合でも、それぞれのカットオフ値を境として決定される臨床判断が演算前後で変化することを確実に防止できる。また、複数の区間がある場合でも区間毎に演算式（３１）を設定できるので、各区間に共通する複雑な演算式（３１）を求める必要がなく演算式（３１）を容易に設定することができる。

上記演算情報（３０）が隣接するカットオフ値の間の区間毎に設定された複数の演算式（３１）を含む構成において、好ましくは、第１カットオフ値（１５）がｙ₁、…ｙ_n（ｎは２以上の整数）であり、第１カットオフ値ｙ₁、…ｙ_nに対応する第２カットオフ値（２５）がそれぞれｘ₁、…ｘ_nであるとき、演算情報（３０）は、第１測定値（１１）Ｙがｙ_n-1以上ｙ_n以下である区間毎に下記の式（１）で表される演算式（３１）を含む。
Ｙ’＝（Ｙ−ｂ_n）／ａ_n …（１）
ここで、Ｙ'は演算値（２２）、Ｙは第１測定値（１１）であり、
ａ_n＝（ｙ_n−ｙ_n-1）／（ｘ_n−ｘ_n-1）、
ｂ_n＝ｙ_n-1−（ｘ_n-1×ａ_n）、である。
このように構成すれば、区間毎の演算式（３１）を、区間の両端において互いに対応する第１カットオフ値（１５）と第２カットオフ値（２５）とによって定まる２点を通過する直線を表す関数として、容易に得ることができる。

上記演算情報（３０）が演算式（３１）を含む構成において、好ましくは、第１カットオフ値（１５）と、第１カットオフ値（１５）に対応する第２カットオフ値（２５）との組が１つである場合、第１カットオフ値（１５）がｙ₁、第２カットオフ値（２５）がｘ₁であるとき、演算情報（３０）は、下記の式（２）で表される演算式（３１）を含む。
Ｙ’＝（Ｙ−ｙ₁）／ａ＋ｘ₁ …（２）
ここで、Ｙ'は演算値（２２）、Ｙは第１測定値（１１）であり、ａは、複数の生物試料を用いて第１測定試薬（１０）を使用して得られた複数の第１測定値（１１）と、複数の生物試料と同一の試料を用いて第２測定試薬（２０）を使用して得られた複数の第２測定値（２１）との近似直線の傾きである。
このように構成すれば、第１カットオフ値（１５）と第２カットオフ値（２５）とによって定まる点（ｘ₁、ｙ₁）を通過する近似直線の関数として、演算式（３１）を容易に得ることができる。

上記第１の局面による測定方法において、好ましくは、第１カットオフ値（１５）および第２カットオフ値（２５）は、生物試料および生物試料を含む検体の少なくとも一方に対して定性判定を行うための閾値である。このように構成すれば、臨床検査において検査項目についての陽性、陰性等の定性判定を変化させることなく、測定値の演算を行える。その結果、定性判定に付随して、今回第１測定試薬（１０）を用いて測定された第１測定値（１１）の演算値（２２）と、過去に第２測定試薬（２０）を用いて測定されたデータとの比較などを行うことができ、演算値（２２）を診断に利用することや、第２測定試薬（２０）を用いて測定されたデータと併せて統計的な取り扱いをすることができる。

この場合、好ましくは、定性判定は、疾患の疑いの有無または疾患の疑いの程度を示すものである。このように構成すれば、演算前の第１測定値（１１）および演算後の演算値（２２）のいずれを用いても、定性判定を変化させることなく疾患の疑いの有無や疾患の程度を判定することができる。

上記定性判定は、疾患の疑いの有無または疾患の疑いの程度を示すものである構成において、好ましくは、定性判定は、がんの転移の有無に関する疑いの程度を判定するものである。がんの転移の有無に関する疑いの程度を判定する定性判定は、陽性で転移の疑いあり、陰性で転移の疑いなし、といったものである。がん治療において転移の有無に関する判断は重要性が高いので、上記構成によれば、がんの転移の有無という重要性の高い臨床判断に関する定性判定が、第１測定値（１１）の演算前後で変化するのを抑制することができる点で特に有用である。

上記第１カットオフ値（１５）および第２カットオフ値（２５）が、生物試料および生物試料を含む検体の少なくとも一方に対して定性判定を行うための閾値である構成において、好ましくは、第１カットオフ値（１５）および第１測定値（１１）、または、第２カットオフ値（２５）および演算値（２２）に基づいて、被検物質（９０）が測定された生物試料および生物試料を含む検体の少なくとも一方に対して定性判定をさらに行う。このように構成すれば、第１測定値（１１）の演算のみならず、第１測定値（１１）または演算値（２２）を用いた定性判定を行うことができるので、定性判定の結果を臨床検査に役立てることができる。

上記第１の局面による測定方法において、好ましくは、測定方法は、被検物質（９０）としての核酸の量および核酸の発現量の少なくとも一方を測定する方法である。このように構成すれば、たとえば遺伝子検査において特定の検査項目についての第１測定試薬（１０）を用いた第１測定値（１１）を、定性判定を変化させずに他の第２測定試薬（２０）を用いた演算値（２２）に演算できる。遺伝子検査のように未解明な部分が多く学術的な知見の集積が必要とされる分野では、測定試薬の開発も盛んである一方で、異なる測定試薬を用いた測定値同士を対比できるようにすることが望まれるため、本発明は、核酸を被検物質（９０）として測定を行う場合に有用である。

この場合、好ましくは、第１測定試薬（１０）を使用して核酸を増幅する工程を含む。このように構成すれば、第１測定試薬（１０）を使用して増幅した核酸の第１測定値（１１）を演算して演算値（２２）を得ることにより、第２測定試薬（２０）を使用して増幅した核酸の測定値と比較することができるようになる。

上記第１測定試薬（１０）を使用して核酸を増幅する工程を含む構成において、好ましくは、核酸を増幅する工程において、ＬＡＭＰ法による増幅を行う。ここで、ＬＡＭＰ（Ｌｏｏｐ−ｍｅｄｉａｔｅｄ Ｉｓｏｔｈｅｒｍａｌ Ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ、栄研化学）法は、増幅効率が高く、等温で増幅反応を進行させることができる特長を有しており、詳細は、米国特許第６４１０２７８号公報に開示されている。これにより、第１測定試薬（１０）を使用して核酸を増幅し、核酸の量および核酸の発現量の少なくとも一方を測定して、第１測定値（１１）を取得するまでの処理を、速やかに行うことができる。その結果、検査項目についての測定を開始してから、第１測定値（１１）の演算値（２２）を取得して他の第２測定試薬（２０）を使用した測定結果と対比できるようになるまでの時間を短縮し、速やかな臨床検査が可能となる。

この場合、好ましくは、第１測定試薬（１０）を用いた核酸の増幅に伴う試料の濁度変化に基づいて、試料中の被検物質（９０）の量に対応した第１測定値（１１）を取得する。このように構成すれば、濁度変化に基づいて、容易に第１測定値（１１）を取得することができる。

上記被検物質（９０）としての核酸の量および核酸の発現量の少なくとも一方を測定する構成において、好ましくは、被検物質（９０）は、がん細胞において正常細胞と比較して発現量が増加又は減少する核酸である。このように構成すれば、被検物質（９０）である核酸をマーカー遺伝子として、がんの転移の有無などの臨床判断を行うための第１測定値（１１）および演算値（２２）を取得することができる。

この場合、好ましくは、被検物質（９０）がサイトケラチン１９（ＣＫ１９）のｍＲＮＡである。ここで、ＲＮＡはリボ核酸のことであり、ｍＲＮＡ（ｍｅｓｓｅｎｇｅｒ ＲＮＡ）は、タンパク質に翻訳され得る塩基配列情報と構造を持ったＲＮＡを指す。サイトケラチン１９のｍＲＮＡは、細胞骨格を構成するタンパク質の一種であるサイトケラチン１９を合成するための塩基配列情報を有するＲＮＡである。上記のように構成すれば、転移陽性リンパ節中において発現量が高く、転移陰性リンパ節中において発現量が低く、かつ発現量に個人差が少ないためマーカーとして好適なＣＫ１９のｍＲＮＡを被検物質（９０）とすることにより、がんの転移の有無などの臨床判断を精度よく行うことができる。

上記第１の局面による測定方法において、好ましくは、第１測定試薬（１０）と第２測定試薬（２０）とは、同一の測定原理で作用し、互いに組成が異なる試薬である。このように構成すれば、第１測定試薬（１０）と第２測定試薬（２０）とが、全く異なる測定原理で作用する試薬ではなく、同一の測定原理で作用する基本的には同種の試薬であるため、測定値にも高い相関が認められることから、演算情報（３０）を用いた演算を精度よく行うことができる。

この発明の第２の局面による測定装置は、所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質（９０）を測定する測定装置（１００）であって、第１測定試薬（１０）を使用して被検物質（９０）に対応する第１測定値（１１）を取得するための測定部（１１０）と、第１測定試薬（１０）を使用して得られた測定値に対する第１カットオフ値（１５）を、第１測定試薬（１０）とは異なる第２測定試薬（２０）を使用して得られた測定値に対する第２カットオフ値（２５）と対応付けるように設計された演算情報（３０）を用いて、第１測定値（１１）を、第２測定試薬（２０）を使用して測定した場合の演算値（２２）に演算するための演算部（１２０）とを備える。

第２の局面による測定装置では、上記の構成によって、演算情報（３０）を用いて、第１カットオフ値（１５）と第２カットオフ値（２５）とを対応付けた条件下で、第１測定試薬（１０）を使用して得られた第１測定値（１１）を、第２測定試薬（２０）を使用して測定した場合の演算値（２２）に演算できる。つまり、第１測定試薬（１０）および第２測定試薬（２０）の各々を用いて同一の検体を測定して得られた測定結果から求めた回帰式を用いて演算する場合では、カットオフ値とは無関係に演算値が決まるが、カットオフ値同士を対応させた演算情報（３０）によれば、第１測定値（１１）と第１カットオフ値（１５）との関係が、そのまま演算値（２２）と第２カットオフ値（２５）との関係において維持されるように、演算値（２２）を決定することができる。その結果、臨床検査において、第１測定試薬（１０）を用いる測定条件で得た測定値を、別の第２測定試薬（２０）を用いた測定条件で得られる値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

上記第２の局面による測定装置において、好ましくは、演算部（１２０）により算出された演算値（２２）、および測定部（１１０）により取得された第１測定値（１１）の少なくとも一方を表示するための表示部（２３０）をさらに備える。このように構成すれば、ユーザが演算値（２２）および第１測定値（１１）の少なくとも一方を表示部（２３０）で確認することができる。その結果、臨床判断の基礎となる測定値を容易に確認できるので、測定装置（１００）の利便性が向上する。

上記第２の局面による測定装置において、好ましくは、演算情報（３０）が予め記録された記憶部（２２０）をさらに備え、演算部（１２０）は、記憶部（２２０）に記録された演算情報（３０）により第１測定値（１１）を演算値（２２）に演算する。このように構成すれば、演算情報（３０）を外部から取得する必要がなく、演算情報（３０）を記憶部（２２０）に予め記憶しておくことによって、容易に演算を行うことができる。

上記第２の局面による測定装置において、好ましくは、演算情報（３０）は、第１測定試薬（１０）を使用して得られた測定値と、第２測定試薬（２０）を使用して得られた測定値との演算式（３１）を含み、演算式（３１）は、第１カットオフ値（１５）に一致する第１測定値（１１）を第２カットオフ値（２５）に一致した演算値（２２）に演算させるように設定された関数である。このように構成すれば、演算前後における第１カットオフ値（１５）と第２カットオフ値（２５）とが一致するので、第１測定値（１１）および第１カットオフ値（１５）に基づく臨床判断と、演算値（２２）および第２カットオフ値（２５）に基づく臨床判断とを、一致させることができる。その結果、第１測定値（１１）の演算前後で臨床判断が変化するのを確実に防止することができる。

この場合、好ましくは、第１カットオフ値（１５）と、第１カットオフ値（１５）に対応する第２カットオフ値（２５）との組が複数存在する場合、演算情報（３０）は、隣接するカットオフ値の間の区間毎に設定された複数の演算式（３１）を含む。このように構成すれば、隣接するカットオフ値の間の区間毎に演算式（３１）を設定できるので、カットオフ値が複数ある場合でも、それぞれのカットオフ値を境として決定される臨床判断が演算前後で変化することを確実に防止できる。また、複数の区間がある場合でも区間毎に演算式（３１）を設定できるので、各区間に共通する複雑な演算式（３１）を求める必要がなく演算式（３１）を容易に設定することができる。

上記演算情報（３０）が隣接するカットオフ値の間の区間毎に設定された複数の演算式（３１）を含む構成において、好ましくは、第１カットオフ値（１５）がｙ₁、…ｙ_n（ｎは２以上の整数）であり、第１カットオフ値ｙ₁、…ｙ_nに対応する第２カットオフ値（２５）がそれぞれｘ₁、…ｘ_nであるとき、演算情報（３０）は、第１測定値（１１）Ｙがｙ_n-1以上ｙ_n以下である区間毎に下記の式（３）で表される演算式（３１）を含む。
Ｙ’＝（Ｙ−ｂ_n）／ａ_n …（３）
ここで、Ｙ'は演算値（２２）、Ｙは第１測定値（１１）であり、
ａ_n＝（ｙ_n−ｙ_n-1）／（ｘ_n−ｘ_n-1）、
ｂ_n＝ｙ_n-1−（ｘ_n-1×ａ_n）、である。
このように構成すれば、区間毎の演算式（３１）を、区間の両端において互いに対応する第１カットオフ値（１５）と第２カットオフ値（２５）とによって定まる２点を通過する直線を表す関数として、容易に得ることができる。

上記演算情報（３０）が演算式（３１）を含む構成において、好ましくは、第１カットオフ値（１５）と、第１カットオフ値（１５）に対応する第２カットオフ値（２５）との組が１つである場合、第１カットオフ値（１５）がｙ₁、第２カットオフ値（２５）がｘ₁であるとき、演算情報（３０）は、下記の式（４）で表される演算式（３１）を含む。
Ｙ’＝（Ｙ−ｙ₁）／ａ＋ｘ₁ …（４）
ここで、Ｙ'は演算値（２２）、Ｙは第１測定値（１１）であり、
ａは、複数の生物試料を用いて第１測定試薬（１０）を使用して得られた複数の第１測定値（１１）と、複数の生物試料と同一の試料を用いて第２測定試薬（２０）を使用して得られた複数の第２測定値（２１）との近似直線の傾きである。
このように構成すれば、第１カットオフ値（１５）と第２カットオフ値（２５）とによって定まる点（ｘ₁、ｙ₁）を通過する近似直線の関数として、演算式（３１）を容易に得ることができる。

上記第２の局面による測定装置において、好ましくは、第１カットオフ値（１５）および第１測定値（１１）、または、第２カットオフ値（２５）および演算値（２２）に基づいて、被検物質（９０）が測定された生物試料および生物試料を含む検体の少なくとも一方に対して定性判定を行うように構成されている。このように構成すれば、第１測定値（１１）の演算のみならず、第１測定値（１１）または演算値（２２）を用いた定性判定を行うことができるので、定性判定の結果を臨床検査に役立てることができる。

この発明の第３の局面による測定装置は、第１測定条件で被検物質（９０）の測定値（５１）を取得するための測定部（４１０）と、測定値（５１）とカットオフ値（５５）とを比較して、被検物質（９０）を含む検体に対して定性判定を行うための判定部（４２０）と、測定値（５１）を第２測定条件で測定した場合の測定値に対応するように演算した演算値（６１）を取得するための演算部（４３０）と、演算値（６１）と定性判定の結果（６２）とを表示するための表示部（４４０）と、を備える。

第３の局面による測定装置では、上記の構成によって、測定値（５１）を演算した演算値（６１）を表示する場合であっても、定性判定に関しては演算前の測定値（５１）を用いて判定を行い、演算前の測定値（５１）に基づく定性判定結果と、演算後の演算値（６１）とを表示することができる。すなわち、測定値（５１）の取得に用いた第１測定条件とは異なる別の第２測定条件を用いた場合の測定値に対応する演算値（６１）を表示する場合でも、取得した演算値（６１）と別の第２測定条件のカットオフ値とを用いて定性判定を行うのではなく、実際に測定を行った演算前の測定値（５１）と測定に用いた第１測定条件のカットオフ値（５５）とを用いた定性判定結果（６２）を一貫して表示するので、演算前後で一貫した定性判定結果を表示できる。その結果、臨床検査において、ある第１測定条件を用いて得た測定値（５１）を、別の第２測定条件を用いた場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

