JP2022105045A - 解析装置 - Google Patents

Abstract

【課題】生物の健康や疾患等の状態と細胞や細胞内の小器官等の状態との関連性の解析や、細胞間或いは細胞内で伝達される情報の伝達経路の解析を実施する解析装置を提供する。【解決手段】細胞のある構成要素を阻害した阻害細胞から得られる阻害特徴量と、この構成要素を阻害しないコントロール細胞から得られるコントロール特徴量とを比較することにより、ある構成要素と、この構成要素とは異なる構成要素との相関関係の属性を分析する、解析装置である。【選択図】なし

Description

本発明は、解析装置に関するものである。

生物科学や医学等において、生物の健康や疾患等の状態は、例えば、細胞や細胞内の小器官等の状態と関連性があることが知られている。そのため、これら関連性を解析することは、生物科学や医学等の諸処の課題を解決する一つの手段になる。また、細胞間、或いは細胞内で伝達される情報の伝達経路を解析することは、例えば、工業用途でのバイオセンサーや、疾病予防を目的とした製薬等の研究に役立てることができる。細胞や組織片等に関する種々の解析技術として、例えば、画像処理を用いた技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。従来より、より詳細に上述した関連性を解析することが望まれていた。

米国特許第９２８０６９８号明細書

本発明の第１の態様によると、解析装置である。

本発明の実施形態による顕微鏡観察システムの構成の一例を示す図である。 細胞ＣＬの一例を示す図である。 本実施形態の解析装置が備える各部の機能構成の一例を示すブロック図である。 解析装置の分析結果の一覧を示す表である。 本実施形態の演算部の演算手順の一例を示す流れ図である。 本実施形態の特徴量算出部による特徴量の算出結果の一例を示す図である。 刺激に対して経時的に変化する特徴量を比較する一例を示す図である。 多群の比較の一例を示す図である。 ２群の比較と、多群の比較の信号判定結果の一例を示す図である。 本実施形態の演算部の詳細な演算手順の一例を示す流れ図である。 信号判定部が判定した結果に基づくネットワークの一例を示す図である。 相関算出部、有意差判定部、差異算出部の判定結果の表の一例を示す図である。 相関算出部が判定する「直接」又は「間接」の場合のネットワークの一例を示す図である。 有意差判定部の判定結果の一例を示す図である。 このネットワークの一例を示す図である。 差異算出部の判定結果の一例を示す図である。 差異算出部による「調節」の分析の詳細を示す図である。 差異算出部が「調節」と判定された項目を詳細に分析する演算手順の一例を示す図である。 有意差判定部による「調節」の分析の詳細を示す図である。 有意差判定部が「調節」と判定された項目を詳細に分析する演算手順の一例を示す図である。 有意差判定部が判定した結果に基づく、構成要素Ａと構成要素Ｂとのネットワークの一例を示す図である。

＜実施形態＞
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施形態による顕微鏡観察システム１の構成の一例を示す図である。

顕微鏡観察システム１は、細胞等を撮像することにより取得される画像に対して、画像処理を行う。以下の説明において、細胞等を撮像することにより取得される画像を、単に細胞画像とも記載する。
顕微鏡観察システム１は、解析装置１０と、顕微鏡装置２０と、表示部３０とを備える。

顕微鏡装置２０は、生物顕微鏡であり、電動ステージ２１と、撮像部２２とを備える。電動ステージ２１は、所定の方向（例えば、水平方向の二次元平面内のある方向あるいは、垂直方向、軸回転方向）に、撮像対象物の位置を任意に稼働可能である。
撮像部２２は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ－Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ＭＯＳ）などの撮像素子を備えており、電動ステージ２１上の撮像対象物を撮像する。なお、顕微鏡装置２０に電動ステージ２１を備えていなくてもよく、ステージが所定方向に稼働しないステージとしても構わない。

より具体的には、顕微鏡装置２０は、例えば、微分干渉顕微鏡（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｃｏｎｔｒａｓｔ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ；ＤＩＣ）や位相差顕微鏡、蛍光顕微鏡、共焦点顕微鏡、超解像顕微鏡、二光子励起蛍光顕微鏡、ライトシート顕微鏡、ライトフィールド顕微鏡、ホログラフィック顕微鏡、光干渉断層撮像法(Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ；ＯＣＴ)等の機能を有する。
顕微鏡装置２０は、電動ステージ２１上に載置された培養容器を撮像する。この培養容器とは、例えば、ウェルプレートＷＰやスライドチャンバーなどがある。顕微鏡装置２０は、ウェルプレートＷＰが有する多数のウェルＷの中に培養された細胞に光を照射することで、細胞を透過した透過光を細胞の画像として撮像する。これによって、顕微鏡装置２０は、細胞の透過ＤＩＣ画像や、位相差画像、暗視野画像、明視野画像等の画像を取得することができる。
さらに、細胞に蛍光物質を励起する励起光を照射することで、顕微鏡装置２０は、生体物質から発光される蛍光を細胞の画像として撮像する。さらに、顕微鏡装置２０は、細胞中の発光物質からの発光あるいは燐光を細胞の画像として撮像する。

本実施形態では、細胞を生きたまま染色し、タイムラプス撮影することで、細胞刺激後の細胞の変化画像を取得する。本実施形態においては、蛍光融合タンパク質を発現させるか、もしくは細胞を生きたままで化学試薬などで染色するなどし、細胞画像を取得する。更に別の本実施形態では、細胞を固定して染色し、細胞画像を取得する。固定された細胞は代謝が止まる。したがって、細胞に刺激を加えた後、細胞内の経時変化を固定細胞で観察する場合には、細胞を播種した複数の細胞培養容器を用意する必要がある。例えば、細胞に刺激を加え、第１時間後の細胞の変化と、第１時間とは異なる第２時間後の細胞の変化を観察したい場合がある。この場合には、細胞に刺激を加えて第１時間を経過した後に、細胞を固定して染色し、細胞画像を取得する。

一方、第１時間での観察に用いた細胞とは異なる細胞培養容器を用意し、細胞に刺激を加え第２時間を経過した後に、細胞を固定し、染色して、細胞画像を取得する。これにより、第１時間の細胞の変化と、第２時間での細胞の変化とを観察することで、細胞内の経時変化を推定することができる。また、第１時間と第２時間との細胞内の変化を観察することに用いる細胞の数は１つに限られない。したがって、第１時間と第２時間とで、それぞれ複数の細胞の画像を取得することになる。例えば、細胞内の変化を観察する細胞の数が、１０００個だった場合には、第１時間と第２時間とで２０００個の細胞を撮影することになる。したがって、刺激に対する細胞内の変化の詳細を取得しようとする場合には、刺激からの撮像するタイミング毎に、複数の細胞画像が必要となり、大量の細胞画像が取得される。

また、顕微鏡装置２０は、生体物質内に取り込まれた発色物質そのものから発光或いは蛍光や、発色団を持つ物質が生体物質に結合することによって生じる発光或いは蛍光を、上述した細胞の画像として撮像してもよい。これにより、顕微鏡観察システム１は、蛍光画像、共焦点画像、超解像画像、二光子励起蛍光顕微鏡画像を取得することができる。
なお、細胞の画像を取得する方法は、光学顕微鏡に限られない。例えば、細胞の画像を取得する方法は、電子顕微鏡でも構わない。また、細胞の画像は、異なる方式により得られた画像を用い、相関を取得しても構わない。すなわち、細胞の画像の種類は適宜選択しても構わない。

本実施形態における細胞は、例えば、初代培養細胞や、株化培養細胞、組織切片の細胞等である。細胞を観察するために、観察される試料は、細胞の集合体や組織試料、臓器、個体（動物など）を用い観察し、細胞を含む画像を取得しても構わない。なお、細胞の状態は、特に制限されず、生きている状態であっても、或いは固定されている状態であってもよい。細胞の状態は、“ｉｎ－ｖｉｔｒｏ”であっても構わない。勿論、生きている状態の情報と、固定されている状態の情報とを組み合わせても構わない。