上記第２または第３の局面による測定装置において、好ましくは、被検物質（９０）は、核酸であり、測定部（１１０、４１０）は、測定試薬を用いて核酸を増幅するための反応部（１３０）を含む。このように構成すれば、ある測定試薬（１０、５０）を使用して増幅した核酸の測定値（１１、５１）を演算して演算値（２２、６１）を得ることにより、別の測定試薬（２０）を使用して増幅した核酸の測定値と比較することができるようになる。

この場合、好ましくは、測定部（１１０、４１０）は、被検物質（９０）を含む試料の濁度を検出する濁度検出部（１４０）を含み、測定試薬（１０、５０）を用いた核酸の増幅に伴う試料の濁度変化に基づいて、試料中の被検物質（９０）の量に対応した測定値（１１、５１）を取得する。このように構成すれば、濁度変化に基づいて、容易に測定値を取得することができる。

上記第２または第３の局面による測定装置において、好ましくは、測定装置（１００）は、遺伝子増幅測定装置である。遺伝子増幅測定装置は、被検物質（９０）である標的遺伝子を測定試薬を用いて増幅し、増幅された標的遺伝子を検出することにより測定値を取得するものである。遺伝子検査のように未解明な部分が多く学術的な知見の集積が必要とされる分野では、測定試薬の開発も盛んである一方で、異なる測定試薬を用いた測定値同士を対比できるようにすることが望まれるため、本発明は、遺伝子増幅測定装置に適用する場合に有用である。

この発明の第４の局面によるプログラムは、所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質（９０）を測定するためのプログラム（２５０）であって、コンピュータに、第１測定試薬（１０）を使用して測定された被検物質（９０）の第１測定値（１１）を取得させ、第１測定試薬（１０）を使用して得られた測定値に対する第１カットオフ値（１５）を、第１測定試薬（１０）とは異なる第２測定試薬（２０）を使用して得られた測定値に対する第２カットオフ値（２５）と対応付けるように設計された演算情報（３０）を取得させ、演算情報（３０）を用いて、第１測定値（１１）を、第２測定試薬（２０）を使用して測定した場合の演算値（２２）に演算させる。

第４の局面によるプログラムでは、上記の構成によって、演算情報（３０）を用いて、第１カットオフ値（１５）と第２カットオフ値（２５）とを対応付けた条件下で、第１測定試薬（１０）を使用して得られた第１測定値（１１）を、第２測定試薬（２０）を使用して測定した場合の演算値（２２）に演算できる。つまり、第１測定試薬（１０）および第２測定試薬（２０）の各々を用いて同一の検体を測定して得られた測定結果から求めた回帰式を用いて演算する場合では、カットオフ値とは無関係に演算値が決まるが、カットオフ値同士を対応させた演算情報（３０）によれば、第１測定値（１１）と第１カットオフ値（１５）との関係が、そのまま演算値（２２）と第２カットオフ値（２５）との関係において維持されるように、演算値（２２）を決定することができる。その結果、臨床検査において、ある第１測定試薬（１０）を用いる測定条件で得た測定値を、別の第２測定試薬（２０）を用いる測定条件で得られる値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

この発明の第５の局面による演算式の取得方法は、所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質（９０）を測定して得られた測定値を演算するための演算式（３１）の取得方法であって、第１測定試薬（１０）を使用して得られた被検物質（９０）の第１測定値（１１）に対する第１カットオフ値（１５）を取得し、第２測定試薬（２０）を使用して得られた被検物質（９０）の第２測定値（２１）に対する第２カットオフ値（２５）を取得し、第１カットオフ値（１５）と第２カットオフ値（２５）とに基づき、第１カットオフ値（１５）の演算値（２２）を第２カットオフ値（２５）と一致させる関数を、第１測定試薬（１０）を使用して得られた測定値と、第２測定試薬（２０）を使用して得られた測定値との演算式（３１）として取得する。

第５の局面による演算式の取得方法では、上記の構成によって、演算前後における第１カットオフ値（１５）と第２カットオフ値（２５）とが一致するように、第１測定試薬（１０）を使用して得られた第１測定値（１１）を、第２測定試薬（２０）を使用して得られた場合の値に演算する演算式（３１）を得ることができる。そのため、取得した演算式（３１）を用いれば、第１測定値（１１）および第１カットオフ値（１５）に基づく臨床判断と、演算値（２２）および第２カットオフ値（２５）に基づく臨床判断とを、一致させることができる。その結果、臨床検査において、ある第１測定試薬（１０）を用いる測定条件で得た測定値を、別の第２測定試薬（２０）を用いる測定条件で測定した場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

上記第５の局面による演算式の取得方法において、好ましくは、第１測定試薬（１０）を使用して得られた第１測定値（１１）を表す第１座標軸（４１）と、第２測定試薬（２０）を使用して得られた第２測定値（２１）を表す第２座標軸（４２）とを設定し、第１座標軸（４１）における第１カットオフ値ｙと、第２座標軸（４２）における第２カットオフ値ｘとにより定まる点（ｘ、ｙ）を通る直線の関数として、演算式（３１）を取得する。このように構成すれば、第１座標軸（４１）と第２座標軸（４２）との座標平面において、点（ｘ、ｙ）を通る直線により、演算前後で臨床判断が変化するのを防止する演算式（３１）を容易に取得することができる。

この発明の第６の局面による定性判定結果の表示方法は、第１測定条件で被検物質（９０）の測定値（５１）を取得し、測定値（５１）とカットオフ値（５５）を比較して、被検物質（９０）を含む検体に対して定性判定を行い、測定値（５１）を第２測定条件で測定した場合の測定値に対応するように演算した演算値（６１）を取得し、演算値（６１）と定性判定の結果（６２）とを表示する。

第６の局面による定性判定結果の表示方法では、上記の構成によって、測定値（５１）を演算した演算値（６１）を表示する場合であっても、定性判定に関しては演算前の測定値（５１）を用いて判定を行い、演算前の測定値（５１）に基づく定性判定結果と、演算後の演算値（６１）とを表示することができる。すなわち、測定値（５１）の取得に用いた第１測定条件とは異なる別の第２測定条件を用いた場合の測定値に対応する演算値（６１）を表示する場合でも、取得した演算値（６１）と別の第２測定条件のカットオフ値とを用いて定性判定を行うのではなく、実際に測定を行った演算前の測定値（５１）と測定に用いた第１測定条件のカットオフ値（５５）とを用いた定性判定結果（６２）を一貫して表示するので、演算前後で一貫した定性判定結果を表示できる。その結果、臨床検査において、ある第１測定条件を用いて得た測定値（５１）を、別の第２測定条件を用いた場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

上記第６の局面による定性判定結果の表示方法において、好ましくは、カットオフ値（５５）は、被検物質（９０）を含む生物試料および生物試料を含む検体の少なくとも一方に対して定性判定を行うための閾値である。このように構成すれば、臨床検査において検査項目についての陽性、陰性等の定性判定を演算前後で変化させることなく、測定値の演算を行える。その一方で、定性判定の結果（６２）とは別に、第１測定条件を用いて測定された測定値（５１）の演算値（６１）に関しては、過去に別の第２測定条件を用いて測定されたデータとの比較などを行うことができ、別の第２測定条件を用いて測定されたデータと併せて統計的な取り扱いをすることができる。

上記第６の局面による定性判定結果の表示方法において、好ましくは、定性判定の結果（６２）は、疾患の疑いの有無または疾患の疑いの程度を示すものである。このように構成すれば、演算前の測定値（５１）に基づく定性判定の結果（６２）を用いることで、演算の前後で定性判定を変化させることなく疾患の疑いの有無や疾患の程度を判定することができる。

この場合、好ましくは、定性判定の結果（６２）は、がんの転移の有無に関する疑いの程度を示す。がん治療において転移の有無に関する判断は重要性が高いので、上記構成によれば、がんの転移の有無という重要性の高い臨床判断に関する定性判定において、演算前の定性判定の結果（６２）を用いることで、演算前後で変化することのない一貫した判定結果を表示できる点で特に有用である。

上記第６の局面による定性判定結果の表示方法において、好ましくは、測定値（５１）は、被検物質（９０）としての核酸の量および核酸の発現量の少なくとも一方の測定値である。このように構成すれば、たとえば遺伝子検査において特定の検査項目について、演算前の測定値（５１）に基づく定性判定の結果（６２）とともに、測定値（５１）の演算値（６１）を表示できる。遺伝子検査のように未解明な部分が多く学術的な知見の集積が必要とされる分野では、異なる測定条件を用いた測定値同士を対比できるようにすることが望まれるため、本発明は、核酸を被検物質（９０）とする測定結果を表示する場合に有用である。

この場合、好ましくは、測定試薬（５０）を使用して核酸を増幅する工程を含む。このように構成すれば、測定試薬（５０）を使用して増幅した核酸の測定値（５１）を演算して演算値（６１）を得ることにより、別の測定試薬を使用する第２測定条件で増幅した核酸の測定値と比較することができるようになる。

上記測定試薬（５０）を使用して核酸を増幅する工程を含む構成において、好ましくは、核酸を増幅する工程において、ＬＡＭＰ法による増幅を行う。このように構成すれば、測定試薬（５０）を使用して核酸を増幅し、核酸の量および核酸の発現量の少なくとも一方を測定して、測定値（５１）を取得するまでの処理を、速やかに行うことができる。その結果、検査項目についての測定を開始してから、測定値（５１）の演算値（６１）を取得して他の測定試薬を使用した測定結果と対比できるようになるまでの時間を短縮し、速やかな臨床検査が可能となる。

この場合、好ましくは、測定試薬（５０）を用いた核酸の増幅に伴う試料の濁度変化に基づいて、試料中の被検物質（９０）の量に対応した測定値（５１）を取得する。このように構成すれば、濁度変化に基づいて、容易に測定値（５１）を取得することができる。

上記被検物質（９０）としての核酸の量および核酸の発現量の少なくとも一方を測定する構成において、好ましくは、被検物質（９０）は、がん細胞において正常細胞と比較して発現量が増加又は減少する核酸である。このように構成すれば、被検物質（９０）である核酸をマーカー遺伝子として、がんの転移の有無などの臨床判断を行うための測定値（５１）および演算値（６１）を取得することができる。

この場合、好ましくは、被検物質（９０）がサイトケラチン１９のｍＲＮＡである。このように構成すれば、転移陽性リンパ節中において発現量が高く、転移陰性リンパ節中において発現量が低く、かつ発現量に個人差が少ないためマーカーとして好適なＣＫ１９のｍＲＮＡを被検物質（９０）とすることにより、がんの転移の有無などの臨床判断を精度よく行うことができる。

上記第６の局面による定性判定結果の表示方法において、好ましくは、演算値（６１）は、測定試薬（５０）と同一の測定原理で作用する別の測定試薬を使用して測定した場合の測定値に対応する値である。このように構成すれば、第１測定条件での測定に用いる測定試薬（５０）と、演算したい測定値を得るための第２測定条件に用いる別の測定試薬とが、全く異なる測定原理で作用する試薬ではなく、同一の測定原理で作用する試薬であるため、測定値にも高い相関が認められることから、演算を精度よく行うことができる。

この場合、好ましくは、測定試薬（５０）と別の測定試薬とは、同一の測定原理で作用し、互いに組成が異なる試薬である。このように構成すれば、このように構成すれば、同一の測定原理で作用する基本的には同種の試薬であるため、測定値にも高い相関が認められることから、演算をより精度よく行うことができる。

この発明の第７の局面によるプログラムは、被検物質（９０）の測定結果に基づく定性判定結果を表示するためのプログラムであって、コンピュータに、第１測定条件で測定された被検物質（９０）の測定値（５１）を取得させ、測定値（５１）とカットオフ値（５５）とを比較して、被検物質（９０）を含む検体に対して定性判定を行わせ、測定値（５１）を第２測定条件で測定した場合の測定値に対応するように演算した演算値（６１）を取得させ、演算値（６１）と定性判定の結果（６２）を表示させる。

第７の局面によるプログラムでは、上記の構成によって、測定値（５１）を演算した演算値（６１）を表示する場合であっても、定性判定に関しては演算前の測定値（５１）を用いて判定を行い、演算前の測定値（５１）に基づく定性判定結果と、演算後の演算値（６１）とを表示することができる。すなわち、測定値（５１）の取得に用いた第１測定条件とは異なる別の第２測定条件を用いた場合の測定値に対応する演算値（６１）を表示する場合でも、取得した演算値（６１）と第２測定条件のカットオフ値とを用いて定性判定を行うのではなく、実際に測定を行った演算前の測定値（５１）と測定に用いた第１測定条件のカットオフ値（５５）とを用いた定性判定結果を一貫して表示するので、演算前後で一貫した定性判定結果を表示できる。その結果、臨床検査において、ある第１測定条件を用いて得た測定値（５１）を、別の第２測定条件を用いた場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

臨床検査において、ある測定条件を用いて得た測定値を、別の測定条件を用いた場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

測定方法の概要を説明するための図である。 測定装置の概要を説明するための図である。 カットオフが２点の場合の演算式の例を示す図である。 カットオフが３点の場合の演算式の例を示す図である。 ｎ点のカットオフがある場合の演算式の傾きおよび切片を示す図である。 カットオフが１点の場合の演算式の例を示す図である。 測定装置の構成例を示した斜視図である。 図７に示した測定装置の測定部の構成例を示した平面図である。 第１測定試薬および第２測定試薬の組成例を示した図である。 図７に示した測定装置の制御部の構成例を示したブロック図である。 測定結果表示画面の第１の例を示した図である。 測定結果表示画面の第２の例を示した図である。 検量線の例を示した図である。 測定装置の測定処理の例を示したフロー図である。 実施例１による同一の検体に対する第１測定値と第２測定値との相関図である。 実施例１による演算式の取得方法を示した図である。 実施例２による検体毎の演算値の残差−第２測定値のプロット図である。 図１７に示した検体毎の演算値の残差の度数分布である。 図１６および図１７に基づく回帰直線の傾き範囲を示した図である。 第１測定値または演算値と、第２測定値との相関図における直線Ｙ＝Ｘからの距離を説明するための模式図である。 乳がん検体に対する第２測定値と演算値との回帰直線を示した図である。 大腸がん検体に対する第２測定値と演算値との回帰直線を示した図である。 胃がん検体に対する第２測定値と演算値との回帰直線を示した図である。 実施例３による演算式の取得方法を示した図である。 比較例による第１測定値と第２測定値との相関図である。 定性判定結果の表示方法の概要を説明するための図である。 定性判定結果の表示方法を実施する測定装置を説明するための図である。 従来技術による第１測定値の演算方法を説明するための図である。

以下、実施形態を図面に基づいて説明する。

［測定方法の概要］
図１を参照して、本実施形態による測定方法の概要について説明する。

本実施形態の測定方法は、所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質９０を測定する測定方法である。生物試料は、生物から取得された試料、生物試料からの分離物または抽出物、あるいは生物試料に対して前処理が施された試料を含む。生物試料は、たとえば生体から取得された組織片、細胞、血液や組織液などの体液などを含む。

被検物質９０は、測定の対象となる物質であり、生物試料中に含有される物質である。被検物質９０は、たとえば、ＤＮＡ（デオキシリボ核酸）やＲＮＡ（リボ核酸）などの核酸、細胞および細胞内物質、抗原または抗体、タンパク質、ペプチドなどである。本実施形態では、被検物質９０は、臨床検査における臨床判断の際に評価される測定値をもたらすマーカー物質である。

本実施形態の測定方法は、第１測定試薬１０を使用して被検物質９０の第１測定値１１を取得し、演算情報３０を用いて、第１測定値１１を、第２測定試薬２０を使用して測定した場合の演算値２２に演算すること、を含む。つまり、第１測定試薬１０を使用する測定条件で得られる第１測定値１１を、第２測定試薬２０を使用する測定条件で測定した場合に得られる測定値に相当する演算値２２に換算する。

第１測定試薬１０および第２測定試薬２０は、共に、所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質９０を測定するために用いられる試薬である。測定原理は、測定を成り立たせる法則、測定に伴う反応機序、化学物質の作用機序を規定する。試薬は、化学的方法による被検物質９０の検出または定量のために使用される化学物質を含む。第１測定試薬１０および第２測定試薬２０は、同一の測定原理に基づいて、被検物質９０または被検物質９０に付随する物質と化学反応を生じることにより、被検物質９０を直接的に、または他の付随する物質を介して間接的に測定できるようにする。所定の測定原理に基づく測定によって、被検物質９０に関する測定値が取得される。