また、細胞を、化学発光或いは蛍光タンパク質（例えば、導入された遺伝子（緑色蛍光タンパク質（ＧＦＰ）など）から発現された化学発光或いは蛍光タンパク質）で処理し、観察しても構わない。あるいは、細胞を、免疫染色や化学試薬による染色を用いて観察しても構わない。それらを組み合わせて観察しても構わない。例えば、細胞内の核内構造（例えば、ゴルジ体など）を判別する種類に応じて、用いる発光タンパク質を選択することも可能である。
また、これらの細胞を観察する手段、細胞を染色する方法などの相関取得を解析するための前処理は、目的に応じて適宜選択しても構わない。例えば、細胞の動的挙動を得る場合に最適な手法により細胞の動的な情報を取得して、細胞内のシグナル伝達を得る場合には最適な手法により細胞内のシグナル伝達に関する情報を取得しても構わない。これら、目的に応じて選択される前処理が異なっていても構わない。

ウェルプレートＷＰは、１個ないし複数のウェルＷを有する。本実施形態では、ウェルプレートＷＰは、図１に示すように８×１２の９６個のウェルＷを有する。ウェルプレートＷＰの数はこれに限られず、６×８の４８個のウェルＷ、６×４の２４個のウェルＷ、３×４の１２個のウェルＷ、２×３の６個のウェルＷ、１２×３２の３８４個のウェルＷ、あるいは３２×４８の１５３６個のウェルＷを有していても構わない。細胞は、ウェルＷの中において、特定の実験条件のもと培養される。特定の実験条件とは、温度、湿度、培養期間、刺激が付与されてからの経過時間、付与される刺激の種類や強さ、濃度、量、刺激の有無、生物学的特徴の誘導等を含む。刺激とは、例えば、電気、音波、磁気、光等の物理的刺激や、物質や薬物の投与による化学的刺激等である。また、生物学的特徴とは、細胞の分化の段階や、形態、細胞数、細胞内の分子の挙動、オルガネラの形態や挙動、各形体、核内構造体の挙動、ＤＮＡ分子の挙動等を示す特徴である。

＜細胞の構成要素について＞
ここで、図２を参照して、細胞の構成要素について説明する。細胞の構成要素とは、細胞を構成する様々な種類のタンパク質などである。
図２は細胞ＣＬの一例を示す図である。

図２に示す細胞ＣＬ１と、細胞ＣＬ２とは、同じ種類の細胞である。この細胞ＣＬ１及び細胞ＣＬ２には、同じ種類の刺激が加えられる。
本実施形態では、細胞ＣＬ１の構成要素には、構成要素Ａ１と、構成要素Ｂ１と、構成要素Ｃ１と、構成要素Ｄ１とが含まれる。また、細胞ＣＬ２の構成要素には、構成要素Ａ２と、構成要素Ｂ２と、構成要素Ｃ２と、構成要素Ｄ２とが含まれる。構成要素Ａ１と構成要素Ａ２と、構成要素Ｂ１と構成要素Ｂ２と、構成要素Ｃ１と構成要素Ｃ２と、構成要素Ｄ１と構成要素Ｄ２とは、それぞれ同じ種類の構成要素である。

以下の説明では、細胞ＣＬ１と、細胞ＣＬ２とを区別しない場合には、単に細胞ＣＬとも記載する。また、構成要素Ａ１と、構成要素Ａ２とを区別しない場合には、単に構成要素Ａとも記載する。同様に、構成要素Ｂ１と、構成要素Ｂ２とを区別しない場合には、単に構成要素Ｂとも記載する。構成要素Ｃ１と、構成要素Ｃ２とを区別しない場合には、単に構成要素Ｃとも記載する。構成要素Ｄ１と、構成要素Ｄ２とを区別しない場合には、単に構成要素Ｄとも記載する。

構成要素Ａと、構成要素Ｂと、構成要素Ｃと、構成要素Ｄとは、それぞれ互いに異なる構成要素である。
解析装置１０は、細胞ＣＬの構成要素である構成要素Ａ１と、構成要素Ｂ１との、刺激に対する相関関係の属性を解析する。

＜相関関係＞
ここで、解析装置１０が解析する相関関係について説明する。例えば、細胞ＣＬ１に対して、ある刺激を加える。この刺激が加えられた細胞ＣＬ１内の構成要素Ａ１と、構成要素Ｂ１とが、この刺激に対して相関した反応を示す場合には、構成要素Ａ１と構成要素Ｂ１との間には相関関係がある。この構成要素同士の相関関係を、図にしたものがネットワークである。以下の説明では、ネットワークに含まれる構成要素のことを、ノードとも記載する。このネットワークには、ノード、エッジ等が含まれる。ネットワークは、ノードとノードとを繋ぐエッジによって表現される。ネットワークは、エッジによって繋がれたノード同士には、相関関係があることを示す。また、ネットワークは、エッジによって繋がれないノード同士には相関関係がないことを示す。この一例では、上述した構成要素Ａ１を示すノードＡ１と、構成要素Ｂ１を示すノードＢ１とが、相関関係があるため、エッジによって繋がれる。

ここで、相関関係とは、ある構成要素の変動、維持、消失、発現が、他の構成要素の変動、維持、消失、発現に影響を与える関係、或いはある要素の変動、維持、消失、発現が、自身の変動、維持、消失、発現に影響を与える関係であることをいう。なお、これらの関係は、一方向、双方向、又はフィードバックの関係である。

＜相関関係の属性＞
次に、相関関係の属性について説明する。相関関係の属性とは、相関関係の相互の属性を示す。相互の属性とは、相関関係の関連である。相関関係の関連とは、例えば、相関関係の有無を示すエッジの有無や、相関関係の因果関係を示すエッジの方向性、構成要素同士の抑制や活性化の関係を示すエッジの形などがある。

ここで、構成要素同士の抑制の関係とは、例えば、構成要素Ａ１の機能を抑制することにより、構成要素Ｂ１は活性化する関係をいう。この場合には、構成要素Ａ１は構成要素Ｂ１を抑制している。構成要素の機能を抑制とは、構成要素の機能抑制、変位或いは欠失、又は構成要素の低発現状態或いは無発現状態を含む。例えば、構成要素の機能を構成要素の発現量とした場合に、構成要素の機能を抑制することで、発現量が１０％減少しても良いし、２０％、３０％、４０％、５０％、６０％、７０％、８０％、９０％、１００％減少しても構わない。なお、以下の説明では、構成要素の機能を阻害剤などを用いて機能を抑制することを、構成要素の機能を阻害するとも記載する。

また、構成要素同士の活性化の関係とは、例えば、構成要素Ａ１の機能を抑制することにより、構成要素Ｂ１の活性化が失われる関係をいう。この場合には、構成要素Ａ１は構成要素Ｂ１を活性化している。

また、相関関係の属性には、ノード同士の相関関係だけでは無く、他の構成要素による、相関関係の属性も含まれる。例えば、ある構成要素Ｃ１が、構成要素Ｂ１を抑制する機能を有する場合について説明する。この構成要素Ｃ１は、構成要素Ａ１によって活性化される。構成要素Ａ１の機能の活性化が失われると、構成要素Ｃ１は抑制される。抑制された構成要素Ｃ１は、構成要素Ｂ１を抑制する機能が止まる。これにより、構成要素Ｂ１は、活性化する。

これは、構成要素Ａ１を抑制して、構成要素Ａ１の活性化が失われることにより、構成要素Ｃ１は抑制され、構成要素Ｂ１は活性化する。この場合も、構成要素Ａ１と、構成要素Ｂ１との間には、相関関係があると言える。つまり、相関関係の属性は、刺激による、構成要素Ａと構成要素Ｂとの活性化の状態である。

また、相関関係の属性は、構成要素Ａ１は、構成要素Ｂ１との関係の上流に位置するとも言える。同様に、構成要素Ａ１は、構成要素Ｃ１との関係の上流に位置する。構成要素Ｃ１は、構成要素Ｂ１との関係の上流に位置する。つまり、相関関係の属性は、刺激による、構成要素Ａと構成要素Ｂとの活性化又は抑制の順序である。
また、構成要素Ｂ１と、構成要素Ａ１とは、直接の相関関係は無いが、構成要素Ｃ１を介して相関関係がある。構成要素Ａ１、構成要素Ｃ１及び構成要素Ｂ１の記載の順に関連した相関関係がある。解析装置１０は、このような相関関係の属性を解析する。