第１測定試薬１０および第２測定試薬２０は、互いに異なる試薬である。たとえば第１測定試薬１０と第２測定試薬２０とで含有成分の濃度が異なる場合、同一の測定原理に基づいて同一の生物試料に対してそれぞれ測定を行うと、得られる測定値は、同一の被検物質９０を反映するものの、互いに異なる値となる。そのため、第１測定試薬１０および第２測定試薬２０には、それぞれ、測定によって得られた測定値に対して臨床判断を行うためのカットオフ値が設定されている。臨床判断は、たとえば測定値がカットオフ値以上であれば陽性、カットオフ値未満であれば陰性、といったものである。

このように、第１測定試薬１０および第２測定試薬２０は、同一の測定原理に基づいて同一の被検物質９０を測定するために使用される試薬であり、得られた測定値に基づく臨床判断も、互いに同一となることが望まれる。第１測定試薬１０および第２測定試薬２０の典型的な例は、第２測定試薬２０が被検物質９０を測定する特定の検査項目について普及している在来型試薬であり、第１測定試薬１０が同一の検査項目について新たに開発された改良型試薬である場合である。改良型の試薬は、たとえば反応効率や精度を向上させたり、測定の際の使用条件を緩和させたりすることにより、利便性を向上させるものである。

一例として、第１測定試薬１０と第２測定試薬２０とで反応効率が異なる場合は、同一条件で測定される定量値が異なることになるため、同一の臨床判断をもたらすカットオフ値が互いに異なるものとなる。すなわち、第１測定試薬１０を使用して得られた第１測定値１１に対しては、第１カットオフ値１５に基づいて臨床判断がなされ、第２測定試薬２０を使用して得られた第２測定値２１に対しては、第２カットオフ値２５に基づいて臨床判断がなされる。ところが、臨床現場において、第２測定試薬２０を用いて測定された臨床データが蓄積されているような場合、新たに導入した第１測定試薬１０によって得られた第１測定値１１と臨床データとの対比が困難になるため、対比のためには第１測定値１１と第２測定値２１との対応関係を把握することが必要とされる場合がある。

そこで、本実施形態では、演算情報３０を用いて、第１測定値１１を、第２測定試薬２０を使用して測定した場合の演算値２２に演算する。したがって、演算値２２は、ある第１測定値１１が得られたのと同一の試料に対して、第２測定試薬２０を使用して測定した場合に得られる第２測定値２１に相当する測定値であり、第２測定値２１に対する第２カットオフ値２５によって同一の臨床判断を行うことを可能とするものである。

演算情報３０は、第１測定試薬１０を使用して得られた第１測定値１１を、第２測定試薬２０を使用して得られた第２測定値２１に相当するに演算するための情報である。演算情報３０は、たとえば第１測定値１１と演算値２２との関数を含む演算式であってもよいし、第１測定値１１と演算値２２とを対応付ける演算テーブルであってもよい。演算テーブルの場合、演算情報３０は、第１測定値１１と対応する演算値２２との数値セットを所定の数値間隔で複数含む。演算テーブルに規定されていない中間の第１測定値１１については、補間法によって求めることができる。演算式の場合、第１測定試薬１０を使用して得られた第１測定値１１を演算式に代入して演算を行うことで、演算値２２が取得される。

演算情報３０は、第１測定試薬１０を使用して得られた測定値に対する第１カットオフ値１５を、第１測定試薬１０とは異なる第２測定試薬２０を使用して得られた測定値に対する第２カットオフ値２５と対応付けるように設計されている。すなわち、演算情報３０によって、第１カットオフ値１５と第２カットオフ値２５とが略一対一で対応している。そのため、演算情報３０に基づいて演算を行う場合、第１カットオフ値１５以上の第１測定値１１は、第２カットオフ値２５以上の演算値２２として演算され、第１カットオフ値１５未満の第１測定値１１は、第２カットオフ値２５未満の演算値２２として演算されることになる。ただし、演算情報３０としては、第１カットオフ値１５の演算値２２を、第２カットオフ値２５と完全一致させずに、たとえば測定値の誤差範囲よりも小さい範囲内で一致する程度に、第１カットオフ値１５と第２カットオフ値２５とを対応させるものであってもよい。

以上のように、本実施形態の測定方法では、演算情報３０を用いて、第１カットオフ値１５と第２カットオフ値２５とを対応付けた条件下で、第１測定試薬１０を使用して得られた第１測定値１１を、第２測定試薬２０を使用して測定した場合の演算値２２に演算できる。つまり、第１測定試薬１０および第２測定試薬２０の各々を用いて同一の検体を測定して得られた測定結果から求めた回帰式を用いて演算する場合では、カットオフ値とは無関係に演算値が決まるが、カットオフ値同士を対応させた演算情報３０によれば、第１測定値１１と第１カットオフ値１５との関係が、そのまま演算値２２と第２カットオフ値２５との関係において維持されるように、演算値２２を決定することができる。その結果、臨床検査において第１測定試薬１０を用いる測定条件で得た測定値を、第２測定試薬２０を用いる測定条件で測定した場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

図１の例において、第１カットオフ値１５および第２カットオフ値２５は、生物試料および生物試料を含む検体の少なくとも一方に対して定性判定を行うための閾値である。これにより、臨床検査において検査項目についての陽性、陰性等の定性判定を変化させることなく、測定値の演算を行える。その結果、定性判定に付随して、今回第１測定試薬１０を用いて測定された第１測定値１１の演算値２２と、過去に第２測定試薬２０を用いて測定されたデータとの比較などを行うことができ、演算値２２を診断に利用することや、第２測定試薬２０を用いて測定されたデータと併せて統計的な取り扱いをすることができる。

また、図１の例では、定性判定は、疾患の疑いの有無または疾患の疑いの程度を示すものである。これにより、演算前の第１測定値１１および演算後の演算値２２のいずれを用いても、定性判定を変化させることなく疾患の疑いの有無や疾患の程度を判定することができる。

図１の例では、第１カットオフ値１５および第１測定値１１、または、第２カットオフ値２５および演算値２２に基づいて、被検物質９０が測定された生物試料および生物試料を含む検体の少なくとも一方に対して定性判定を行う。これにより、第１測定値１１の演算のみならず、第１測定値１１または演算値２２を用いた定性判定を行うことができるので、定性判定の結果を臨床検査に役立てることができる。

［測定装置］
次に、本実施形態による測定方法を実施する測定装置の例について説明する。

図２に示すように、測定装置１００は、所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質９０を測定する測定装置である。測定装置１００は、第１測定試薬１０を使用して被検物質９０に対応する第１測定値１１を取得するための測定部１１０と、演算情報３０を用いて、第１測定値１１を、第２測定試薬２０を使用して測定した場合の演算値２２に演算するための演算部１２０とを備える。

測定部１１０は、たとえば、被検物質９０または被検物質９０に付随する物質に対して、第１測定試薬１０を反応させる機能を有する。そして、測定部１１０は、被検物質９０または被検物質９０に付随する物質と化学反応に伴って、被検物質９０を直接的に、または間接的に測定する機能を有する。所定の測定原理に基づく測定によって、測定部１１０は、被検物質９０に関する測定値を取得する。

演算部１２０は、測定部１１０によって第１測定試薬１０を使用して得られた第１測定値１１を取得し、上述の演算情報３０を用いて演算値２２を取得する。上述の通り、演算情報３０は、第１測定試薬１０を使用して得られた測定値に対する第１カットオフ値１５を、第１測定試薬１０とは異なる第２測定試薬２０を使用して得られた測定値に対する第２カットオフ値２５と対応付けるように設計されている。演算情報３０は、演算テーブルの形式でもよいし、演算式でもよい。演算情報３０が演算テーブルである場合、演算部１２０は、演算テーブルを参照して、または演算テーブルに規定された値を用いた補間法によって、第１測定値１１を対応する演算値２２に演算する。演算情報３０が演算式である場合、演算部１２０は、第１測定値１１を演算式に代入して、第１測定値１１を対応する演算値２２に演算する。

本実施形態の測定装置１００では、上記の構成によって、演算情報３０を用いて、第１カットオフ値１５と第２カットオフ値２５とを対応付けた条件下で、第１測定試薬１０を使用して得られた第１測定値１１を、第２測定試薬２０を使用して測定した場合の演算値２２に演算できる。つまり、第１測定試薬１０および第２測定試薬２０の各々を用いて同一の検体を測定して得られた測定結果から求めた回帰式を用いて演算する場合では、カットオフ値とは無関係に演算値が決まるが、カットオフ値同士を対応させた演算情報３０によれば、第１測定値１１と第１カットオフ値１５との関係が、そのまま演算値２２と第２カットオフ値２５との関係において維持されるように、演算値２２を決定することができる。その結果、臨床検査において第１測定試薬１０を用いる測定条件で得た測定値を、第２測定試薬２０を用いる測定条件で測定した場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

測定装置１００は、第１カットオフ値１５および第１測定値１１、または、第２カットオフ値２５および演算値２２に基づいて、被検物質９０が測定された生物試料および生物試料を含む検体の少なくとも一方に対して定性判定を行うように構成されている。これにより、第１測定値１１の演算のみならず、第１測定値１１または演算値２２を用いた定性判定を行うことができるので、定性判定の結果を臨床検査に役立てることができる。

［演算情報］
図３は、演算情報３０の例を示している。図３は、第１測定試薬１０を使用して得られた第１測定値１１を表す第１座標軸４１と、第２測定試薬２０を使用して得られた第２測定値２１を表す第２座標軸４２とを設定し、第１座標軸４１と第２座標軸４２との座標平面４０上で第１測定値１１と第２測定値２１との関係を表した相関図である。図３では、第１座標軸４１をＹ軸、第２座標軸４２をＸ軸にとっている。

図３では、演算情報３０は、第１測定試薬１０を使用して得られた測定値と、第２測定試薬２０を使用して得られた測定値との演算式３１を含む。図３では、測定によって得られた第１測定値１１に対応するＹ座標と、演算式３１により定義される演算線４３との交点から、Ｘ軸における演算値２２がＸ座標として取得される。

図３では、演算式３１は、第１カットオフ値１５に一致する第１測定値１１を第２カットオフ値２５に一致した演算値２２に演算させるように設定された関数である。すなわち、演算式３１により定義される演算線４３は、第１カットオフ値１５をＹ座標とし、第２カットオフ値２５をＸ座標とする点ＣＦを通るように設定されている。

これにより、演算前後における第１カットオフ値１５と第２カットオフ値２５とが一致するので、第１測定値１１および第１カットオフ値１５に基づく臨床判断と、演算値２２および第２カットオフ値２５に基づく臨床判断とを、一致させることができる。その結果、第１測定値１１の演算前後で臨床判断が変化するのを確実に防止することができる。

図３では、演算式３１は、ｙ＝ａｘ＋ｂで表される１次関数であるが、２次関数でもよいし、３次以上の関数でもよい。

また、カットオフ値の数は、１つでも複数でもよい。図３は、第１カットオフ値１５と、第１カットオフ値１５に対応する第２カットオフ値２５との組が２組の例を示す。図３では、定性判定が（−、＋、＋＋）の３段階で行われ、第１の組が（−／＋）のカットオフ値、第２の組が（＋／＋＋）のカットオフ値である。

本実施形態では、第１カットオフ値１５と、第１カットオフ値１５に対応する第２カットオフ値２５との組が複数存在する場合、演算情報３０は、隣接するカットオフ値の間の区間毎に設定された複数の演算式３１を含む。

これにより、隣接するカットオフ値の間の区間毎に演算式３１を設定できるので、カットオフ値が複数ある場合でも、それぞれのカットオフ値を境として決定される臨床判断が演算前後で変化することを確実に防止できる。また、複数の区間がある場合でも区間毎に演算式３１を設定できるので、各区間に共通する複雑な演算式３１を求める必要がなく演算式３１を容易に設定することができる。

図３の例では、少なくとも（−／＋）と（＋／＋＋）との間の（＋）区間において、点（ｘ₁，ｙ₁）と、点（ｘ₂，ｙ₂）とを通るように、演算式３１が設定されている。なお、図３では、点（ｘ₁，ｙ₁）未満の（−）区間、および点（ｘ₂，ｙ₂）よりも大きい（＋＋）区間についても、（＋）区間について設定した演算式３１を適用する例を示している。（−）区間および（＋＋）区間は、（＋）区間とは異なる傾きの関数が設定されていてもよい。

図４は、第１カットオフ値１５と、第１カットオフ値１５に対応する第２カットオフ値２５との組が３組の例を示す。図４では、定性判定が（−、＋、＋＋、＋＋＋）の４段階で行われ、第１の組が（−／＋）のカットオフ値（ｘ₁，ｙ₁）、第２の組が（＋／＋＋）のカットオフ値（ｘ₂，ｙ₂）、第３の組が（＋＋／＋＋＋）のカットオフ値（ｘ₃，ｙ₃）である。

図４の例では、少なくとも（−／＋）と（＋／＋＋）との間の（＋）区間において、点（ｘ₁，ｙ₁）と、点（ｘ₂，ｙ₂）とを通るように、第１の演算式３１ａが設定されている。また、少なくとも（＋／＋＋）と（＋＋／＋＋＋）との間の（＋＋）区間において、点（ｘ₂，ｙ₂）と、点（ｘ₃，ｙ₃）とを通るように、第２の演算式３１ｂが設定されている。図４では、（＋）区間および（−）区間について第１の演算式３１ａを適用し、（＋＋）区間および（＋＋＋）区間について第２の演算式３１ｂを適用する例を示している。点（ｘ₁，ｙ₁）未満の（−）区間および点（ｘ₃，ｙ₃）よりも大きい（＋＋＋）区間は、（＋）区間および（＋＋）区間とは異なる傾きの関数が設定されていてもよい。

図３および図４の例を一般化して説明する。図５に示すように、第１カットオフ値１５がｙ₁、…ｙ_n（ｎは２以上の整数）であり、第１カットオフ値１５（ｙ₁、…ｙ_n）に対応する第２カットオフ値２５がそれぞれｘ₁、…ｘ_nであるとする。このとき、演算情報３０は、第１測定値Ｙがｙ_n-1以上ｙ_n以下である区間毎に下記の式（１）（式（３））で表される演算式３１を含む。
Ｙ’＝（Ｙ−ｂ_n）／ａ_n …（１）
ここで、Ｙ'は演算値２２、Ｙは第１測定値１１である。
ａ_n＝（ｙ_n−ｙ_n-1）／（ｘ_n−ｘ_n-1）、
ｂ_n＝ｙ_n-1−（ｘ_n-1×ａ_n）、である。

上式（１）によれば、演算式３１は、区間の両端を定義する２組の第１カットオフ値１５および第２カットオフ値２５によって定まる２点を通る直線を表す関数として設定される。つまり、区間毎の演算式３１を、区間の両端を定義する２組の第１カットオフ値１５および第２カットオフ値２５のみによって決定することができる。これにより、区間毎の演算式３１を容易に得ることができる。

図６では、本実施形態では、第１カットオフ値１５と、第１カットオフ値１５に対応する第２カットオフ値２５との組が１つ存在する場合の例を示す。図６の例では、演算情報３０は、１組の第１カットオフ値１５と第２カットオフ値２５とによって定まる点を通る演算式３１として設定される。

具体的には、第１カットオフ値１５がｙ₁、第２カットオフ値２５がｘ₁であるとき、演算情報３０は、下記の式（２）（式（４））で表される演算式３１を含む。
Ｙ’＝（Ｙ−ｙ₁）／ａ＋ｘ₁ …（２）
ここで、Ｙ'は演算値２２、Ｙは第１測定値１１であり、ａは、複数の生物試料を用いて第１測定試薬１０を使用して得られた複数の第１測定値１１と、複数の生物試料と同一の試料を用いて第２測定試薬２０を使用して得られた複数の第２測定値２１との近似直線の傾きである。傾きａは、図６の相関図における各プロットの分布から回帰直線を求めることにより、取得できる。

このように、第１カットオフ値１５と第２カットオフ値２５とによって定まる点が１点の場合、点（ｘ₁，ｙ₁）を通る直線が無数に存在するので、点（ｘ₁，ｙ₁）を通る条件下で、かつ、複数組の第１測定値１１および第２測定値２１のデータから得られた回帰直線の傾きａを採用することにより、演算式３１を設定しうる。

これにより、第１カットオフ値１５と第２カットオフ値２５とによって定まる点（ｘ₁、ｙ₁）を通過する近似直線の関数として、演算式３１を容易に得ることができる。

［演算式の取得方法］
次に、演算式の取得方法について説明する。本実施形態の演算式の取得方法は、所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質９０を測定して得られた測定値を演算するための演算式３１の取得方法である。

演算式３１の取得方法は、以下のステップを少なくとも含む。（Ａ）第１測定試薬１０を使用して得られた被検物質９０の第１測定値１１に対する第１カットオフ値１５を取得する。（Ｂ）第２測定試薬２０を使用して得られた被検物質９０の第２測定値２１に対する第２カットオフ値２５を取得する。（Ｃ）第１カットオフ値１５と第２カットオフ値２５とに基づき、第１カットオフ値１５の演算値２２を第２カットオフ値２５と一致させる関数を、第１測定試薬１０を使用して得られた測定値と、第２測定試薬２０を使用して得られた測定値との演算式３１として取得する。ステップ（Ａ）とステップ（Ｂ）とは順序を問わない。

ステップ（Ａ）において、第１カットオフ値１５は、第１測定試薬１０について予め設定された値であり、第１測定試薬１０の試薬情報として取得することができる。ステップ（Ｂ）において、第２カットオフ値２５は、第２測定試薬２０について予め設定された値であり、第２測定試薬２０の試薬情報として取得することができる。

ステップ（Ｃ）において、取得された第１カットオフ値１５と第２カットオフ値２５とに少なくとも基づき、第１カットオフ値１５の演算値２２を第２カットオフ値２５と一致させる関数として、演算式３１を取得する。

これにより、図３〜図６に示したように、演算前後における第１カットオフ値１５と第２カットオフ値２５とが一致するように、第１測定試薬１０を使用して得られた第１測定値１１を、第２測定試薬２０を使用して得られた場合の値に演算する演算式３１を得ることができる。そのため、取得した演算式３１を用いれば、第１測定値１１および第１カットオフ値１５に基づく臨床判断と、演算値２２および第２カットオフ値２５に基づく臨床判断とを、一致させることができる。その結果、臨床検査において第１測定試薬１０を用いる測定条件で得た測定値を、第２測定試薬２０を用いる測定条件で測定した場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

図３に示した例では、第１測定試薬１０を使用して得られた第１測定値１１を表す第１座標軸４１と、第２測定試薬２０を使用して得られた第２測定値２１を表す第２座標軸４２とを設定する。図３では、第１座標軸４１をＹ軸、第２座標軸４２をＸ軸にとった座標平面４０を設定する。

そして、第１座標軸４１における第１カットオフ値ｙと、第２座標軸４２における第２カットオフ値ｘとにより定まる点（ｘ、ｙ）を通る直線の関数として、演算式３１を取得する。

すなわち、座標平面４０において、点（ｘ、ｙ）を通る直線を、ｙ＝ａｘ＋ｂとする。このとき、第１測定値１１をＹとし、演算値２２をＹ'とすると、Ｙ'＝ｘとなるので、Ｙ＝ａＹ'＋ｂとなる。この関数をＹ'について解けば、Ｙ'＝（Ｙ−ｂ）／ａとなる。

したがって、図３〜図５に示したように、第１カットオフ値１５と、第１カットオフ値１５に対応する第２カットオフ値２５との組が複数存在する場合には、上式（１）が導かれ、図６に示したように、第１カットオフ値１５と、第１カットオフ値１５に対応する第２カットオフ値２５との組が１つ存在する場合には、上式（２）が導かれる。

これにより、第１座標軸４１と第２座標軸４２との座標平面４０において、点（ｘ、ｙ）を通る直線により、演算前後で臨床判断が変化するのを防止する演算式３１を容易に取得することができる。

［測定装置の構成例］
図７は、測定装置１００の具体的な装置構成の例を示す。図７では、測定装置１００は、遺伝子増幅測定装置である。遺伝子増幅測定装置は、被検物質９０である標的遺伝子を測定試薬を用いて増幅し、増幅された標的遺伝子を検出することにより測定値を取得するものである。ここで、遺伝子検査のように未解明な部分が多く学術的な知見の集積が必要とされる分野では、測定試薬の開発も盛んである一方で、異なる測定試薬を用いた測定値同士を対比できるようにすることが望まれる。そのため、本実施形態による測定装置１００は、遺伝子増幅測定装置に適用する場合に有用である。

また、図７の例では、測定装置１００が実施する測定方法は、被検物質９０としての核酸の量および核酸の発現量の少なくとも一方を測定する方法である。これにより、たとえば遺伝子検査において特定の検査項目についての第１測定試薬１０を用いた第１測定値１１を、定性判定を変化させずに他の第２測定試薬２０を用いた演算値２２に演算できる。

また、図７の例では、測定装置１００が実施する測定方法は、第１測定試薬１０を使用して核酸を増幅する工程を含む。これにより、第１測定試薬１０を使用して増幅した核酸の第１測定値１１を演算して演算値２２を得ることにより、第２測定試薬２０を使用して増幅した核酸の測定値と比較することができるようになる。核酸を増幅する工程における核酸増幅法としては特に限定されないが、たとえばＰＣＲ（ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ ｃｈａｉｎ ｒｅａｃｔｉｏｎ）法、ＬＡＭＰ（Ｌｏｏｐ−ｍｅｄｉａｔｅｄ Ｉｓｏｔｈｅｒｍａｌ Ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ、栄研化学）法等が挙げられる。

図７の例では、核酸を増幅する工程において、ＬＡＭＰ法による増幅を行う。ここで、ＬＡＭＰ法は、増幅効率が高く、等温で増幅反応を進行させることができる特長を有している。これにより、第１測定試薬１０を使用して核酸を増幅し、核酸の量および核酸の発現量の少なくとも一方を測定して、第１測定値１１を取得するまでの処理を、速やかに行うことができる。その結果、検査項目についての測定を開始してから、第１測定値１１の演算値２２を取得して他の第２測定試薬２０を使用した測定結果と対比できるようになるまでの時間を短縮し、速やかな臨床検査が可能となる。

図７の例では、測定装置１００が実施する測定方法は、第１測定試薬１０を用いた核酸の増幅に伴う試料の濁度変化に基づいて、試料中の被検物質９０の量に対応した第１測定値１１を取得する。ＬＡＭＰ法では、増幅反応の過程でピロリン酸マグネシウムが副産物として生成し、ピロリン酸マグネシウムの生成量に応じて試料中に白濁が生じる。そこで、試料の散乱光強度や、透過光と散乱光の強度比から濁度を測定することにより、増幅反応の結果を測定することができる。増幅する核酸濃度と、反応開始から濁度が所定の閾値を越えるまでの時間とは直線関係が成立することが知られており、既知の濃度の核酸を含む試料（キャリブレータ）より検量線を作成し、作成した検量線に基づいて、測定試料中の核酸の量（濃度）を算出することができる。これにより、濁度変化に基づいて、容易に第１測定値１１を取得することができる。

また、図７の測定装置は、がん手術での切除組織におけるがん転移診断を支援する装置である。すなわち、定性判定は、がんの転移の有無に関する疑いの程度を判定するものである。がんの転移の有無に関する疑いの程度を判定する定性判定は、陽性で転移の疑いあり、陰性で転移の疑いなし、といったものである。がん治療において転移の有無に関する判断は重要性が高いので、本実施形態による測定方法および測定方法を実施する測定装置１００は、がんの転移の有無という重要性の高い臨床判断に関する定性判定が、第１測定値１１の演算前後で変化するのを抑制することができる点で特に有用である。

測定装置１００は、切除組織内に存在するがん由来の遺伝子（ｍＲＮＡ）をＬＡＭＰ法を用いて増幅させ、遺伝子の増幅に伴い発生する溶液の濁りを測定（検出）し、濁度変化に基づいて第１測定値１１を取得するように構成されている。

すなわち、図７の例において、被検物質９０は、がん細胞において正常細胞と比較して発現量が増加又は減少する核酸である。これにより、被検物質９０である核酸をマーカー遺伝子として、がんの転移の有無などの臨床判断を行うための第１測定値１１および演算値２２を取得することができる。

より具体的には、被検物質９０がサイトケラチン１９（ＣＫ１９）のｍＲＮＡである。これにより、転移陽性リンパ節中において発現量が高く、転移陰性リンパ節中において発現量が低く、かつ発現量に個人差が少ないためマーカーとして好適なＣＫ１９のｍＲＮＡを被検物質９０とすることにより、がんの転移の有無などに関する臨床判断を精度よく行うことができる。

測定装置１００は、図７に示すように、測定部１１０と、制御部２００とを備えている。後述するように、制御部２００は、演算部１２０を含んでいる。

測定部１１０は、第１測定試薬１０を使用して被検物質９０の量を反映した第１測定値１１を取得するための測定処理を行う。図８に示すように、測定部１１０は、第１測定試薬１０を用いて核酸を増幅するための反応部１３０を含む。これにより、第１測定試薬１０を使用して増幅した核酸の第１測定値１１を演算して演算値２２を得ることにより、第２測定試薬２０を使用して増幅した核酸の測定値と比較することができるようになる。

また、測定部１１０は、被検物質９０を含む試料の濁度を検出する濁度検出部１４０を含み、第１測定試薬１０を用いた核酸の増幅に伴う試料の濁度変化に基づいて、試料中の被検物質９０の量に対応した第１測定値１１を取得する。これにより、濁度変化に基づいて、容易に第１測定値１１を取得することができる。

この他、図８に示した測定部１１０は、チップ載置部１５０と、液体容器載置部１６０と、分注部１７０と、チップ廃棄部１８０とを含んでいる。

チップ載置部１５０は、複数のピペットチップ１５５を収容したチップ容器１５１をセットするための設置位置である。チップ載置部１５０には、２つのチップ容器１５１がセットされる。

液体容器載置部１６０には、所定の液体が収容された各種の液体収容容器が載置される。液体容器載置部１６０には、液体容器を収容可能な容器セット孔１６１が設けられている。液体容器載置部１６０には、第１測定試薬１０を収容した試薬容器１６５が設置される。また、液体容器載置部１６０には、予め切除組織に対してホモジナイズ、ろ過、希釈等の処理を施して作製された可溶化抽出液が生物試料として収容された試料容器１６６が設置される。試料容器１６６は、同一の生物試料について、未希釈の生物試料を収容する容器と、生物試料が希釈された希釈試料を収容する容器との２本１組でセットされる。

図８の例では、測定部１１０には、反応部１３０および濁度検出部１４０を有する反応検出ブロック１１１が複数設けられている。これにより、測定部１１０は、複数の生物試料に対する測定を並行して行える。それぞれの反応検出ブロック１１１の構成は同様であるので、１つの反応検出ブロック１１１について説明する。反応部１３０には、２つの検出セル１３５をセットすることができる。検出セル１３５は、生物試料と第１測定試薬１０とを混合するための反応容器である。反応部１３０は、図示しないペルチェ素子などにより、検出セル１３５内の試料を所定温度に加温できる。

濁度検出部１４０は、発光部１４１と受光部１４２とを含む。発光部１４１は、たとえば青色（波長：４６５ｎｍ）光を照射するＬＥＤ光源を含み、受光部１４２は、たとえばフォトダイオードを含んでいる。反応検出ブロック１１１には、反応部１３０にセットされた２つの検出セル１３５をそれぞれ測定できるように、濁度検出部１４０が２つ配置されている。発光部１４１は、検出セル１３５に光を照射し、検出セル１３５を通過した光が受光部１４２により受光される。測定装置１００は、受光強度に基づいて、検出セル１３５の有無を検出するとともに、検出セル１３５に収容された液の濁度をリアルタイムで検出し、モニタリングするように構成されている。

分注部１７０は、液体容器載置部１６０に設置された第１測定試薬１０や生物試料を、それぞれの反応検出ブロック１１１にセットされた検出セル１３５に分注するように構成されている。分注部１７０は、液体を分注するための２本のシリンジ部１７１を含んでいる。

分注部１７０は、移動機構１９０によって、測定部１１０の内部を水平方向および上下方向に移動される。図７および図８では、移動機構１９０が、水平面内で直交するＡ方向およびＢ方向と、上下方向（Ｃ方向）との各方向への移動用の複数の直動機構１９１の組み合わせによって構成されている。直動機構１９１は、たとえばモータと、ボールねじ−ボールナットやベルト−プーリなどの駆動力伝達機構、およびリニアガイドなどの直動ガイドなどにより構成される。上下方向の直動機構１９１は、図示を省略する。分注部１７０は、移動機構１９０によって、チップ載置部１５０にセットされたピペットチップ１５５をシリンジ部１７１に着脱可能に装着する。分注部１７０は、装着したピペットチップ１５５を介して、液体容器載置部１６０にセットされた試薬容器１６５および試料容器１６６内の液体を吸引する。分注部１７０は、吸引した液体を、反応検出ブロック１１１にセットされた検出セル１３５に分注する。２本のシリンジ部１７１によって、反応検出ブロック１１１にセットされた２つの検出セル１３５に対して同時に液体分注ができる。

分注後、分注部１７０は、チップ廃棄部１８０の上方に移動して使用済みのピペットチップ１５５を廃棄する。チップ廃棄部１８０には、２つのシリンジ部１７１から、使用済みのピペットチップ１５５をそれぞれ廃棄するための２つのチップ廃棄孔１８１が設けられている。

次に、第１測定試薬１０および第２測定試薬２０の例について説明する。図８に示す測定装置１００の測定に用いる第１測定試薬１０および第２測定試薬２０は、ＬＡＭＰ法によってＣＫ１９のｍＲＮＡを増幅するための試薬を含む。また、第１測定試薬１０および第２測定試薬２０は、複数の試薬溶液からなる試薬キットとして構成されている。図９には、第１測定試薬１０および第２測定試薬２０の組成例を示している。詳細には、第１測定試薬１０および第２測定試薬２０は、増幅すべき標的領域に対応する複数のプライマと、相補鎖合成の基質となるｄＮＴＰｓ（ｄＡＴＰ、ｄＣＴＰ、ｄＧＴＰ、及びｄＴＴＰを含むデオキシヌクレオチド三リン酸）と、硫酸マグネシウム（ＭｇＳＯ４）とを含んだプライマ試薬を含む。図９の例では、プライマ試薬が標的領域の異なる６種類のプライマを含んでいる。また、第１測定試薬１０および第２測定試薬２０は、核酸を増幅するための酵素活性を有する酵素試薬を含む。プライマ試薬を収容した試薬容器１６５、および、酵素試薬を収容した試薬容器１６５は、図８の液体容器載置部１６０の所定位置にセットされる。

図９から分かるように、第１測定試薬１０および第２測定試薬２０は、同一の測定原理で反応するために同じ成分を含有した試薬であるが、含有する成分の割合が異なる。すなわち、第１測定試薬１０と第２測定試薬２０とは、同一の測定原理で作用し、互いに組成が異なる試薬である。これにより、第１測定試薬１０と第２測定試薬２０とが、全く異なる測定原理で作用する試薬ではなく、同一の測定原理で作用する基本的には同種の試薬であるため、測定値にも高い相関が認められることから、演算情報３０を用いた演算を精度よく行うことができる。

図１０は、測定装置１００の制御部２００の構成例を示す。図１０では、制御部２００は、ＣＰＵ２１０と、記憶部２２０とを含むコンピュータである。また、測定装置１００は、表示部２３０および入力部２４０を備える。記憶部２２０は、ＲＯＭ２２１と、ＲＡＭ２２２と、ハードディスク２２３とを含む。記憶部２２０は、ハードディスク２２３以外の書き換え可能な不揮発性記憶装置を備えていてもよい。

ＣＰＵ２１０は、ＲＯＭ２２１に記憶されているコンピュータプログラムおよびＲＡＭ２２２にロードされたコンピュータプログラムを実行する。ＲＡＭ２２２は、ＲＯＭ２２１およびハードディスク２２３に記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、ＲＡＭ２２２は、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ２１０の作業領域としても利用される。

ハードディスク２２３には、オペレーティングシステムおよびアプリケーションプログラムなど、ＣＰＵ２１０に実行させるための種々のコンピュータプログラムおよびコンピ
ュータプログラムの実行に用いるデータが記憶されている。