＜相関関係の属性の解析＞
ここで、解析装置１０が解析する実験について説明する。この一例では、上述した図２に示す細胞ＣＬ１と、細胞ＣＬ２とが、それぞれ異なるウェルプレートにおいて培養される。上述したように、細胞ＣＬ１と、細胞ＣＬ２とは、同じ種類の細胞であり、同じ種類の刺激が加えられる。なお、細胞ＣＬ１と細胞ＣＬ２とが同じウェルプレートで培養されていても構わない。この場合に、例えば、刺激として薬液を用いる場合に、細胞ＣＬ１と細胞ＣＬ２とを含む培養された細胞に、薬液を滴下し、細胞ＣＬ１と細胞ＣＬ２とに刺激を加えても構わない。

細胞ＣＬ１が培養されるウェルプレートには、構成要素Ａ１の機能は抑制されない。細胞ＣＬ２が培養されるウェルプレートには、構成要素Ａ１を抑制するための、化合物から構成される抑制剤が加えられる。したがって、細胞ＣＬ１が培養されるウェルプレートと、細胞ＣＬ２が培養されるウェルプレートとでは、構成要素Ａ１の機能を抑制する抑制剤が加えられているかいないかで異なる。細胞ＣＬ１が培養されるウェルプレートと、細胞ＣＬ２が培養されるウェルプレートとでは、構成要素Ａ１に対して機能を抑制される処理がされているかいないかで異なる。なお、抑制剤は化合物に限られず、酵素でも構わない。また、遺伝子組換え或いは遺伝子編集などにより、構成要素の機能阻害、変異或いは欠失、又は構成要素の低発現状態或いは無発現状態を生じさせても構わない。したがって、抑制剤は構成要素に添加しても構わないし、遺伝子組み換え或いは遺伝子編集により構成要素を変質させても構わない。

解析装置１０は、構成要素Ａ１を抑制せずに実験した実験結果と、構成要素Ａ２を抑制した実験結果とを比較することにより、相関関係の属性を解析する。
本実施形態では、構成要素Ａ２を抑制した実験は、構成要素Ａ２の機能を阻害し、構成要素Ａ２の機能の活性を失わせるので、実験結果を阻害実験結果と記載する。また、構成要素Ａ２が阻害された細胞を、阻害細胞とも記載する。また、構成要素Ａ１を阻害せずに実験した実験結果を、コントロール実験結果と記載する。また、構成要素Ａ１が阻害されなかった細胞を、コントロール細胞とも記載する。つまり、コントロール実験結果は、細胞ＣＬ１の時間経過による変化の結果である。

本実施形態の解析装置１０が備える分析部は、阻害実験結果を撮像した撮像画像から得られる特徴量と、コントロール実験結果を撮像した撮像画像から得られる特徴量とを比較する。例えば、この特徴量が構成要素Ｂの輝度である場合には、阻害実験結果を撮像した構成要素Ｂ２の輝度と、コントロール実験結果を撮像した構成要素Ｂ１の輝度とを比較する。これにより、解析装置１０は、構成要素Ａと、構成要素Ｂとの相関関係の属性を解析する。以下の説明では、阻害実験結果により得られる構成要素Ｂ２の特徴量と、コントロール実験結果により得られる構成要素Ｂ１の特徴量とを比較することを、Ｂ－Ｂ間の比較とも記載する。

つまり、分析部は、構成要素Ａを抑制した状態での、刺激に対する構成要素Ｂの特徴量の変化と、構成要素Ａを抑制しない状態での、刺激に対する構成要素Ｂの特徴量の変化と、に基づいて、構成要素Ａと構成要素Ｂとの相関関係の属性を分析する。

具体的には、分析部は、以下の６つの分析結果のうちから少なくとも１つの分析結果に基づいて、構成要素Ａと構成要素Ｂとの相関関係の属性を解析する。６つの分析とは、（１）コントロール実験結果の構成要素Ｂの信号の有無の分析、（２）コントロール実験結果と、阻害実験結果とに基づく構成要素Ｂの信号の有無の分析、（３）Ｂ－Ｂ間の特徴量の変化が同じタイミングで変化するか否かの分析、（４）Ｂ－Ｂ間の特徴量の変化の程度が異なるか否かの分析、（５）Ｂ－Ｂ間の特徴量の変化の大きさを分析、（６）コントロール実験結果の、構成要素Ａと構成要素Ｂとの相関関係に基づく分析である。この６つの分析方法の詳細な説明は、後述する。

＜解析装置１０の機能構成＞
図３は、本実施形態の解析装置１０が備える各部の機能構成の一例を示すブロック図である。本実施形態では、解析装置１０は、顕微鏡装置２０によって撮像され、刺激が加えられた細胞が撮像された画像を解析することにより、細胞ＣＬの第１の構成要素と、細胞ＣＬ２との第２の構成要素との、刺激に対する相関関係の属性を解析する解析装置である。以下の説明では、第１の構成要素のことを、構成要素Ａと記載する。また、以下の説明では第２の構成要素の事を、構成要素Ｂと記載する。なお、第１の構成要素と第２の構成要素とは、構成要素Ａと構成要素Ｂとに限られず、異なる構成要素同士の組み合わせであれば、どのような構成要素同士の組み合わせであってもよい。

解析装置１０は、演算部１００と、記憶部２００と、結果出力部３００とを備える。

演算部１００は、プロセッサが記憶部２００に格納されたプログラムを実行することにより機能する。また、これらの演算部１００の各機能部のうちの一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェアによって構成されていてもよい。演算部１００は、上述した分析部１５０に加えて、細胞画像取得部１０１と、特徴量算出部１０２と、結果統合部１０７と、表示画像生成部１０８とを備える。

細胞画像取得部１０１は、撮像部２２が撮像した細胞画像を取得し、取得した細胞画像を特徴量算出部１０２に供給する。ここで、細胞画像取得部１０１が取得する細胞画像には、細胞の培養状態が時系列に撮像された複数の画像が含まれる。この細胞画像とは、上述した阻害細胞と、コントロール細胞とがそれぞれ撮像された撮像画像である。

特徴量算出部１０２は、細胞画像取得部１０１から細胞画像を取得する。特徴量算出部１０２は、細胞画像取得部１０１から取得した細胞画像に撮像された細胞を構成する構成要素の特徴量を算出する。この特徴量には、細胞画像の輝度、画像中の細胞面積、画像中の細胞画像の輝度の分散、形などが含まれる。すなわち、特徴量は、撮像される細胞画像から取得される情報から導出される特徴である。すなわち、特徴量は、撮像される細胞画像から取得される情報から導出される特徴である。例えば、取得される画像における輝度分布を算出する。特徴量算出部１０２は、時系列もしくは、分化等の細胞状態の変化で異なる複数の画像を用い、算出される輝度分布の所定時間の変化、もしくは、算出される輝度分布の分化等の細胞状態変化に伴う変化から、他とは異なる輝度の変化を示す位置情報を求め、輝度の変化を特徴量としてもよい。

また、特徴量算出部１０２は、所定の時間間隔で撮像された複数の画像の各々を観察することによって、細胞の収縮、心拍拍動周期、細胞移動速度、刺激の影響が少ない細胞である元気な細胞や死につつある細胞の指標である核内クロマチンの凝集度の変化、神経細胞の突起の数や長さの変化率、神経細胞のシナプスの数、膜電位変化などの神経活動、細胞内カルシウム濃度変化、２次メッセンジャーの活動度、オルガネラの形態変化、細胞内の分子の挙動、核形態、核内構造体の挙動、ＤＮＡ分子の挙動等の動的な特徴量を抽出するようにしてもよい。これら特徴量抽出方法は、例えばフーリエ変換、ウェーブレット変換、時間微分を用い、ノイズ除去のために移動平均を用いる。

特徴量算出部１０２は、上述した阻害細胞が撮像された細胞画像と、コントロール細胞が撮像された細胞画像とに基づいて、それぞれ特徴量を算出する。以下の説明では、阻害細胞が撮像された細胞画像から算出される特徴量のことを、阻害特徴量とも記載する。したがって、阻害特徴量には、阻害細胞が撮像された細胞画像から算出される、阻害細胞を構成する構成要素の特徴量が含まれる。阻害細胞が撮像された細胞画像から算出される、阻害細胞を構成する構成要素の特徴量が複数含まれる場合には、阻害特徴量には複数の特徴量が含まれる。また、コントロール細胞が撮像された細胞画像から算出される特徴量のことを、コントロール特徴量とも記載する。したがって、コントロール特徴量には、コントロール細胞が撮像された細胞画像から算出される、コントロール細胞を構成する構成要素の特徴量が含まれる。コントロール細胞が撮像された細胞画像から算出される、コントロール細胞を構成する構成要素の特徴量が複数含まれる場合には、コントロール特徴量には複数の特徴量が含まれる。