図１０の構成例では、ハードディスク２２３には、本実施形態の測定方法を実行するためのプログラム２５０が記憶されている。すなわち、プログラム２５０は、所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質９０を測定するためのプログラムであり、コンピュータに、第１測定試薬１０を使用して測定された被検物質９０の第１測定値１１を取得させ、第１測定試薬１０を使用して得られた測定値に対する第１カットオフ値１５を、第１測定試薬１０とは異なる第２測定試薬２０を使用して得られた測定値に対する第２カットオフ値２５と対応付けるように設計された演算情報３０を取得させ、演算情報３０を用いて、第１測定値１１を、第２測定試薬２０を使用して測定した場合の演算値２２に演算させる。

本実施形態では、ＣＰＵ２１０にプログラム２５０を実行させることによって、演算情報３０を用いて、第１カットオフ値１５と第２カットオフ値２５とを対応付けた条件下で、第１測定試薬１０を使用して得られた第１測定値１１を、第２測定試薬２０を使用して測定した場合の演算値２２に演算できる。つまり、第１測定試薬１０および第２測定試薬２０の各々を用いて同一の検体を測定して得られた測定結果から求めた回帰式を用いて演算する場合では、カットオフ値とは無関係に演算値が決まるが、カットオフ値同士を対応させた演算情報３０によれば、第１測定値１１と第１カットオフ値１５との関係が、そのまま演算値２２と第２カットオフ値２５との関係において維持されるように、演算値２２を決定することができる。その結果、臨床検査において第１測定試薬１０を用いて得た測定値を、第２測定試薬２０を用いた場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

言い換えると、図１０の構成例では、ＣＰＵ２１０がプログラム２５０を実行することにより、測定装置１００の演算部１２０として機能する。

図１０の構成例では、記憶部２２０には、演算情報３０が予め記録されている。演算部１２０は、記憶部２２０に記録された演算情報３０により第１測定値１１を演算値２２に演算する。このように、演算情報３０を外部から取得する必要がなく、演算情報３０を記憶部２２０に予め記憶しておくことによって、容易に演算を行うことができる。

また、記憶部２２０には、定性判定を行うためのカットオフ値が、予め記録されている。本実施形態では、第１測定値１１と第１カットオフ値１５とを用いた定性判定の結果と、演算値２２と第２カットオフ値２５とを用いた定性判定の結果とを、互いに一致させることができるので、カットオフ値は、第１カットオフ値１５と第２カットオフ値２５とのうち、少なくともいずれかが記憶部２２０に記憶されていればよい。たとえばある例では、記憶部２２０は、第１カットオフ値１５を記憶し、第２カットオフ値２５は記憶していない。別の例では、記憶部２２０は、第１カットオフ値１５を記憶せず、第２カットオフ値２５を記憶している。さらに別の例では、記憶部２２０は、第１カットオフ値１５および第２カットオフ値２５の両方を記憶している。

ＣＰＵ２１０は、図示を省略したＩ／Ｏインターフェースを介して、表示部２３０、入力部２４０および測定部１１０の各部と接続されている。これにより、ＣＰＵ２１０は、Ｉ／Ｏインターフェースを介して接続されたこれらの機構から信号を受信すると共に、これらの機構を制御する。

表示部２３０は、画像を表示して操作者に情報を提示する。入力部２４０は、操作者からの入力を受け付ける。なお、図７に示した構成例では、表示部２３０および入力部２４０は、タッチパネル式のディスプレイにより単一の表示入力ユニットとして構成されている。表示部２３０および入力部２４０は、たとえば液晶ディスプレイなどの表示装置と、マウスやキーボードなどの入力装置とによって、別々に構成されていてもよい。

ＣＰＵ２１０は、たとえば図１１に示す測定結果表示画面３００や、図１２に示す測定結果表示画面３５０を、表示部２３０に表示させる。

図１１の例では、測定結果表示画面３００には、生物試料の各種情報を表示するサンプル情報領域３１０と、サンプル情報領域３１０に表示される生物試料の測定結果を示す測定結果領域３２０とが設けられている。

図１１の例では、サンプル情報領域３１０には、バッチ処理の順番を示すバッチ番号、生物試料のサンプルＩＤ、生物試料がセットされたサンプルセット位置、生物試料および希釈試料に対するコメントおよび測定日時などが表示される。

測定結果領域３２０には、生物試料の濁度と時間（ｍｉｎ）との関係を示したグラフ欄３２１と、増幅立ち上がり時間表示欄３２２と、測定値表示欄３２３と、判定結果表示欄３２４とが設けられている。

増幅立ち上がり時間表示欄３２２には、グラフ欄３２１の縦軸である濁度の０．１に対応する時間（画面中では、「１０．５」（ｍｉｎ））が表示される。

また、測定値表示欄３２３には、立ち上がり時間から算出される被検物質９０の濃度または濃度の範囲（画面中では、「２．７Ｅ＋０４」）（ｃｏｐｉｅｓ／μｌ）が表示される。

具体的には、予め測定されたキャリブレータにより作成された増幅立ち上がり時間と濃度との１次関数である検量線（図１３参照）に基づいて、増幅立ち上がり時間（＝１０．５）から被検物質９０の濃度が算出される。濃度は、検量線の直線性保証の範囲内であれば、実際の測定濃度が表示され、直線性保証の範囲外では、直線性保証範囲外であることを示す表示がされる。図１３に示す検量線は、測定開始前に、濃度が既知の複数のキャリブレータを予め測定し、濁度の０．１に対応する増幅立ち上がり時間を計測することにより、取得されるものである。

判定結果表示欄３２４には、生物試料中に標的遺伝子（ｍＲＮＡ）がカットオフ値以上存在するか否かの定性判定（陽性「（＋）」、陰性「（−）」）の結果が表示される。なお、生物試料を希釈した希釈試料を用いて測定した測定結果が陽性であるにも関わらず、生物試料を用いて測定した測定結果が陰性である場合、増幅阻害が発生した可能性があることを示す「（＋）Ｉ」が表示される。（＋／＋＋）のカットオフ値や（＋＋／＋＋＋）のカットオフ値が設定されている場合、（＋）、（−）に加えて、（＋＋）や（＋＋＋）の定性判定結果が表示される。（＋／＋＋）のカットオフ値や（＋＋／＋＋＋）のカットオフ値が設定されている場合、（−）が陰性、（＋）が陽性、（＋＋）が強陽性、（＋＋＋）はさらに強い強陽性を示す。定性判定結果において、（−）と、（＋）以上とで、疾患の疑いなし（陰性）と、疾患の疑いあり（陽性）とが判断される。（＋）、（＋＋）、（＋＋＋）は、疾患の疑いの程度を表す。つまり、（＋）以上の陽性の中では、「＋」の数が多い程、疾患の疑いが強いことを表す。ここでは、疾患の疑いは、がんの転移の有無に関する疑いである。

図１１の構成例では、測定装置１００は、演算値２２および第１測定値１１の少なくとも一方を表示部２３０に表示する。すなわち、測定値表示欄３２３には、演算値２２および第１測定値１１の一方のみ、または両方を表示することができる。演算値２２および第１測定値１１のいずれを表示するか、または両方を表示するかは、たとえば入力部２４０を介した入力操作によって、設定できる。たとえば第２測定試薬２０を使用しているユーザが、新たに第１測定試薬１０を導入した場合には、第２測定試薬２０による測定結果との整合のため、演算値２２を表示することができ、第２測定試薬２０を用いたデータ蓄積がない場合などでは、第１測定値１１を表示させればよい。図１１は、演算値２２を表示する例を示している。

図１２は、複数の測定結果を表形式で表示する測定結果表示画面３５０の例を示している。測定結果表示画面３５０には、生物試料の各種情報を表示するサンプル情報領域３６０と、サンプル情報領域３６０に表示される生物試料の測定結果を示す測定結果領域３７０とが設けられている。

サンプル情報領域３６０は、測定日欄３６１、時刻欄３６２、サンプルＩＤ欄３６３、癌腫欄３６４を含む。これにより、サンプル情報領域３６０サンプル毎に、測定実施日および測定実施時刻、測定した生物試料のサンプルＩＤ、サンプルの癌腫を表示する。癌腫欄３６４は、疾患の種類を表示する表示欄であり、疾患種欄と言い換えてもよい。図１２は、乳がん（Ｂｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ）を表す「ＢＣ」が表示されている例を示す。他のがん腫についても、たとえば、胃がん（Ｓｔｏｍａｃｈ Ｃａｎｃｅｒ）が「ＳＣ」、大腸がん（Ｃｏｌｏｒｅｃｔａｌ Ｃａｎｃｅｒ）が「ＣＣ」などと表示される。

測定結果領域３７０は、判定結果表示欄３７１と測定値表示欄３７２とを含む。これにより、測定結果領域３７０は、定性判定の結果と、第１測定値１１または演算値２２とを表示する。判定結果表示欄３７１は、定性判定の結果として、疾患の疑いの有無を表す陽性（Ｐｏｓ．）または陰性（Ｎｅｇ．）の表示３７１ａと、疾患の疑いの程度を表す（−）、（＋）、（＋＋）、（＋＋＋）などの表示３７１ｂとを含む。図１２の構成例においても、測定装置１００は、演算値２２および第１測定値１１の少なくとも一方を表示部２３０に表示する。すなわち、測定値表示欄３７２には、演算値２２および第１測定値１１の一方のみ、または両方を表示することができる。図１２は、演算値２２を表示した例を示している。演算値２２および第１測定値１１のいずれを表示するか、または両方を表示するかは、設定による変更可能である。

図１２の例では、測定結果表示画面３５０は、複数の生体試料の測定結果を時系列順に表形式で表示する。測定結果表示画面３５０は、測定実施日および測定実施時刻が速い順に、複数の測定結果を並べて一覧表として表示する画面である。測定結果の配列順序は、癌腫毎や判定結果毎（陰性、陽性、強陽性）などに基づいて変更してもよい。

このように、図１１および図１２の構成例では、測定装置１００は、演算部１２０により算出された演算値２２、および測定部１１０により取得された第１測定値１１の少なくとも一方を表示するための表示部２３０を備える。これにより、ユーザが演算値２２および第１測定値１１の少なくとも一方を表示部２３０で確認することができる。その結果、臨床判断の基礎となる測定値を容易に確認できるので、測定装置１００の利便性が向上する。

図１４を参照して、図７〜図１３に示した構成例における測定装置１００の測定処理の流れを説明する。なお、図８の構成例では、複数の反応検出ブロック１１１の各々において、異なる生物試料の測定を並行して行うバッジ処理が可能であるが、ここでは便宜的に、１つの反応検出ブロック１１１における測定処理について説明する。

測定が開始されると、ステップＳ１において、検出セル１３５において測定用の試料が調製される。まず、ＣＰＵ２１０の制御により、分注部１７０が移動機構１９０によって移動され、チップ載置部１５０のピペットチップ１５５が２本のシリンジ部１７１に装着され、液体容器載置部１６０にセットされた試薬容器１６５からプライマ試薬が吸引され、２つの検出セル１３５へそれぞれ吐出される。その後、ＣＰＵ２１０の制御により、シリンジ部１７１に装着されているピペットチップ１５５が廃棄される。

同様に、ＣＰＵ２１０の制御により、分注部１７０がピペットチップ１５５を装着し、液体容器載置部１６０にセットされた試薬容器１６５から酵素試薬が吸引され、２つの検出セル１３５へそれぞれ吐出され、使用済みピペットチップ１５５が廃棄される。そして、ＣＰＵ２１０の制御により、分注部１７０がピペットチップ１５５を装着し、液体容器載置部１６０にセットされた試料容器１６６から生物試料と希釈試料とがそれぞれ吸引され、２つの検出セル１３５へそれぞれ吐出され、使用済みピペットチップ１５５が廃棄される。これにより、測定用の試料が調製される。分注済みの検出セル１３５は、ＣＰＵ２１０の制御により、反応部１３０に設けられた図示しない閉蓋機構によって密閉される。

検出セル１３５が密閉されると、ステップＳ２において、試料の濁度データが取得される。具体的には、濁度検出部１４０の発光部１４１により検出セル１３５に光が照射され、受光部１４２が、検出セル１３５を透過した光の受光量に応じた検出信号をＣＰＵ２１０へ出力する。また、反応部１３０により、検出セル１３５内が所定の反応温度に加温される。反応温度は、ＬＡＭＰ反応に適した温度とされ、たとえば６４℃〜６５℃程度である。ＬＡＭＰ反応により、被検物質９０であるＣＫ１９ｍＲＮＡが増幅する。これにより、ＣＰＵ２１０の制御により、受光部１４２の検出信号に基づいて、核酸増幅反応時の検出セル１３５内の濁度がリアルタイムで生成される。

ステップＳ３において、ＣＰＵ２１０により第１測定値１１が取得される。すなわちＣＰＵ２１０は、ステップＳ２で生成された濁度変化から、閾値（濁度０．１）に到達するまでの濁度の立ち上がり時間を取得する。ＣＰＵ２１０は、濁度の立ち上がり時間と、測定開始前に予め作成された検量線（図１３参照）とに基づいて、被検物質９０であるＣＫ１９ｍＲＮＡの濃度を第１測定値１１として取得する。

第１測定値１１が取得されると、ステップＳ４において、ＣＰＵ２１０は、ハードディスク２２３から演算情報３０を取得する。そして、ステップＳ５において、ＣＰＵ２１０は、演算情報３０により、第１測定値１１を演算値２２に演算する。また、ステップＳ６において、ＣＰＵ２１０は、第１測定値１１と第１カットオフ値１５とに基づくか、または演算値２２と第２カットオフ値２５とに基づいて、定性判定を行う。

ステップＳ７において、ＣＰＵ２１０は、測定結果表示画面３００に、測定結果を表示させる。すなわち、生物試料の濁度の時間変化を示したグラフと、増幅立ち上がり時間と、第１測定値１１および演算値２２の少なくとも一方と、定性判定の判定結果とを表示する。これにより、測定処理が完了する。

［実施例］
（実施例１）
以下、被検物質９０をサイトケラチン１９（ＣＫ１９）のｍＲＮＡとし、ＬＡＭＰ法による核酸増幅を行って、ＣＫ１９ｍＲＮＡの濃度を測定するための第１測定試薬１０を用いた第１測定値１１について、第２測定試薬２０の測定値に相当する演算値２２に演算するための演算情報３０の実施例を示す。

（１．１ 第１測定試薬および第２測定試薬）
第１測定試薬１０および第２測定試薬２０の組成は、図９に示した通りである。図１５は、第１座標軸４１としてのＹ軸に第１測定試薬１０の測定値をとり、第２座標軸４２としてのＸ軸に第２測定試薬２０の測定値をとり、共通の生物試料についての測定結果をプロットした相関性試験の結果を示した相関図である。各軸の測定値は、対数値（ｌｏｇ ｃｏｐｙ／μＬ）で示している。第１測定試薬１０と第２測定試薬２０とで、互いに同じ定性判定を示すカットオフ値は、表１の通りである。本実施例では、（＋／−）および（＋＋／＋）の２組の第１カットオフ値１５および第２カットオフ値２５がある。

（１．２ 演算式の決定）
表１から、図１６に示す第１測定試薬１０の第１カットオフ値１５は、ｙ₁＝２．９５２（Ｌｏｇ ｃｏｐｉｅｓ／μＬ）、ｙ₂＝４．１３１（Ｌｏｇ ｃｏｐｉｅｓ／μＬ）となる。第２測定試薬２０の第２カットオフ値２５は、ｘ₁＝２．３９０（Ｌｏｇ ｃｏｐｉｅｓ／μＬ）、ｘ₂＝３．６９５（Ｌｏｇ ｃｏｐｉｅｓ／μＬ）となる。

上式（１）において、傾きａ_n＝（ｙ_n−ｙ_n-1）／（ｘ_n−ｘ_n-1）、切片ｂ_n＝ｙ_n-1−（ｘ_n-1×ａ_n）に各カットオフ値（ｘ₁、ｘ₂、ｙ₁、ｙ₂）を代入して、下記の値を得た。
ａ₂＝０．９０３４５
ｂ₂＝０．７９２７６
得られた係数ａ２および切片ｂ２を上式（１）に代入して、下記の演算式３１を得た。
Ｙ’＝（Ｙ−ｂ_n）／ａ_n
＝（Ｙ−０．７９２７６）／０．９０３４５ …（５）
なお、上式（５）において、Ｙ'は演算値２２、Ｙは第１測定値１１である。

上式（５）として得られた演算式３１の、演算前後におけるカットオフ値付近の定性判定結果を表２に示す。

表２に示す通り、（＋／−）および（＋＋／＋）のカットオフ値のいずれにおいても、演算前後における定性判定結果が一致した。すなわち、演算前の第１測定値１１についての第１カットオフ値１５に基づく定性判定結果と、演算後の演算値２２についての第２カットオフ値２５に基づく定性判定結果とが、互いに一致した。