ここで、図４を参照して、解析装置１０が分析する分析結果について説明する。
図４は、解析装置１０の分析結果の一覧を示す表である。
分析部１５０は、信号判定部１０３と、相関算出部１０４と、有意差判定部１０５と、差異算出部１０６とを備える。
信号判定部１０３は、図４の表ＴＢ１の部分を解析する。
相関算出部１０４は、図４の表ＴＢ２と、表ＴＢ５との部分を解析する。
有意差判定部１０５は、図４の表ＴＢ３の部分を解析する。
差異算出部１０６は、図４の表ＴＢ４の部分を解析する。

信号判定部１０３は、上述した６つの分析のうち、（１）と、（２）とを分析する。信号判定部１０３は、分析結果を結果統合部１０７に対して供給する。

具体的には、信号判定部１０３は、（１）の分析として、コントロール特徴量に基づいて、構成要素Ｂ１の信号の有無を分析する。信号判定部１０３は、コントロール特徴量に構成要素Ｂ１からの信号が含まれる場合には、「応答有」と判定する。信号判定部１０３は、コントロール特徴量に構成要素Ｂ１からの信号が含まれない場合には、「応答無」と判定する。

信号判定部１０３は、（２）の分析として、コントロール特徴量と阻害特徴量とに基づいて、構成要素Ｂ２の信号の有無を判定する。
具体的には、信号判定部１０３は、（１）の分析結果として、コントロール特徴量に構成要素Ｂ１からの信号があり、阻害特徴量に構成要素Ｂ２からの信号が有る場合には、「阻害下応答有」と判定する。これは、構成要素Ａを阻害しても、構成要素Ｂ２からの信号があることを示す。

信号判定部１０３は、（１）の分析結果として、コントロール特徴量に構成要素Ｂ１からの信号があり、阻害特徴量に構成要素Ｂ２からの信号が無い場合には、「活性化」と判定する。これは、構成要素Ａが構成要素Ｂを活性化することを示す。

信号判定部１０３は、（１）の分析結果として、コントロール特徴量に構成要素Ｂ１からの信号が無く、阻害特徴量に構成要素Ｂ２からの信号が有る場合には、「抑制」と判定する。これは、構成要素Ａが、構成要素Ｂを抑制することを示す。

信号判定部１０３は、（１）の分析結果として、コントロール特徴量に構成要素Ｂ１からの信号が無く、阻害特徴量に構成要素Ｂ２からの信号が無い場合には、「不応答」と判定する。これは、構成要素Ｂはこの実験系では応答が無いことを示す。

相関算出部１０４は、上述した６つの分析のうち、（３）と、（６）とを分析する。具体的には、相関算出部１０４は、構成要素Ａの特徴量と構成要素Ｂの特徴量との相関の強さに基づいて、構成要素Ａと構成要素Ｂとの相関関係の属性を分析する。相関算出部１０４は、相関関係の算出結果に基づく分析結果を結果統合部１０７に対して供給する。

より具体的には、相関算出部１０４は、図４の表ＴＢ２に示すように、（３）の分析として、阻害特徴量に含まれる構成要素Ｂ２の特徴量と、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ｂ１の特徴量との相関関係を算出する。

相関算出部１０４は、（２）の分析結果として、「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果として、算出した相関関係が正の相関を示す場合、「Ｂ―Ｂ応答同」と判定する。これは、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ｂ１の特徴量と、阻害特徴量に含まれる構成要素Ｂ２の特徴量とが、同じ応答であることを示す。

また、相関算出部１０４は、（２）の分析結果として、「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果として、算出した相関関係が負の相関を示す場合、「Ｂ－Ｂ応答反」と判定する。これは、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ｂ１の特徴量と、阻害特徴量に含まれる構成要素Ｂ２の特徴量とが、反対の応答であることを示す。

また、相関算出部１０４は、（２）の分析結果として、「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果として、算出した相関関係が無い場合、「Ｂ－Ｂ応答異」と判定する。これは、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ｂ１と、阻害特徴量に含まれる構成要素Ｂ２とが、異なるタイミングで反応することを示す。

また、図４の表ＴＢ５に示すように、相関算出部１０４は、（６）の分析として、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ａ１の特徴量と、構成要素Ｂ１の特徴量との相関関係を算出する。

相関算出部１０４は、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ａ１の特徴量と、構成要素Ｂ１の特徴量とが同じタイミングで変化がある場合に、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ａ１の特徴量と、構成要素Ｂ１の特徴量とに相関があると算出する。

より具体的には、相関算出部１０４は、図４の表ＴＢ５に示すように、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ａ１の特徴量と、構成要素Ｂ１の特徴量との相関が高い場合には、構成要素Ａは、構成要素Ｂを「直接」的に抑制又は活性化している、と判定する。
また、相関算出部１０４は、図４の表ＴＢ５に示すように、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ａ１の特徴量と、構成要素Ｂ１の特徴量との相関が低い場合には、構成要素Ａは、構成要素Ｂを「間接」的に抑制又は活性化している、と判定する。

なお、相関算出部１０４は、後述する（４）の解析結果が、「非下流」であると判定され、かつコントロール特徴量に含まれる構成要素Ａ１の特徴量と、構成要素Ｂ１の特徴量との相関が「高い」場合には、構成要素Ｂは、構成要素Ａの「上流の可能性高」と判定する。これは、構成要素Ｂによって、構成要素Ａが抑制又は活性化されることを示す。
また、相関算出部１０４は、後述する（４）の解析結果が、「非下流」であると判定され、かつ、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ａ１の特徴量と、構成要素Ｂ１の特徴量との相関が「低い」場合には、構成要素Ａは、構成要素Ｂの「下流ではない」と判定する。これは、構成要素Ａは構成要素Ｂから、抑制又は活性化の影響を受けていないことを示す。

有意差判定部１０５は、上述した６つの分析のうち、（４）を分析する。具体的には、有意差判定部１０５は、阻害特徴量とコントロール特徴量との差に基づいて、構成要素Ａと構成要素Ｂとの相関関係の属性を分析する。有意差判定部１０５は、分析結果を結果統合部１０７に対して供給する。

具体的には、有意差判定部１０５は、図４の表ＴＢ３に示すように、（４）Ｂ－Ｂ間の特徴量の変化の程度が異なるか否かを分析する。
より具体的には、有意差判定部１０５は、阻害特徴量とコントロール特徴量との間の特徴量の差に基づいて、相関関係の属性を判定する。有意差判定部１０５は、（３）の分析結果として「Ｂ－Ｂ応答同」かつ、（４）の分析結果として変化量に差が有る場合には、構成要素Ａは、構成要素Ｂの「下流」にあると判定する。
有意差判定部１０５は、（３）の分析結果として「Ｂ－Ｂ応答同」かつ、（４）の分析結果として変化量に差が無い場合には、構成要素Ａは、構成要素Ｂの「非下流」にあると判定する。これは、構成要素Ａが構成要素Ｂから、抑制又は活性化の影響を受けていないことを示す。

差異算出部１０６は、上述した６つの分析のうち、（５）を分析する。具体的には、差異算出部１０６は、阻害特徴量の変化量と、コントロール特徴量の変化量との差の量に基づいて、構成要素Ａと構成要素Ｂとの相関関係の属性を分析する。差異算出部１０６は、分析結果を結果統合部１０７に対して供給する。

具体的には、差異算出部１０６は、図４の表ＴＢ４に示すように、（５）Ｂ－Ｂ間の特徴量の変化の大きさを分析する。差異算出部１０６は、上述した（４）の分析結果として「下流」かつ、構成要素Ｂ１の特徴量が、構成要素Ｂ２の特徴量のよりも大きい場合に、構成要素Ａは構成要素Ｂを「半端に活性化」すると判定する。
また、差異算出部１０６は、上述した（４）の分析結果として「下流」かつ、構成要素Ｂ１の特徴量が、構成要素Ｂ２の特徴量のよりも小さい場合に、構成要素Ａは構成要素Ｂを「半端に抑制」すると判定する。

また、差異算出部１０６は、上述した（３）の分析結果として、「Ｂ－Ｂ応答反」かつ、構成要素Ｂ１の特徴量が、構成要素Ｂ２の特徴量のよりも大きい場合に、構成要素Ａは構成要素Ｂを「逆転活性化」すると判定する。
また、差異算出部１０６は、上述した上述した（３）の分析結果として、「Ｂ－Ｂ応答反」かつ、かつ、構成要素Ｂ１の特徴量が、構成要素Ｂ２の特徴量のよりも小さい場合に、構成要素Ａは構成要素Ｂを「逆転抑制」すると判定する。

結果統合部１０７は、信号判定部１０３、相関算出部１０４、有意差判定部１０５及び差異算出部１０６からそれぞれ、分析結果を取得する。結果統合部１０７は、取得した分析結果を統合する。結果統合部１０７は、統合した分析結果を、表示画像生成部１０８に対して供給する。

表示画像生成部１０８は、結果統合部１０７から分析結果を取得する。表示画像生成部１０８は、結果統合部１０７から取得した分析結果に基づいて、構成要素Ａと構成要素Ｂとの相関関係の属性を示すネットワークの画像を生成する。表示画像生成部１０８は、生成したネットワークの画像を、結果出力部３００に対して供給する。

結果出力部３００は、演算部１００による演算結果を表示部３０に出力する。なお、結果出力部３００は、演算部１００による演算結果を、表示部３０以外の出力装置や、記憶装置などに出力してもよい。
表示部３０は、結果出力部３００から出力される演算部１００による演算結果を表示する。具体的には、表示部３０は、結果出力部３００から出力されるネットワークの画像或いは、結果の一覧表を表示する。

［解析装置の動作の概要］
上述した演算部１００の具体的な演算手順について、図５を参照して説明する。

図５は、本実施形態の演算部１００の演算手順の一例を示す流れ図である。なお、ここに示す演算手順は、一例であって、演算手順の省略や演算手順の追加が行われてもよい。
細胞画像取得部１０１は、細胞画像を取得する（ステップＳ１０）。この細胞画像には、遺伝子、タンパク質、オルガネラなど、大きさが相違する複数の種類の生体組織の画像が含まれている。また、細胞画像には、細胞の形状情報が含まれている。細胞画像には、表現型、代謝物、タンパク質、遺伝子などの情報が含まれているため、解析装置１０は、それらの間の相関を解析することができる。

特徴量算出部１０２は、ステップＳ１０において取得された細胞画像に含まれる細胞の画像を、細胞毎に抽出する（ステップＳ２０）。特徴量算出部１０２は、細胞画像に対して画像処理を施すことにより、細胞の画像を抽出する。この一例では、特徴量算出部１０２は、画像の輪郭抽出やパターンマッチングなどを施すことにより、細胞の画像を抽出する。

次に、特徴量算出部１０２は、ステップＳ２０において抽出された細胞の画像について、細胞の種類を判定する（ステップＳ３０）。さらに、特徴量算出部１０２は、ステップＳ３０における判定結果に基づいて、ステップＳ２０において抽出された細胞の画像に含まれる細胞の構成要素を判定する（ステップＳ４０）。ここで、細胞の構成要素には、細胞核、リソソーム、ゴルジ体、ミトコンドリアなどの細胞小器官（オルガネラ）や、オルガネラを構成するタンパク質などが含まれる。なお、ステップＳ３０では細胞の種類を判定しているが、細胞の種類を判定しなくても構わない。この場合には、予め導入する細胞の種類が判定されている場合には、その情報を使用しても構わない。勿論、細胞の種類を特定しなくても構わない。

次に、特徴量算出部１０２は、ステップＳ４０において判定された細胞の構成要素ごとに、画像の特徴量を測定特徴量として算出する（ステップＳ５０）。本実施形態において、特徴量は、１つの細胞に対して複数算出される。この特徴量には、画素の輝度値、画像内のある領域の面積、画素の輝度の分散値などが含まれる。また、特徴量には、細胞の構成要素に応じた複数の種類がある。一例として、細胞核の画像の特徴量には、核内総輝度値や、核の面積などが含まれる。細胞質の画像の特徴量には、細胞質内総輝度値や、細胞質の面積などが含まれる。また、細胞全体の画像の特徴量には、細胞内総輝度値や、細胞の面積などが含まれる。また、ミトコンドリアの画像の特徴量には、断片化率が含まれる。なお、特徴量算出部１０２は、特徴量を、例えば０（ゼロ）から１までの間の値に正規化して算出してもよい。

また、特徴量算出部１０２は、細胞画像に対応付けられている細胞に加えた刺激の情報に基づいて、特徴量を算出してもよい。例えば、細胞について抗体を反応させる刺激を加えた場合において撮像された細胞画像の場合には、特徴量算出部１０２は、抗体を反応させた場合に特有の特徴量を算出してもよい。また、細胞を染色した場合、又は細胞に蛍光タンパクを付与した場合において撮像された細胞画像の場合には、特徴量算出部１０２は、細胞を染色した場合、又は細胞に蛍光タンパクを付与した場合に特有の特徴量を算出してもよい。これらの場合、記憶部２００は、実験条件記憶部２０１を備えていてもよい。この実験条件記憶部２０１には、細胞画像に対応付けられている細胞に対する実験の条件の情報が、細胞画像毎に記憶される。実験の条件の情報には、例えば、細胞の条件、画像を取得時の条件、細胞に対して処理の条件などを含む。細胞の条件とは、例えば、細胞の種類、コントロール細胞あるは阻害相貌のどちらかであるかを含む。また、画像を取得時の条件には、例えば、用いた顕微鏡装置の種類、画像取得時の倍率等の撮像条件を含む。また、細胞に対して処理の条件には、例えば、細胞を染色した場合の染色条件、細胞に対して加えられる刺激の種類などを含む。
また、実験条件記憶部２０１が実験条件を記憶していない場合には、入力部４０１を用いて、実験条件を入力しても構わない。入力部４０１は、例えば、タッチパネル、マウス、又はキーボードなどを備えている。また、解析装置１０に実験条件が記憶していない場合には、他の装置から情報を入手しても構わない。例えば、顕微鏡装置２０が実験条件の情報を入手しても構わない。また、例えば、公共のデータベースや文献から実験条件の情報を入手しても構わない。この場合に、撮像された画像と、公共のデータベースや文献に含まれる画像とを比較し、撮像された画像に含まれる細胞の種類を特定し、その情報を用いても構わない。

＜特徴量の算出結果＞
ここで特徴量算出部１０２が算出する特徴量の算出結果について、図６を参照して説明する。
図６は、本実施形態の特徴量算出部１０２による特徴量の算出結果の一例を示す図である。特徴量算出部１０２は、細胞ＣＬについて、構成要素ごと、かつ時刻ごとに、複数の特徴量を算出する。この一例において、特徴量算出部１０２は、構成要素１から構成要素ＮまでのＮ個の構成要素について、特徴量を算出する。また、この一例において、特徴量算出部１０２は、時刻１から時刻７までの７つの時刻について、特徴量を算出する。また、この一例において、特徴量算出部１０２は、特徴量ｋ１から特徴量ｋＫまでの、Ｋ種類の特徴量を算出する。つまり、この一例において、特徴量算出部１０２は、三軸の方向に、特徴量を算出する。ここで、細胞方向の軸を軸Ｎｃと、時間方向の軸を軸Ｎと、特徴量方向の軸を軸ｄ１と、それぞれ記載する。

なお、特徴量ｋ１から特徴量ｋＫまでのＫ種類の特徴量とは、細胞１についての特徴量の組み合わせである。細胞１以外の細胞、又は、細胞１以外の細胞の構成要素については、特徴量の種類や組み合わせが相違する場合がある。

図５に戻り、特徴量算出部１０２は、ステップＳ５０において算出した特徴量である阻害特徴量と、コントロール特徴量とを、信号判定部１０３、相関算出部１０４、有意差判定部１０５及び、差異算出部１０６に対して供給する。