（実施例２）
上記実施例１で得られた演算式３１を臨床試験の結果に適応し、演算式３１が臨床試験のケースにも適応できることを確認した。この確認方法を確立するため、規格を設定し、それに基づいたレトロスペクティブ解析の合否を検証した。確認は、乳がん、大腸がんおよび胃がんの臨床試験結果に対して行った。演算式の確認に用いたデータ数Ｎは、以下の通りである。
乳がん ：Ｎ＝３００、大腸がん：Ｎ＝１４９、胃がん ：Ｎ＝１３５

（２．１ 演算式の定性性能の規格）
〈規格１、２：第１測定値と第２測定値との定性判定結果の整合性〉
第１測定試薬１０と第２測定試薬２０とは、同等の臨床性能を持っていると考えられる。そのため、第１測定値１１から演算値２２への演算の前提として、第１測定値１１と、演算先の第２測定値２１との定性判定結果の整合性について確認した。すなわち、表３に示す判定表を作成し、第１測定値１１に基づく定性判定結果と、第２測定値２１に基づく定性判定結果との２群の間で、定性判定に有意差があるか否かをマクネマー検定により検討した。表３において、ｂ＋ｃが５以下となる場合、マクネマー検定の信頼性が低くなるため、２項検定を用い、この結果有意差がないことを合格基準とした。表３では省略するが、（＋＋）と（＋，−）との判定のみならず、（＋）と（−）との判定の２パターンについて実施した。

なお、マクネマー検定におけるχ²乗値の算出には下記式（６）を用いた（ｙａｔｅ’ｓの演算）。式（６）により計算された値よりｐ値を計算し、得られたｐ値が０．０５以上である（有意差がない）場合に合格とした（規格１）。

また、２項検定には下記式（７）を用いた。本計算式よりｐ値を計算し、得られたｐ値が、０．０５以上である場合に合格とした（規格２）。

〈規格３、４：演算値と第２測定値との定性判定結果の整合性〉
演算値２２と、第２測定値２１とは、同等の臨床性能を持っていると考えられる。そのため表４に示す判定表により、演算値２２に基づく定性判定結果と、第２測定値２１に基づく定性判定結果との２群の間で、定性判定に有意差あるか否かをマクネマー検定により検討した。ｂ＋ｃが５以下となる場合、２項検定を用い、この結果有意差がないことを合格基準とした。表４では省略するが、（＋＋）と（＋／−）との判定のみならず、（＋＋／＋）と（−）との判定の２パターンについて実施した。

マクネマー検定におけるχ²乗値の算出は、上式（６）を用いて計算された値よりｐ値を計算し、得られたｐ値が０．０５以上である（有意差がない）場合に合格とした（規格３）。また、２項検定には上式（７）を用いてｐ値を計算し、得られたｐ値が０．０５以上である場合に合格とした（規格４）。

〈規格５：第１測定値と演算値との定性判定結果の整合性〉
上式（５）に示した演算式３１によれば、カットオフ値の２点を通る直線を用いるため、第１測定試薬１０に基づく定性判定と演算値２２に基づく定性判定とは必ず等しくなるはずである。そのため、表５に示す判定表により、第１測定値１１と第１カットオフ値１５とに基づく定性判定結果と、演算値２２と第２カットオフ値２５とに基づく定性判定結果との２群の間で、判定の一致率を求めた。その判定一致率が１００％であることを合格基準とした（規格５）。

表５において、判定一致率＝（ａ＋ｄ）／Ｎ（％）とする。

〈規格６、７：検体群のばらつきを考慮した傾き〉
演算値２２をＹ軸、第２測定値２１をＸ軸にプロットした相関図において、Ｙ＝Ｘの直線からの標準偏差は検体群の持つばらつきであり、演算値２２と第２測定値２１との回帰直線を作成した際には、傾きは標準偏差の範囲内に入ると考えられる。図１５に示した検体群に対して、演算値２２と第２測定値２１とのプロットのＹ＝Ｘの直線からの乖離度を評価するために、図１７に示す演算値２２の残差Δ'のプロットおよび図１８に示す残差の分布表を作成した。残差Δ'は、プロットのＹ＝Ｘの直線からのＹ軸方向距離（図２０参照）である。図１８における山なりの分布の標準偏差が、検体群のばらつきを表す。

傾きは、検体群のばらつきを考慮するため、標準偏差をパラメータとして採用した。標準偏差内での回帰直線の傾きの最大値、最小値を設定するため、Ｘ軸の範囲を設定する。回帰直線の範囲を第２測定試薬２０による測定値の範囲（２．３９８〜７．３９８[ｌｏｇ ｃｏｐｙ／μＬ]）に基づいて、Ｘ_min＝２．３９８、Ｘ_max＝８．８７８（７．３９８＋２０％）と設定した。Ｘ_minおよびＸ_maxの２点において標準偏差を考慮し、点Ｘ_minにおける上限Ｙｍａｘ（Ｘ_min）および下限Ｙ_min（Ｘ_min）と、点Ｘ_maxにおける上限Ｙ_max（Ｘ_max）および下限Ｙ_min（Ｘ_max）を求めた。

図１９に示すように、上限下限の各点の組み合わせにより、回帰直線の傾きの最大値および最小値になる点は（Ｘ_min，Ｙ_max）、（Ｘ_max，Ｙ_min）の２点を通る直線（傾きａ_min）、および、（Ｘ_min，Ｙ_min）、（Ｘ_max，Ｙ_max）の２点を通る直線（傾きａ_max）である。この結果より、演算値２２をＹ軸、第２測定値２１をＸ軸にプロットした場合の回帰式（ｙ＝ａｘ＋ｂ）の傾きａおよび切片ｂが下記式を満たすことを規格として設定した。
０．７５３７０≦回帰直線の傾きａ≦１．２４６３０ …（規格６）
−１．３８８６２≦回帰直線の切片ｂ≦１．３８８６２ …（規格７）

〈規格８：演算値２２と第２測定値２１との同等性〉
演算値２２は、第１測定値１１に比較して第２測定値２１に近づくと考えられる。そのため、第２測定値２１および演算値２２の相関図におけるプロットが、第１測定値１１および第２測定値２１の相関図におけるプロットに比較して、Ｙ＝Ｘの直線からのＹ軸方向距離が小さいほど、同等性があると言える。このため、図２０に示すように、各プロットのＹ軸方向の距離をΔと定義し、下式（８）を満たすことを規格８とした。

ここで、
Δは、第１測定値（Ｙ軸）と第２測定値（Ｘ軸）との相関図におけるプロットの直線Ｙ＝Ｘに対するＹ軸方向距離
Δ’は、演算値（Ｙ軸）と第２測定値（Ｘ軸）との相関図におけるプロットの直線Ｙ＝Ｘに対するＹ軸方向距離

（２．２ 各規格のバリデーション結果）
乳がん（Ｎ＝３００）、大腸がん（Ｎ＝１４９）および胃がん（Ｎ＝１３５）の各データセットにおいて、全ての規格を満たしており、適切に演算されることが確認できた。以下、データセット毎に説明する。

〈乳がん検体に対する定性性能の規格に対するバリデーション結果〉
規格１〜規格４
表６に第１測定値１１および演算値２２と第２測定値２１との判定結果を示す。表６によれば、マクネマー検定および２項検定では有意差が見られず（ｐ値≧０．０５）、各測定値および演算値は規格１〜規格４をそれぞれ満たした。

表６において、判定結果（＋Ｉ）は、生物試料（陰性）および希釈試料（陽性）の測定結果が整合せずに、増幅阻害が発生した可能性があることを示すフラグである。ＰＰＶは陽性的中率であり、ＮＰＶは陰性的中率である。

規格５
乳がん検体における、第１測定値１１と第１カットオフ値１５とに基づく定性判定結果と、演算値２２と第２カットオフ値２５とに基づく定性判定結果を表７に示す。表７によると、判定一致率（＝（ａ＋ｄ）／Ｎ（％））は１００％であり、規格５を満たした。

規格６、７
図２１は、乳がん検体における演算値２２（Ｙ軸）と第２測定値２１（Ｘ軸）の相関図およびプロットの回帰直線を示す。回帰直線の傾きａは０．９１７１であり、規格６（０．７５３７０≦ａ≦１．２４６３０）を満たした。回帰直線の切片ｂは０．４４８４であり、規格７（−１．３８８６２≦ｂ≦１．３８８６２）を満たした。

規格８
乳がん検体における第１測定値（Ｙ軸）と第２測定値（Ｘ軸）との相関図、乳がん検体における演算値（Ｙ軸）と第２測定値（Ｘ軸）との相関図をそれぞれ作成し、各プロットの直線Ｙ＝Ｘに対するＹ軸方向距離ΔおよびΔ’を取得した。Σ｜Δ｜の平均値は０．５８であり、Σ｜Δ’｜の平均値は０．４４であった。上式（８）より、規格８を満たした。

〈大腸がん検体に対する定性性能の規格に対するバリデーション結果〉
規格１〜規格４
表８に第１測定値１１および演算値２２と第２測定値２１との判定結果を示す。表８によれば、マクネマー検定および２項検定では有意差が見られず（ｐ値≧０．０５）、各測定値および演算値は規格１〜規格４をそれぞれ満たした。

規格５
乳がん検体における、第１測定値１１と第１カットオフ値１５とに基づく定性判定結果と、演算値２２と第２カットオフ値２５とに基づく定性判定結果とを表９に示す。表９によると、判定一致率（＝（ａ＋ｄ）／Ｎ（％））は１００％であり、規格５を満たした。

規格６、７
図２２は、大腸がん検体における演算値２２（Ｙ軸）と第２測定値２１（Ｘ軸）の相関図およびプロットの回帰直線を示す。回帰直線の傾きａは０．９３８２であり、規格６（０．７５３７０≦ａ≦１．２４６３０）を満たした。回帰直線の切片ｂは０．３０１９であり、規格７（−１．３８８６２≦ｂ≦１．３８８６２）を満たした。

規格８
大腸がん検体における第１測定値（Ｙ軸）と第２測定値（Ｘ軸）との相関図、乳がん検体における演算値（Ｙ軸）と第２測定値（Ｘ軸）との相関図をそれぞれ作成し、各プロットの直線Ｙ＝Ｘに対するＹ軸方向距離ΔおよびΔ’を取得した。Σ｜Δ｜の平均値は０．５２であり、Σ｜Δ’｜の平均値は０．２８であった。上式（８）より、規格８を満たした。

〈胃がん検体に対する定性性能の規格に対するバリデーション結果〉
規格１〜規格４
表１０に第１測定値１１および演算値２２と第２測定値２１との判定結果を示す。表１０によれば、マクネマー検定および２項検定では有意差が見られず（ｐ値≧０．０５）、各測定値および演算値は規格１〜規格４をそれぞれ満たした。

規格５
胃がん検体における、第１測定値１１と第１カットオフ値１５とに基づく定性判定結果と、演算値２２と第２カットオフ値２５とに基づく定性判定結果を表１１に示す。表１１によると、判定一致率（＝（ａ＋ｄ）／Ｎ（％））は１００％であり、規格５を満たした。

規格６、７
図２３は、胃がん検体における演算値２２（Ｙ軸）と第２測定値２１（Ｘ軸）の相関図およびプロットの回帰直線を示す。回帰直線の傾きａは０．９６０８であり、規格６（０．７５３７０≦ａ≦１．２４６３０）を満たした。回帰直線の切片ｂは０．１２６７であり、規格７（−１．３８８６２≦ｂ≦１．３８８６２）を満たした。

規格８
大腸がん検体における第１測定値（Ｙ軸）と第２測定値（Ｘ軸）との相関図、乳がん検体における演算値（Ｙ軸）と第２測定値（Ｘ軸）との相関図をそれぞれ作成し、各プロットの直線Ｙ＝Ｘに対するＹ軸方向距離ΔおよびΔ’を取得した。Σ｜Δ｜の平均値は０．３９であり、Σ｜Δ’｜の平均値は０．２３であった。上式（８）より、規格８を満たした。

（実施例３）
上記演算式３１の設定が、３点以上のカットオフ値を持つ場合に対しても有効であることを確認するため、３点のカットオフ値での演算式３１を取得し、定性判定が演算前後で変化しないことを確認した。

本実施例３では、上記実施例１のカットオフ値（＋／−）および（＋＋／＋）の２点に加えて、新たに３点目の（＋＋＋／＋＋）カットオフ値を設定した。第１測定試薬１０と第２測定試薬２０とで、同様の定性判定を示すカットオフ値は、表１２の通りである。表１２において、測定値の後にドットを付した値が、それぞれのカットオフ値である。

（３．１ 演算式の決定）
表１２から、図２４に示す第１測定試薬１０の第１カットオフ値１５は、ｙ₁＝２．９５２（Ｌｏｇ ｃｏｐｉｅｓ／μＬ）、ｙ₂＝４．１３１（Ｌｏｇ ｃｏｐｉｅｓ／μＬ）、ｙ₃＝５．３７２（Ｌｏｇ ｃｏｐｉｅｓ／μＬ）となる。第２測定試薬２０の第２カットオフ値２５は、ｘ₁＝２．３９０（Ｌｏｇ ｃｏｐｉｅｓ／μＬ）、ｘ₂＝３．６９５（Ｌｏｇ ｃｏｐｉｅｓ／μＬ）、ｘ₃＝４．６９５（Ｌｏｇ ｃｏｐｉｅｓ／μＬ）となる。

実施例３では、（＋／−）のカットオフ値（ｘ₁，ｙ₁）および（＋＋／＋）のカットオフ値（ｘ₂，ｙ₂）の２点を両端とする（＋）区間における第１の演算式３１ａと、（＋＋／＋）のカットオフ値（ｘ₂，ｙ₂）および（＋＋＋／＋＋）のカットオフ値（ｘ₃，ｙ₃）の２点を両端とする（＋＋）区間における第２の演算式３１ｂとを、区間毎に取得した。

〈第１の演算式〉
上式（１）において、傾きａ_n＝（ｙ_n−ｙ_n-1）／（ｘ_n−ｘ_n-1）、切片ｂ_n＝ｙ_n-1−（ｘ_n-1×ａ_n）に各カットオフ値（ｘ₁、ｘ₂、ｙ₁、ｙ₂）を代入して、下記の値を得た。
ａ₂＝０．９０３４５
_b2＝０．７９２７６
得られた係数ａ２および切片ｂ２を上式（１）に代入して、下記の第１の演算式３１ａを得た。
Ｙ’＝（Ｙ−ｂ_n）／ａ_n
＝（Ｙ−０．７９２７６）／０．９０３４５ …（９）
式（９）に示す第１の演算式３１ａは、上記実施例１の演算式（５）と同一である。

〈第２の演算式〉
上式（１）において、傾きａ_n＝（ｙ_n−ｙ_n-1）／（ｘ_n−ｘ_n-1）、切片ｂ_n＝ｙ_n-1−（ｘ_n-1×ａ_n）に各カットオフ値（ｘ₂、ｘ₃、ｙ₂、ｙ₃）を代入して、下記の値を得た。
ａ₃＝１．２４１００
ｂ₃＝−０．４５４４９
得られた係数ａ３および切片ｂ３を上式（１）に代入して、下記の第２の演算式３１ｂを得た。
Ｙ’＝（Ｙ−ｂ_n）／ａ_n
＝（Ｙ−（−０．４５４４９））／１．２４１００ …（１０）

以上により、演算式を以下のように定義した。
（１）第１測定値が（＋＋／＋）以下
Ｙ’＝（Ｙ−０．７９２７６）／０．９０３４５ …（９）
（２）第１測定値が（＋＋／＋）よりも大きい
Ｙ’＝（Ｙ−（−０．４５４４９））／１．２４１００ …（１０）
すなわち、（＋＋／＋）以下の（＋）区間および（−）区間において第１の演算式３１ａを適用し、（＋＋／＋）よりも大きい（＋＋）区間および（＋＋＋）区間において第２の演算式３１ｂを適用する。

（３．２ 定性判定結果の整合性）
得られた演算式を用いて、第１測定値１１と第１カットオフ値１５とに基づく定性判定結果と、演算値２２と第２カットオフ値２５とに基づく定性判定結果とを取得した。定性判定結果を表１３に示す。