解析装置１０は、構成要素Ａと、構成要素Ｂとの相関関係の属性を解析する（ステップＳ６０）。具体的には、信号判定部１０３、相関算出部１０４、有意差判定部１０５及び、差異算出部１０６は、特徴量算出部１０２から、阻害特徴量と、コントロール特徴量とを取得する。

信号判定部１０３は、上述した（１）と、（２）との分析を行う。相関算出部１０４は、上述した（３）と、（６）との分析を行う。有意差判定部１０５は、上述した（４）の分析を行う。差異算出部１０６は、上述した（５）の分析を行う。

信号判定部１０３は、分析結果を、結果統合部１０７に対して供給する。相関算出部１０４は、分析結果を、結果統合部１０７に対して供給する。有意差判定部１０５は、分析結果を、結果統合部１０７に対して供給する。差異算出部１０６は、分析結果を、結果統合部１０７に対して供給する。

＜信号の有無の判定＞
ここで、図７から図１０を参照して、上述した構成要素Ｂからの信号の算出方法について説明する。
解析装置１０は、統計的検定に基づいて、構成要素Ｂからの信号の有無を判定する。
図７は、刺激に対して経時的に変化する特徴量を比較する一例を示す図である。

解析装置１０は、２群の比較、又は多群の比較を行うことにより、信号の有無を判定する。この比較は、ｐ値と効果量の２つの判定基準が、所定の閾値を超えるか否かによって、信号の有無が決定される。また、群とは、刺激が加えられてから時間の経過が異なる細胞群である。所定の閾値とは、無刺激細胞の特徴量により、算出される。無刺激細胞とは、刺激を加える前の細胞である。また、閾値の決定は、刺激を加える前の無刺激細胞を用いて決定される。閾値の決定に用いる無刺激細胞は複数の細胞であっても構わない。

２群の比較とは、所定時間での特徴量と、所定時間とは異なる時間での特徴量との２つの特徴量の比較を行うことである。２群の比較とは、所定時間の細胞群の特徴量と、所定時間とは異なる時間での細胞群の特徴量の比較を行うことである。例えば、図７に示すように、解析装置１０は、刺激前（０分）の特徴量と、刺激後１分後の特徴量とを比較する。同様に、刺激直後の特徴量と、刺激後５分後の特徴量とを比較する。この２群の比較は、ｔ検定などによって行われる。ｔ検定とは、平均の差の検定である。なお、２群の比較はｔ検定に限られず、等分散の検定であるＦ検定や、２標本コルモゴロフ・スミルノフ検定や、Ｂｕｒｎｎｅｒ－Ｍｕｎｚｅｌ検定などによって行われてもよい。解析装置１０は、ｐ値、効果量を用いて、２群の比較を実施し、ある群同士に所定の閾値を超えるものがあれば、シグナルがあると判定する。

この２群の比較は、上述した多群の比較に適さないデータの場合に有効である。例えば、群同士の細胞の数にバラつきがあり、細胞の数が少ない群が含まれる場合などである。また、１つの群のみで変化があり、他の群では変化があまりないものにも、２群の比較は適している。

多群の比較とは、時間経過の異なる群同志の比較を一度に行うことができる検定である。例えば、解析装置１０は、刺激前の特徴量と、刺激後１分後の特徴量と、刺激後５分後の特徴量と、刺激後１０分後の特徴量とを総当たりで比較する。この多群の比較は、分散分析あるいはＫｒｕｓｋａｌ－Ｗａｌｌｉｓ検定などによって行われる。解析装置１０は、ｐ値、効果量を用いて、多群の比較を実施し、所定の閾値を超えれば、シグナルがあると判定する。ここで、所定の閾値とは、上述した無刺激細胞の特徴量により算出される閾値である。

図８は、多群の比較の一例を示す図である。
図８（ａ）は、無刺激細胞から算出される特徴量の一例を示す図である。解析装置１０は、効果量（ＥｆｆｅｃｔＳｉｚｅ）が、最大値である０．２０２を、所定の閾値とする。つまり、解析装置１０は、効果量が、０．２０２を超えるものを、信号があると判定する。
図８（ｂ）は、コントロール細胞或いは阻害細胞から算出される特徴量の一例を示す図である。特徴量“Ｐ１．ｍ１”と、“Ｐ１．ｍ３”とは、効果量が所定の閾値を下回っているために、“信号無”と判定される。また、特徴量“Ｐ１．ｍ２”と、“Ｐ２．ｍ１”とは、効果量が所定の閾値を上回っているために、“信号有”と判定される。

図９は、２群の比較と、多群の比較の信号判定結果の一例を示す図である。図９（ａ）は、多群の比較の結果を示す。図９（ｂ）は、２群の比較の結果を示す。ここで、多群の比較の結果では、特徴量Ｂ２については、“信号無”と判定されているが、２群の比較の結果では、“信号有”と比較される。これは、２群の比較では、ｐ値５（ｐＶａｌｕｅ＿５）及び効果量５（Ｅｆｆｅｃｔ Ｓｉｚｅ＿５）が所定の閾値を上回ったためである。

次に、図１０を参照して、図５のステップＳ６０の詳細について説明する。
図１０は、本実施形態の演算部１００の詳細な演算手順の一例を示す流れ図である。なお、ここに示す演算手順は、一例であって、演算手順の省略や演算手順の追加が行われてもよい。

信号判定部１０３、相関算出部１０４、有意差判定部１０５及び、差異算出部１０６は、阻害無し実験の構成要素Ｂの信号の有無を判定する（ステップＳ６１０）信号判定部１０３、相関算出部１０４、有意差判定部１０５及び、差異算出部１０６は、阻害有り実験の構成要素Ｂの信号の有無を判定する（ステップＳ６２０）。信号判定部１０３は、この判定結果に基づいて、上述した（１）と（２）との分析を行う。

図１１は、信号判定部１０３が判定した結果に基づくネットワークの一例を示す図である。
図１１（ａ）は、図４に示す表の一部である。
図１１（ｂ）は、コントロール細胞の構成要素Ｂ１の信号と阻害細胞の構成要素Ｂ２の信号がともに無い場合のネットワークである。構成要素Ｂに応答が無いため、構成要素Ａを示すノードＡと、構成要素Ｂを示すノードＢとは、エッジによって繋がれない。

図１１（ｃ）は、構成要素Ａが、構成要素Ｂを活性化する場合のネットワークである。エッジは、ノードＡからノードＢの方向に、矢頭が付けられた状態で描かれる。これにより、構成要素Ａは、構成要素Ｂを活性化することを示す。
図１１（ｄ）は、構成要素Ａが、構成要素Ｂを抑制する場合のネットワークである。ノードＡからノードＢの方向に、逆Ｔの字型のエッジが描かれる。なお、構成要素Ｂが、構成要素Ｃから活性化されることが予め判っている場合には、エッジがノードＣからノードＢの方向に矢頭が付けられた状態で描かれる。

相関算出部１０４は、相関解析によって、構成要素Ｂ１と構成要素Ｂ２との相関を算出することにより、上述した（３）の分析を行う（ステップＳ６３０）。

相関算出部１０４は、グラフィカルラッソ法により構成要素Ｂ１と、構成要素Ｂ２との相関を算出する（ステップＳ７４０）。以下の説明では、グラフィカルラッソ法を、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｌａｓｓｏ法とも記載する。なお、本実施形態では、相関算出部１０４が決定する正則化パラメータは、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｌａｓｓｏ法に用いられる正則化パラメータである。Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｌａｓｓｏ法とは、Ｌ１正則化付のガウシアンモデルから、精度行列を推定するための効率的なアルゴリズムである。例えば、ＪＥＲＯＭＥ ＦＲＩＥＤＭＡＮとＴＲＥＶＯＲ ＨＡＳＴＩＥとＲＯＢＥＲＴ ＴＩＢＳＨＩＲＡＮＩによるＢｉｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ （２００８）， ９， ３ ４３２－４４１号の“Ｓｐａｒｓｅ ｉｎｖｅｒｓｅ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｇｒａｐｈｉｃａｌ ｌａｓｓｏ”に記載されている。なお、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｌａｓｓｏ法に用いる正則化パラメータの値は、０よりも大きく、１よりも小さい値である。その他にもたとえばピアソンの積率相関などにより相関を算出する。