表１３に示す通り、（＋＋＋）、（＋＋）、（＋）および（−）のいずれの判定においても、演算前後における定性判定結果が一致した。すなわち、演算前の第１測定値１１についての第１カットオフ値１５に基づく定性判定結果と、演算後の演算値２２についての第２カットオフ値２５に基づく定性判定結果とが、互いに一致した。このことから、本実施形態の演算情報３０は、２点以上のカットオフ値を設定することで、定性判定に影響を及ぼすことなく、第１測定値１１を第２測定値２１に相当する演算値２２へ演算できることが示された。

（比較例）
以下、本実施形態の演算情報３０の効果を確認するため、カットオフ値に基づくことなく作成した回帰直線の演算式により演算を実行した場合の比較例を示す。

〈比較例による演算式の作成〉
比較例では、第１測定値１１と第２測定値２１の相関性試験の結果から、回帰直線を求め、演算式を作成した。演算式の作成に用いたデータ数Ｎ＝１２６５である。

図２５は、Ｙ軸に第１測定試薬１０の測定値をとり、Ｘ軸に第２測定試薬２０の測定値をとり、共通の生物試料についての測定結果をプロットした相関性試験の結果である。図２５から求めた回帰直線の関数を、比較例の演算式とした。
比較例の演算式は、下式（１１）となった。
（比較例）Ｙ’＝（Ｙ−（０．９８２７））／０．８７２３ …（１１）

〈比較例における定性判定結果の整合性〉
第１測定値１１と第１カットオフ値１５とに基づく定性判定結果と、比較例による演算式（１１）を用いた演算値と第２カットオフ値２５とに基づく定性判定結果とを取得した。定性判定結果を表１４に示す。

表１４に示す通り、演算前の第１測定値１１に対して（＋＋）と判定された３１８検体のうち、比較例による演算式を用いた演算値に対して（＋）と判定された検体が１３個発生した。また、演算前の第１測定値１１に対して（＋）と判定された１０５検体のうち、比較例による演算式を用いた演算値に対して（−）と判定された検体が１３個発生した。これらの検体については、比較例による演算式を用いた演算前後で、定性判定結果が変化することが確認された。

[他の実施形態]
図２６は、他の実施形態による定性判定結果の表示方法を示した図である。図２６を参照して、他の実施形態による定性判定結果の表示方法の概要について説明する。

定性判定結果の表示方法では、第１測定条件で被検物質９０の測定値５１を取得し、測定値５１とカットオフ値５５を比較して、被検物質９０を含む検体に対して定性判定を行い、測定値５１を第２測定条件で測定した場合の測定値に対応するように演算した演算値６１を取得し、演算値６１と定性判定の結果６２とを表示する。

測定値５１は、第１測定条件下での測定によって得られた測定値である。測定条件は、使用する測定試薬５０の種類または組成、温度条件、検体の量や濃度、測定試薬５０の添加量、など、測定値を取得するために設定される条件である。測定条件は、測定プロトコルと言い換えてもよい。上記図１〜図２５に示した例は、測定条件のうち、使用する測定試薬が異なる場合の例であるといえる。図２６の例では、第１測定条件と第２測定条件とは、測定試薬に限らず、どのような条件が異なっていてもよい。したがって、第１測定条件と第２測定条件とは、使用する測定試薬５０が同一で、測定試薬以外の他の測定条件が異なっていてもよい。たとえば温度条件が異なっていてもよい。温度条件は、処理工程毎に異なっていてもよい。温度条件は、たとえば試料に測定試薬５０を添加する際の温度、測定試薬５０の添加後に反応を生じさせるための反応温度、反応後の測定時の温度などの、それぞれの温度設定値を含みうる。ただし、ここでは上述の例と同じく、使用する測定試薬が異なる場合について説明する。

測定試薬５０は、所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質９０を測定するために用いられる試薬である。測定試薬５０は、被検物質９０または被検物質９０に付随する物質と化学反応を生じることにより、被検物質９０を直接的に、または他の付随する物質を介して間接的に測定できるようにする。所定の測定原理に基づく測定によって、被検物質９０に関する測定値５１が取得される。

演算値６１は、第１測定条件で得られた測定値５１を、別の第２測定条件で測定した場合の測定値に対応するように演算した値である。演算方法は、特に限定されない。演算値６１は、演算式を用いてもよいし、演算テーブルを用いてもよい。被検物質９０を含有する同一の検体を第１測定条件と第２測定条件とでそれぞれ測定した場合でも、測定条件の違いによって得られる測定値が異なる。そのため、第１測定条件と第２測定条件とは、定性判定を行うためのカットオフ値も互いに異なり、第１測定条件での測定値５１に対するカットオフ値５５と、第２測定条件での測定値に対するカットオフ値とが、それぞれ設定されうる。図２６の例では、第１測定条件で得られた被検物質９０の測定値５１と、第１測定条件で得られた測定値に対するカットオフ値５５とにより、被検物質９０を含む検体に対する定性判定の結果６２が取得される。そのため、演算値６１は、定性判定に用いる必要がなく、カットオフ値５５とは無関係に算出することができる。

そして、演算前の測定値５１を用いて得られた定性判定の結果６２と、演算後の演算値６１とが、共に表示される。表示は、モニタ、プロジェクタその他の表示装置を用いて行うことができる。このように、図２６の例では、表示される演算値６１と、表示される定性判定の結果６２の基礎となる値（測定値５１）とが、異なっている。なお、演算値６１とともに測定値５１を表示してもよい。

図２６の例では、演算値６１を求めるための演算式を用いる場合、演算式は、図２５の比較例に示したような、カットオフ値５５とは無関係に設定される回帰式であってもよい。図２５において、比較例による演算式と第２カットオフ値２５とを用いて定性判定を行った場合、演算前の第１測定値１１と第１カットオフ値１５との定性判定結果との食い違いが発生した（表１４参照）が、図２６の例では、演算後にも、定性判定の結果６２については演算前の測定値５１とカットオフ値５５との結果が採用されるので、演算の前後で定性判定の結果６２が変化することはない。

このように、図２６の定性判定結果の表示方法では、上記の構成によって、測定値５１を演算した演算値６１を表示する場合であっても、定性判定に関しては演算前の測定値５１を用いて判定を行い、演算前の測定値５１に基づく定性判定結果と、演算後の演算値６１とを表示することができる。すなわち、測定値５１の取得に用いた第１測定条件とは異なる別の第２測定条件を用いた場合の測定値に対応する演算値６１を表示する場合でも、取得した演算値６１と別の第２測定条件のカットオフ値とを用いて定性判定を行うのではなく、実際に測定を行った演算前の測定値５１と測定に用いた測定試薬５０のカットオフ値５５とを用いた定性判定結果を一貫して表示するので、演算前後で一貫した定性判定結果を表示できる。その結果、臨床検査において、ある第１測定条件を用いて得た測定値５１を、別の第２測定条件を用いた場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

図２７は、図２６に示した定性判定結果の表示方法を実施する測定装置４００の例を示す。

図２７に示す測定装置４００は、第１測定条件で被検物質９０の測定値５１を取得するための測定部４１０と、測定値５１とカットオフ値５５とを比較して、被検物質９０を含む検体に対して定性判定を行うための判定部４２０と、測定値５１を第２測定条件で測定した場合の測定値に対応するように演算した演算値６１を取得するための演算部４３０と、演算値６１と定性判定の結果６２とを表示するための表示部４４０と、を備える。測定装置４００の装置構成は、図７〜図１４に示した構成と同様の構成を採用できる。図２７の構成例では、演算値６１の取得が、演算情報３０（演算式３１）を用いる場合に限られず、図２５に示した比較例のような回帰式を用いて取得する方法であってもよい点で、図７〜図１４に示した例と異なる。

測定部４１０は、たとえば、被検物質９０または被検物質９０に付随する物質に対して、測定試薬５０を反応させる機能を有する。そして、測定部４１０は、被検物質９０または被検物質９０に付随する物質と化学反応に伴って、被検物質９０を直接的に、または間接的に測定する機能を有する。所定の測定原理に基づく測定によって、測定部４１０は、被検物質９０に関する測定値を取得する。

測定部４１０は、上記測定部１１０と同様の構成を採用できる。測定部４１０は、反応部１３０および濁度検出部１４０を含みうる。また、測定部４１０は、図８に示したようなチップ載置部１５０と、液体容器載置部１６０と、分注部１７０と、チップ廃棄部１８０とを含みうる。測定部４１０による測定のうちで、増幅立ち上がり時間の取得や検量線を用いた測定値５１の取得に関する処理については、ＣＰＵ４５０と、記憶部４６０とを含むコンピュータにより実施されうる。

判定部４２０は、測定部４１０により第１測定条件で得られた測定値５１と、第１測定条件で得られた測定結果に対するカットオフ値５５とを比較して、被検物質９０を含む検体に対して定性判定を行う。判定部４２０は、測定値５１と、カットオフ値５５とを比較して、測定値５１がカットオフ値５５以上であれば陽性、測定値５１がカットオフ値５５未満であれば陰性と判定する。判定部４２０は、測定値５１およびカットオフ値５５に基づき、演算値６１とは無関係に定性判定を行う。判定部４２０は、ＣＰＵ４５０と、記憶部４６０とを含むコンピュータにより構成されうる。

演算部４３０は、測定部４１０により得られた第１測定条件での測定値５１を、所定の演算方法に従って演算することにより、別の第２測定条件で測定した場合の測定値に対応するように演算した演算値６１を取得する。上記の通り、演算は、演算式を用いてもよいし、演算テーブルを用いてもよい。演算は、演算情報３０または演算式３１を用いてもよい。演算値６１は、定性判定に用いる必要がなく、カットオフ値５５とは無関係に算出することができる。演算部４３０は、ＣＰＵ４５０と、記憶部４６０とを含むコンピュータにより構成されうる。

表示部４４０は、演算部４３０により取得された演算値６１と、判定部４２０により取得された定性判定の結果６２とを表示する。図２７の例では、表示される演算値６１と、表示される定性判定の結果６２の基礎となる値（測定値５１）とが、異なっている。なお、表示部４４０は、演算値６１とともに測定値５１を表示してもよい。図２６および図２７の例においても、演算値６１および定性判定の結果６２の表示態様としては、図１１に示した測定結果表示画面３００や図１２に示した測定結果表示画面３５０のようにしてもよいし、別の表示画面を表示してもよい。たとえば図１２に示した測定結果表示画面３５０の場合、判定結果表示欄３７１に定性判定の結果６２が表示され、測定値表示欄３７２に少なくとも演算値６１が表示される。

図２７の構成例による測定装置４００では、上記の構成によって、測定値５１を演算した演算値６１を表示する場合であっても、定性判定に関しては演算前の測定値５１を用いて判定を行い、演算前の測定値５１に基づく定性判定の結果６２と、演算後の演算値６１とを表示することができる。すなわち、測定値５１の取得に用いた第１測定条件とは異なる別の第２測定条件を用いた場合の測定値に対応する演算値６１を表示する場合でも、取得した演算値６１と別の第２測定条件のカットオフ値とを用いて定性判定を行うのではなく、実際に測定を行った演算前の測定値５１と測定に用いた第１測定条件のカットオフ値５５とを用いた定性判定結果を一貫して表示するので、演算前後で一貫した定性判定結果を表示できる。その結果、臨床検査において、ある第１測定条件を用いて得た測定値５１を、別の第２測定条件を用いた場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

図２６および図２７の例において、演算値６１は、測定試薬５０と同一の測定原理で作用する別の測定試薬（図示せず）を使用して測定した場合の測定値に対応する値である。たとえば、第１測定条件で使用する測定試薬５０は第１測定試薬１０であり、別の第２測定条件で使用する測定試薬は第２測定試薬２０である。これにより、第１測定条件での測定に用いる測定試薬５０と、演算したい第２測定条件での測定値を得るための別の測定試薬とが、全く異なる測定原理で作用する試薬ではなく、同一の測定原理で作用する試薬であるため、測定値にも高い相関が認められることから、演算を精度よく行うことができる。なお、図２６および図２７の例では、測定試薬５０とは異なる測定原理で作用する別の測定試薬を使用して測定した場合の測定値に演算してもよい。

図２６および図２７の例において、測定試薬５０と演算値６１に対応する別の測定試薬とは、同一の測定原理で作用し、互いに組成が異なる試薬である。たとえば測定試薬５０は、図９に示した第１測定試薬１０であり、別の測定試薬は、図９に示した第２測定試薬２０である。これにより、同一の測定原理で作用する基本的には同種の試薬であるため、測定値にも高い相関が認められることから、演算をより精度よく行うことができる。

図２６および図２７の例において、カットオフ値５５は、被検物質９０を含む生物試料および生物試料を含む検体の少なくとも一方に対して定性判定を行うための閾値である。これにより、臨床検査において検査項目についての陽性、陰性等の定性判定を演算前後で変化させることなく、測定値５１の演算を行える。その一方で、定性判定の結果６２とは別に、第１測定条件を用いて測定された測定値５１の演算値６１に関しては、過去に別の第２測定条件を用いて測定されたデータとの比較などを行うことができ、別の第２測定条件を用いて測定されたデータと併せて統計的な取り扱いをすることができる。

図２６および図２７の例において、定性判定の結果６２は、疾患の疑いの有無または疾患の疑いの程度を示すものである。定性判定の結果６２において、（−／＋）のカットオフ値を境として、（−）と（＋）とで、疾患の疑いなし（陰性）と、疾患の疑いあり（陽性）とが判断される。疾患の疑いの程度を判定する場合、複数のカットオフ値５５を含みうる。（＋／＋＋）のカットオフ値や（＋＋／＋＋＋）のカットオフ値が設定されている場合、（＋）が陽性、（＋＋）が強陽性、（＋＋＋）はさらに強い強陽性を示す。陽性の中では、「＋」の数が多い程、疑いが強いことを表す。これにより、演算前の測定値５１に基づく定性判定の結果６２を用いることで、演算の前後で定性判定を変化させることなく疾患の疑いの有無や疾患の程度を判定することができる。

図２６および図２７の例において、定性判定の結果６２は、がんの転移の有無に関する疑いの程度を示す。すなわち、上記したように、乳がん、胃がん、大腸がんなどの各種がんの転移の有無に関する定性判定を行ってもよい。定性判定の結果６２は、陽性であれば測定した検体に関して転移の疑いあり、陰性であれば転移の疑いなし、を表す。がん治療において転移の有無に関する判断は重要性が高いので、上記構成によれば、がんの転移の有無という重要性の高い臨床判断に関する定性判定において、演算前の定性判定の結果６２を用いることで、演算前後で変化することのない一貫した判定結果を表示できる点で特に有用である。

図２６および図２７の例において、測定値５１は、被検物質９０としての核酸の量および核酸の発現量の少なくとも一方の測定値である。これにより、たとえば遺伝子検査において特定の検査項目について、演算前の測定値５１に基づく定性判定の結果６２とともに、測定値５１の演算値６１を表示できる。遺伝子検査のように学術的な知見の集積が必要とされる分野では、異なる測定試薬を用いた測定値同士を対比できるようにすることが望まれるため、図２６および図２７に示した定性判定結果の表示方法および測定装置４００は、核酸を被検物質９０とする測定結果を表示する場合に有用である。

図２６および図２７の例において、測定試薬５０を用いた測定は、測定試薬５０を使用して核酸を増幅する工程を含む。すなわち、測定部４１０は、図８および図１０に示した反応部１３０を含んでもよい。反応部１３０により、被検物質９０としての核酸を増幅させる。測定試薬５０を使用して増幅した核酸の測定値５１を演算して演算値６１を得ることにより、第２測定条件で用いる別の測定試薬を使用して増幅した核酸の測定値と比較することができるようになる。

核酸を増幅する工程を含む場合、核酸を増幅する工程では、ＬＡＭＰ法による増幅を行う。これにより、測定試薬５０を使用して核酸を増幅し、核酸の量および核酸の発現量の少なくとも一方を測定して、測定値５１を取得するまでの処理を、速やかに行うことができる。その結果、検査項目についての測定を開始してから、測定値５１の演算値６１を取得して他の測定試薬を使用した測定結果と対比できるようになるまでの時間を短縮し、速やかな臨床検査が可能となる。

図２６および図２７の例において、ＬＡＭＰ法による増幅を行う測定試薬５０を用いた測定では、測定試薬５０を用いた核酸の増幅に伴う試料の濁度変化に基づいて、試料中の被検物質９０の量に対応した測定値５１を取得する。すなわち、測定部４１０は、図８および図１０に示した濁度検出部１４０を含んでもよい。これにより、濁度変化に基づいて、容易に測定値５１を取得することができる。