また、相関算出部１０４は、相関解析によって、構成要素Ａ１と構成要素Ｂ１との相関を算出することにより、上述した（６）の分析を行う。
図１２は、相関算出部１０４、有意差判定部１０５、差異算出部１０６の判定結果の表の一例を示す図である。

図１３は、相関算出部１０４が判定する「直接」又は「間接」の場合のネットワークの一例を示す図である。
図１３（ａ）には、「直接」のネットワークの一例を示す。図１３（ａ）は、ノードＡと、ノードＢとが、直接エッジによって接続される。また、このエッジの属性は、他の（１）～（５）までの分析によって決定される。また、他の構成要素同士のネットワークが予め判っている場合には、同一のネットワーク上に記載してもよい。

図１３（ｂ）には、「間接」のネットワークの一例を示す。図１３（ｂ）は、ノードＡと、ノードＢとが、他のノードを介して接続される。また、この他のノードを介した接続は、構成要素Ａと構成要素Ｂ以外の他の構成要素との相関関係の属性を分析することにより決定される。

有意差判定部１０５は、構成要素Ｂ１と構成要素Ｂ２との特徴量の差を算出することにより、上述した（４）の分析を行う（ステップＳ６４０）。
図１４は、有意差判定部１０５の判定結果の一例を示す図である。

図１４（ａ）は、コントロール特徴量と阻害特徴量の経時変化の一例を示すグラフである。線Ｌ１４１は、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ａ１の特徴量である。この特徴量は、例えば、構成要素Ａ１の輝度の値を時系列に並べたデータである。線Ｌ１４２は、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ｂ１の特徴量である。線Ｌ１４３は、阻害特徴量に含まれる構成要素Ｂ２の特徴量である。

線Ｌ１４１と、線Ｌ１４２と、線Ｌ１４３とは、時刻ｔ＝１のときに、変化のピークをもつ特徴量である。言い換えると、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ａ１の特徴量と、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ｂ１の特徴量と、阻害特徴量に含まれる構成要素Ｂ２の特徴量とは、刺激に対する応答時間がそれぞれ互いに同じである。つまり、構成要素Ａ１と、構成要素Ｂ１と、構成要素Ｂ２とは、相関関係がある。

有意差判定部１０５は、構成要素Ｂ１と、構成要素Ｂ２とのピークの高さに差があるか否かを判定する。この一例では、構成要素Ｂ１の特徴量と、構成要素Ｂ２の特徴量とは、ピークの高さが異なる。つまり、構成要素Ｂ１と、構成要素Ｂ２とは、有意な差がある。このため、有意差判定部１０５は、構成要素Ｂは、構成要素Ａの「下流」にある、と判定する。この判定結果に基づいて、図１４（ｂ）及び図１４（ｃ）に示すネットワークのように、ノードＡと、ノードＢとのエッジの矢頭の向きが決定される。この場合には、ノードＢは、ノードＡの下流にあるため、ノードＡからノードＢに向かう矢印によって、エッジが描かれる。

また、「直接」又は「間接」は、上述した相関算出部１０４が算出する（６）の分析結果によって決定される。
また、有意差判定部１０５が、構成要素Ｂ１と、構成要素Ｂ２との有意差が無いと判定する場合には、上述したように「非下流」と判定する。解析装置１０は、「非下流」と判定される場合には、相関算出部１０４が判定する（６）の結果が構成要素Ａ１と構成要素Ｂ１との相関が高いことを示す場合には、構成要素Ｂは、構成要素Ａの「上流の可能性高」と判定する。これは、構成要素Ａの阻害有りと、阻害無しとで、構成要素Ｂからの信号は変わらないため、構成要素Ｂは、構成要素Ａ以外の他の構成要素から影響を受けている可能性がある。また、構成要素Ａの阻害有りと、阻害無しとで、構成要素Ｂの信号の相関が高いため、構成要素Ｂは、構成要素Ａからの影響が少ない。また、構成要素Ｂ１と構成要素Ｂ２との特徴量には有意差が無く、阻害無しの場合に構成要素Ａと構成要素Ｂとの相関が高いため、構成要素Ａの上流にあると考えられる。

図１５は、このネットワークの一例を示す図である。
図１５（ａ）は「上流の可能性高」と判定する場合のネットワークである。図１５（ｂ）は「下流ではない」と判定する場合のネットワークである。

差異算出部１０６は、構成要素Ｂ１と構成要素Ｂ２との特徴量の差異を算出することにより、上述した（５）の分析を行う（ステップＳ６５０）。
図１６は、差異算出部１０６の判定結果の一例を示す図である。

図１６（ａ）は、コントロール特徴量と阻害特徴量の経時変化の一例を示すグラフである。線Ｌ１５１は、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ａ１の特徴量である。線Ｌ１５２は、コントロール特徴量に含まれる構成要素Ｂ１の特徴量である。線Ｌ１５３は、阻害特徴量に含まれる構成要素Ｂ２の特徴量である。

線Ｌ１５１と、線Ｌ１５２と、線Ｌ１５３とは、時刻ｔ＝１のときに、ピークをもつ特徴量である。つまり、構成要素Ａ１と、構成要素Ｂ１と、構成要素Ｂ２とは、相関関係がある。
差異算出部１０６は、構成要素Ｂ１と、構成要素Ｂ２とのピークの値の差異を判定する。

この一例では、構成要素Ｂ１の特徴量のピークは、値Ｂ１Ｖである。構成要素Ｂ２の特徴量のピークは、値Ｂ２Ｖである。値Ｂ１Ｖよりも、値Ｂ２Ｖの方が、大きい値である。構成要素Ｂ２は、構成要素Ｂ１よりも、ピークが大きい。このため、差異算出部１０６は、構成要素Ｂは、構成要素Ａによって「半端に抑制」される、と判定する。
この判定結果に基づいて、図１６（ｂ）及び図１６（ｃ）に示すネットワークのように、ノードＡと、ノードＢとのエッジの矢頭の向きが決定される。この場合には、ノードＢは、ノードＡの下流にあるため、ノードＡからノードＢに向かう矢印によって、エッジが描かれる。

また、「直接」又は「間接」は、上述した相関算出部１０４が算出する（６）の分析結果によって決定される。

相関算出部１０４は、相関解析によって、構成要素Ａ１と構成要素Ｂ１との相関を算出することにより、上述した（６）の分析を行う（ステップＳ６６０）。
なお、上述したステップＳ６２０からステップＳ６６０の演算は、必要な演算を行えばよく、全ての演算を行う必要はない。

図５に戻り、結果統合部１０７は、信号判定部１０３、相関算出部１０４、有意差判定部１０５及び差異算出部１０６から、分析結果をそれぞれ取得する。

結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答無」かつ、（２）の分析結果が「不応答」の場合には、分析結果のまとめとして「不応答」を、演算部１００の解析結果とする。
結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答無」かつ、（２）の分析結果が「抑制」の場合には、分析結果のまとめとして「抑制」を、演算部１００の解析結果とする。

結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答有」かつ、（２）の分析結果が「活性化」の場合には、分析結果のまとめとして「活性化」を、演算部１００の解析結果とする。

結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答有」かつ、（２）の分析結果が「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果が「Ｂ－Ｂ応答異」の場合には、分析結果のまとめとして「調節」を、演算部１００の解析結果とする。

結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答有」かつ、（２）の分析結果が「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果が「Ｂ－Ｂ応答反」かつ、（５）の分析結果が「逆転抑制」かつ、（６）の分析結果が「低」の場合には、分析結果のまとめとして「間接逆転抑制」を、演算部１００の解析結果とする。

結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答有」かつ、（２）の分析結果が「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果が「Ｂ－Ｂ応答反」かつ、（５）の分析結果が「逆転抑制」かつ、（６）の分析結果が「高」の場合には、分析結果のまとめとして「直接逆転抑制」を、演算部１００の解析結果とする。

結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答有」かつ、（２）の分析結果が「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果が「Ｂ－Ｂ応答反」かつ、（５）の分析結果が「逆転活性化」かつ、（６）の分析結果が「低」の場合には、分析結果のまとめとして「間接逆転活性化」を、演算部１００の解析結果とする。