図２６および図２７の例において、被検物質９０は、がん細胞において正常細胞と比較して発現量が増加又は減少する核酸である。これにより、被検物質９０である核酸をマーカー遺伝子として、がんの転移の有無などの臨床判断を行うための測定値５１および演算値６１を取得することができる。

より具体的には、被検物質９０がサイトケラチン１９のｍＲＮＡである。このように構成すれば、転移陽性リンパ節中において発現量が高く、転移陰性リンパ節中において発現量が低く、かつ発現量に個人差が少ないためマーカーとして好適なＣＫ１９のｍＲＮＡを被検物質９０とすることにより、がんの転移の有無などの臨床判断を精度よく行うことができる。

図２７に示す測定装置４００において、測定部４１０による測定試薬５０を用いた測定のうち、たとえば濁度変化に基づく測定値５１の取得の処理、判定部４２０による定性判定の処理、演算部４３０による演算値６１の取得の処理、および、表示部４４０に演算値６１および定性判定の結果６２を表示させる処理は、被検物質９０の測定結果に基づく定性判定結果を表示するためのプログラム５００をコンピュータに実行させることによって、実施されうる。これらの処理を、それぞれ専用のハードウェアによって実現してもよい。

図２７の例では、プログラム５００は、ＣＰＵ４５０および記憶部４６０を含んで構成されるコンピュータに、第１測定条件で測定された被検物質９０の測定値５１を取得させ、測定値５１とカットオフ値５５とを比較して、被検物質９０を含む検体に対して定性判定を行わせ、測定値５１を第２測定条件で測定した場合の測定値に対応するように演算した演算値６１を取得させ、演算値６１と定性判定の結果６２を表示部４４０に表示させる。プログラム５００を実行することによって、ＣＰＵ４５０が、測定値５１を取得するための演算処理を実行する測定部４１０の一部として機能し、定性判定を行う判定部４２０として機能し、演算値６１を取得する演算部４３０として機能し、演算値６１と定性判定の結果６２を表示するように表示部４４０を制御する制御部として機能する。

図２７の例によるプログラム５００では、上記の構成によって、測定値５１を演算した演算値６１を表示する場合であっても、定性判定に関しては演算前の測定値５１を用いて判定を行い、演算前の測定値５１に基づく定性判定結果と、演算値６１とを表示することができる。すなわち、測定値５１の取得に用いた第１測定条件とは異なる別の第２測定条件を用いた場合の測定値に対応する演算値６１を表示する場合でも、取得した演算値６１と別の第２測定条件のカットオフ値とを用いて定性判定を行うのではなく、実際に測定を行った演算前の測定値５１と測定に用いた第１測定条件のカットオフ値５５とを用いた定性判定結果を一貫して表示するので、演算前後で一貫した定性判定結果を表示できる。その結果、臨床検査において、ある第１測定条件を用いて得た測定値５１を、別の第２測定条件を用いた場合の値に演算する際に、演算前後で臨床判断が変化するのを抑制することができる。

なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。

１０：第１測定試薬、１１：第１測定値、１５：第１カットオフ値、２０：第２測定試薬、２１：第２測定値、２２：演算値、２５：第２カットオフ値、３０：演算情報、３１：演算式、４１：第１座標軸、４２：第２座標軸、５０：測定試薬、５１：測定値、５５：カットオフ値、６１：演算値、６２：定性判定の結果、９０：被検物質、１００：測定装置、１１０：測定部、１２０：演算部、１３０：反応部、１４０：濁度検出部、２１０：ＣＰＵ、２２０：記憶部、２３０：表示部、４００：測定装置、４１０：測定部、４２０：判定部、４３０：演算部、４４０：表示部、５００：プログラム

Claims (44)

1. 所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質を測定する測定方法であって、
   第１測定試薬を使用して前記被検物質の第１測定値を取得し、
   前記第１測定試薬を使用して得られた測定値に対する第１カットオフ値を、前記第１測定試薬とは異なる第２測定試薬を使用して得られた測定値に対する第２カットオフ値と対応付けるように設計された演算情報を用いて、前記第１測定値を、前記第２測定試薬を使用して測定した場合の演算値に演算する、測定方法。
2. 前記演算情報は、前記第１測定試薬を使用して得られた測定値と、前記第２測定試薬を使用して得られた測定値との演算式を含み、
   前記演算式は、前記第１カットオフ値に一致する前記第１測定値を前記第２カットオフ値に一致した演算値に演算させるように設定された関数である、請求項１に記載の測定方法。
3. 前記第１カットオフ値と、前記第１カットオフ値に対応する前記第２カットオフ値との組が複数存在する場合、前記演算情報は、隣接するカットオフ値の間の区間毎に設定された複数の前記演算式を含む、請求項２に記載の測定方法。
4. 前記第１カットオフ値がｙ₁、…ｙ_n（ｎは２以上の整数）であり、前記第１カットオフ値ｙ₁、…ｙ_nに対応する前記第２カットオフ値がそれぞれｘ₁、…ｘ_nであるとき、前記演算情報は、前記第１測定値Ｙがｙ_n-1以上ｙ_n以下である区間毎に下記の式（１）で表される前記演算式を含む、請求項３に記載の測定方法。
   Ｙ’＝（Ｙ−ｂ_n）／ａ_n …（１）
   ここで、Ｙ'は前記演算値、Ｙは前記第１測定値であり、
   ａ_n＝（ｙ_n−ｙ_n-1）／（ｘ_n−ｘ_n-1）、
   ｂ_n＝ｙ_n-1−（ｘ_n-1×ａ_n）、である。
5. 前記第１カットオフ値と、前記第１カットオフ値に対応する前記第２カットオフ値との組が１つである場合、前記第１カットオフ値がｙ₁、前記第２カットオフ値がｘ₁であるとき、前記演算情報は、下記の式（２）で表される前記演算式を含む、請求項２に記載の測定方法。
   Ｙ’＝（Ｙ−ｙ₁）／ａ＋ｘ₁ …（２）
   ここで、Ｙ'は前記演算値、Ｙは前記第１測定値であり、
   ａは、複数の生物試料を用いて前記第１測定試薬を使用して得られた複数の前記第１測定値と、前記複数の生物試料と同一の試料を用いて前記第２測定試薬を使用して得られた複数の第２測定値との近似直線の傾きである。
6. 前記第１カットオフ値および前記第２カットオフ値は、前記生物試料および前記生物試料を含む検体の少なくとも一方に対して定性判定を行うための閾値である、請求項１〜５のいずれか１項に記載の測定方法。
7. 前記定性判定は、疾患の疑いの有無または疾患の疑いの程度を示すものである、請求項６に記載の測定方法。
8. 前記定性判定は、がんの転移の有無に関する疑いの程度を判定するものである、請求項７に記載の測定方法。
9. 前記第１カットオフ値および前記第１測定値、または、前記第２カットオフ値および前記演算値に基づいて、前記被検物質が測定された前記生物試料および前記生物試料を含む検体の少なくとも一方に対して前記定性判定をさらに行う、請求項７または８に記載の測定方法。
10. 前記測定方法は、前記被検物質としての核酸の量および核酸の発現量の少なくとも一方を測定する方法である、請求項１〜９のいずれか１項に記載の測定方法。
11. 前記第１測定試薬を使用して前記核酸を増幅する工程を含む、請求項１０に記載の測定方法。
12. 前記核酸を増幅する工程において、ＬＡＭＰ法による増幅を行う、請求項１１に記載の測定方法。
13. 前記第１測定試薬を用いた前記核酸の増幅に伴う試料の濁度変化に基づいて、試料中の前記被検物質の量に対応した前記第１測定値を取得する、請求項１２に記載の測定方法。
14. 前記被検物質は、がん細胞において正常細胞と比較して発現量が増加又は減少する前記核酸である、請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の測定方法。
15. 前記被検物質がサイトケラチン１９のｍＲＮＡである、請求項１４に記載の測定方法。
16. 前記第１測定試薬と前記第２測定試薬とは、同一の測定原理で作用し、互いに組成が異なる試薬である、請求項１〜１５のいずれか１項に記載の測定方法。
17. 所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質を測定する測定装置であって、
    第１測定試薬を使用して前記被検物質に対応する第１測定値を取得するための測定部と、
    前記第１測定試薬を使用して得られた測定値に対する第１カットオフ値を、前記第１測定試薬とは異なる第２測定試薬を使用して得られた測定値に対する第２カットオフ値と対応付けるように設計された演算情報を用いて、前記第１測定値を、前記第２測定試薬を使用して測定した場合の演算値に演算するための演算部とを備える、測定装置。
18. 前記演算部により算出された前記演算値、および前記測定部により取得された前記第１測定値の少なくとも一方を表示するための表示部をさらに備える、請求項１７に記載の測定装置。
19. 前記演算情報が予め記録された記憶部をさらに備え、
    前記演算部は、前記記憶部に記録された前記演算情報により前記第１測定値を前記演算値に演算する、請求項１７または１８に記載の測定装置。
20. 前記演算情報は、前記第１測定試薬を使用して得られた測定値と、前記第２測定試薬を使用して得られた測定値との演算式を含み、
    前記演算式は、前記第１カットオフ値に一致する前記第１測定値を前記第２カットオフ値に一致した前記演算値に演算させるように設定された関数である、請求項１７〜１９のいずれか１項に記載の測定装置。
21. 前記第１カットオフ値と、前記第１カットオフ値に対応する前記第２カットオフ値との組が複数存在する場合、前記演算情報は、隣接するカットオフ値の間の区間毎に設定された複数の前記演算式を含む、請求項２０に記載の測定装置。
22. 前記第１カットオフ値がｙ₁、…ｙ_n（ｎは２以上の整数）であり、前記第１カットオフ値ｙ₁、…ｙ_nに対応する前記第２カットオフ値がそれぞれｘ₁、…ｘ_nであるとき、前記演算情報は、前記第１測定値Ｙがｙ_n-1以上ｙ_n以下である区間毎に下記の式（３）で表される前記演算式を含む、請求項２１に記載の測定装置。
    Ｙ’＝（Ｙ−ｂ_n）／ａ_n …（３）
    ここで、Ｙ'は前記演算値、Ｙは前記第１測定値であり、
    ａ_n＝（ｙ_n−ｙ_n-1）／（ｘ_n−ｘ_n-1）、
    ｂ_n＝ｙ_n-1−（ｘ_n-1×ａ_n）、である。
23. 前記第１カットオフ値と、前記第１カットオフ値に対応する前記第２カットオフ値との組が１つである場合、前記第１カットオフ値がｙ₁、前記第２カットオフ値がｘ₁であるとき、前記演算情報は、下記の式（４）で表される前記演算式を含む、請求項２０に記載の測定装置。
    Ｙ’＝（Ｙ−ｙ₁）／ａ＋ｘ₁ …（４）
    ここで、Ｙ'は前記演算値、Ｙは前記第１測定値であり、
    ａは、複数の生物試料を用いて前記第１測定試薬を使用して得られた複数の前記第１測定値と、前記複数の生物試料と同一の試料を用いて前記第２測定試薬を使用して得られた複数の第２測定値との近似直線の傾きである。
24. 前記第１カットオフ値および前記第１測定値、または、前記第２カットオフ値および前記演算値に基づいて、前記被検物質が測定された前記生物試料および前記生物試料を含む検体の少なくとも一方に対して定性判定を行うように構成されている、請求項１７〜２３のいずれか１項に記載の測定装置。
25. 第１測定条件で被検物質の測定値を取得するための測定部と、
    前記測定値とカットオフ値とを比較して、前記被検物質を含む検体に対して定性判定を行うための判定部と、
    前記測定値を第２測定条件で測定した場合の測定値に対応するように演算した演算値を取得するための演算部と、
    前記演算値と前記定性判定の結果とを表示するための表示部と、を備える、測定装置。
26. 前記被検物質は、核酸であり、
    前記測定部は、測定試薬を用いて核酸を増幅するための反応部を含む、請求項１７〜２５のいずれか１項に記載の測定装置。
27. 前記測定部は、前記被検物質を含む試料の濁度を検出する濁度検出部を含み、測定試薬を用いた前記核酸の増幅に伴う試料の濁度変化に基づいて、試料中の前記被検物質の量に対応した測定値を取得する、請求項２６に記載の測定装置。
28. 前記測定装置は、遺伝子増幅測定装置である、請求項１７〜２７のいずれか１項に記載の測定装置。
29. 所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質を測定するためのプログラムであって、
    コンピュータに、
    第１測定試薬を使用して測定された前記被検物質の第１測定値を取得させ、
    前記第１測定試薬を使用して得られた測定値に対する第１カットオフ値を、前記第１測定試薬とは異なる第２測定試薬を使用して得られた測定値に対する第２カットオフ値と対応付けるように設計された演算情報を取得させ、
    前記演算情報を用いて、前記第１測定値を、前記第２測定試薬を使用して測定した場合の演算値に演算させる、プログラム。
30. 所定の測定原理に基づいて生物試料に含まれる被検物質を測定して得られた測定値を演算するための演算式の取得方法であって、
    第１測定試薬を使用して得られた前記被検物質の第１測定値に対する第１カットオフ値を取得し、
    第２測定試薬を使用して得られた前記被検物質の第２測定値に対する第２カットオフ値を取得し、
    前記第１カットオフ値と前記第２カットオフ値とに基づき、前記第１カットオフ値の演算値を前記第２カットオフ値と一致させる関数を、前記第１測定試薬を使用して得られた測定値と、前記第２測定試薬を使用して得られた測定値との前記演算式として取得する、演算式の取得方法。
31. 前記第１測定試薬を使用して得られた前記第１測定値を表す第１座標軸と、前記第２測定試薬を使用して得られた前記第２測定値を表す第２座標軸とを設定し、
    前記第１座標軸における前記第１カットオフ値ｙと、前記第２座標軸における前記第２カットオフ値ｘとにより定まる点（ｘ、ｙ）を通る直線の関数として、前記演算式を取得する、請求項３０に記載の演算式の取得方法。
32. 第１測定条件で被検物質の測定値を取得し、
    前記測定値とカットオフ値を比較して、前記被検物質を含む検体に対して定性判定を行い、
    前記測定値を第２測定条件で測定した場合の測定値に対応するように演算した演算値を取得し、
    前記演算値と前記定性判定の結果とを表示する、定性判定結果の表示方法。
33. 前記カットオフ値は、前記被検物質を含む生物試料および前記生物試料を含む検体の少なくとも一方に対して定性判定を行うための閾値である、請求項３２に記載の定性判定結果の表示方法。
34. 前記定性判定の結果は、疾患の疑いの有無または疾患の疑いの程度を示すものである、請求項３２または３３に記載の定性判定結果の表示方法。
35. 前記定性判定の結果は、がんの転移の有無に関する疑いの程度を示す、請求項３４に記載の定性判定結果の表示方法。
36. 前記測定値は、前記被検物質としての核酸の量および核酸の発現量の少なくとも一方の測定値である、請求項３２〜３５のいずれか１項に記載の定性判定結果の表示方法。
37. 前記測定試薬を使用して前記核酸を増幅する工程を含む、請求項３６に記載の定性判定結果の表示方法。
38. 前記核酸を増幅する工程において、ＬＡＭＰ法による増幅を行う、請求項３７に記載の定性判定結果の表示方法。
39. 前記測定試薬を用いた前記核酸の増幅に伴う試料の濁度変化に基づいて、試料中の前記被検物質の量に対応した前記測定値を取得する、請求項３８に記載の定性判定結果の表示方法。
40. 前記被検物質は、がん細胞において正常細胞と比較して発現量が増加又は減少する前記核酸である、請求項３６〜３９のいずれか１項に記載の定性判定結果の表示方法。
41. 前記被検物質がサイトケラチン１９のｍＲＮＡである、請求項４０に記載の定性判定結果の表示方法。
42. 前記演算値は、前記測定試薬と同一の測定原理で作用する別の測定試薬を使用して測定した場合の測定値に対応する値である、請求項３２〜４１のいずれか１項に記載の定性判定結果の表示方法。
43. 前記測定試薬と前記別の測定試薬とは、同一の測定原理で作用し、互いに組成が異なる試薬である、請求項４２に記載の定性判定結果の表示方法。
44. 被検物質の測定結果に基づく定性判定結果を表示するためのプログラムであって、
    コンピュータに、
    第１測定条件で測定された被検物質の測定値を取得させ、
    前記測定値とカットオフ値とを比較して、前記被検物質を含む検体に対して定性判定を行わせ、
    前記測定値を第２測定条件で測定した場合の測定値に対応するように演算した演算値を取得させ、
    前記演算値と前記定性判定の結果とを表示させる、プログラム。

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