結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答有」かつ、（２）の分析結果が「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果が「Ｂ－Ｂ応答反」かつ、（５）の分析結果が「逆転活性化」かつ、（６）の分析結果が「高」の場合には、分析結果のまとめとして「直接逆転活性化」を、演算部１００の解析結果とする。

結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答有」かつ、（２）の分析結果が「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果が「Ｂ－Ｂ応答同」かつ、（４）の分析結果が「非下流」かつ、（６）の分析結果が「低」の場合には、分析結果のまとめとして「下流ではない」を、演算部１００の解析結果とする。これは、構成要素Ａは、構成要素Ｂの下流ではないことを示す。

結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答有」かつ、（２）の分析結果が「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果が「Ｂ－Ｂ応答同」かつ、（４）の分析結果が「非下流」かつ、（６）の分析結果が「高」の場合には、分析結果のまとめとして「構成要素Ｂは構成要素Ａの上流の可能性高」を、演算部１００の解析結果とする。

結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答有」かつ、（２）の分析結果が「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果が「Ｂ－Ｂ応答同」かつ、（４）の分析結果が「下流」かつ、（５）の分析結果が「半端に抑制」かつ、（６）の分析結果が「低」の場合には、分析結果のまとめとして「間接半端に抑制」を、演算部１００の解析結果とする。

結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答有」かつ、（２）の分析結果が「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果が「Ｂ－Ｂ応答同」かつ、（４）の分析結果が「下流」かつ、（５）の分析結果が「半端に抑制」かつ、（６）の分析結果が「高」の場合には、分析結果のまとめとして「直接半端に抑制」を、演算部１００の解析結果とする。

結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答有」かつ、（２）の分析結果が「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果が「Ｂ－Ｂ応答同」かつ、（４）の分析結果が「下流」かつ、（５）の分析結果が「半端に活性化」かつ、（６）の分析結果が「低」の場合には、分析結果のまとめとして「間接半端に活性化」を、演算部１００の解析結果とする。

結果統合部１０７は、上述した（１）の分析結果が「応答有」かつ、（２）の分析結果が「阻害下応答有」かつ、（３）の分析結果が「Ｂ－Ｂ応答同」かつ、（４）の分析結果が「下流」かつ、（５）の分析結果が「半端に活性化」かつ、（６）の分析結果が「高」の場合には、分析結果のまとめとして「直接半端に活性化」を、演算部１００の解析結果とする。

結果統合部１０７は、この統合した結果に基づいて、ネットワーク或いは結果の一覧表を生成する。結果統合部１０７は、生成したネットワーク或いは結果の一覧表を、表示画像生成部１０８に対して供給する。表示画像生成部１０８は、結果統合部１０７からネットワーク或いは結果の一覧表を取得する。表示画像生成部１０８は、結果統合部１０７から取得したネットワーク或いは結果の一覧表に基づいて、表示画像を生成する（ステップＳ７０）。

表示画像生成部１０８は、生成した表示画像を、結果出力部３００に対して供給する。結果出力部３００は、表示画像生成部１０８から表示画像を取得する。結果出力部３００は、結果統合部１０７から取得した表示画像を、表示部３０に表示させる（ステップＳ８０）。

＜「調節」の詳細の分析方法 その１＞
次に、図１７を参照して、上述した説明では「調節」と判定した項目を、差異算出部１０６が、刺激に対する阻害特徴量およびコントロール特徴量の時間経過での構成要素Ｂの特徴量の変化を判定することにより、詳細に分析する方法について説明する。
図１７は、差異算出部１０６による「調節」の分析の詳細を示す図である。

差異算出部１０６は、構成要素Ｂ１と構成要素Ｂ２との相関が無く、「Ｂ－Ｂ応答異」と判定する場合に、特徴量の時系列に並べられた値を、「前期」「中期」「後期」に分割して判定する。なお、この一例では、３つの期間に分割したが、分割する期間の数はこれに限られず、一つの期間に一つの時刻を充ててもよいし、一つの期間に複数の時刻を充ててもよい。

「前期」は、時刻ｔ＝１から時刻ｔ＝２の間である。「中期」は、時刻ｔ＝３から時刻ｔ＝５の間である。「後期」は、時刻ｔ＝６から時刻ｔ＝７の間である。
線Ｌ１７１は、コントロール特徴量を示す線である。線Ｌ１７２は、阻害特徴量を示す線である。

差異算出部１０６は、線Ｌ１７１を、基準点ＣＰ１の特徴量の値と、「前期」に該当する特徴量の値との差異を算出する。この一例では、基準点ＣＰ１の特徴量の値と、「前期」に該当する特徴量の値との差異は、「正」の差である。差異算出部１０６は、線Ｌ１７２の、基準点ＣＰ２の特徴量の値と、「前期」に該当する特徴量の値との差異を算出する。この一例では、基準点ＣＰ２の特徴量の値と、「前期」に該当する特徴量の値との差異は無く、「無」である。差異算出部１０６は、前期の結果として、「正無」が示す結果である「補償抑制」と判定する。
ここで、基準点ＣＰ１及び基準点ＣＰ２は、任意の時刻の特徴量の値であってもよく、ユーザーによって決められた値であってもよいが、刺激前の特徴量の値を用いることが好ましい。

同様に、差異算出部１０６は、「中期」と「後期」とをそれぞれ判定する。この一例では、「中期」は、「無無」が示す結果である「不応答」と判定される。「後期」は、「負正」が示す結果である「逆転抑制」と判定される。

差異算出部１０６は、コントロール特徴量、阻害特徴量の記載の順に「無無」と差異を算出した場合には、構成要素Ｂは「不応答」と判定する。
差異算出部１０６は、同様に「無正」と差異を算出した場合には、構成要素Ｂは構成要素Ａによって「補償抑制」されると判定する。
差異算出部１０６は、同様に「無負」と差異を算出した場合には、構成要素Ｂは構成要素Ａによって「補償活性化」されると判定する。
差異算出部１０６は、同様に「正正」と差異を算出した場合には、構成要素Ｂは「無影響」と判定する。
差異算出部１０６は、同様に「正無」と差異を算出した場合には、構成要素Ｂは構成要素Ａによって「活性化」されると判定する。
差異算出部１０６は、同様に「正負」と差異を算出した場合には、構成要素Ｂは構成要素Ａによって「逆転活性化」されると判定する。
差異算出部１０６は、同様に「負負」と差異を算出した場合には、構成要素Ｂは「無影響」と判定する。
差異算出部１０６は、同様に「負正」と差異を算出した場合には、構成要素Ｂは構成要素Ａによって「逆転抑制」すると判定する。
差異算出部１０６は、同様に「負無」と差異を算出した場合には、構成要素Ｂは構成要素Ａによって「抑制」されると判定する。

次に、図１８を参照して、差異算出部１０６が「調節」と判定された項目を詳細に分析する演算手順について説明する。
図１８は、差異算出部１０６が「調節」と判定された項目を詳細に分析する演算手順の一例を示す図である。

差異算出部１０６は、阻害特徴量と、コントロール特徴量とを、所定の時間区分に分割する（ステップＳ６５１）。この一例では、差異算出部１０６は、「前期」と「中期」と「後期」とに３分割する。
差異算出部１０６は、「前期」に該当するコントロール特徴量の値と、基準点ＣＰ１との差異を算出する。差異算出部１０６は、「前期」に該当する阻害特徴量の値と、基準点ＣＰ２の値との差異を算出する（ステップＳ６５２）。差異算出部１０６は、算出したこの２つ差異に基づいて、「前期」の相関関係の属性を判定する（ステップＳ６５３）。

差異算出部１０６は、「中期」に該当するコントロール特徴量の値と、基準点ＣＰ１との差異を算出する。差異算出部１０６は、「中期」に該当する阻害特徴量の値と、基準点ＣＰ２の値との差異を算出する（ステップＳ６５４）。差異算出部１０６は、算出したこの２つ差異に基づいて、「中期」の相関関係の属性を判定する（ステップＳ６５５）。

差異算出部１０６は、「後期」に該当するコントロール特徴量の値と、基準点ＣＰ１との差異を算出する。差異算出部１０６は、「後期」に該当する阻害特徴量の値と、基準点ＣＰ２の値との差異を算出する（ステップＳ６５６）。差異算出部１０６は、算出したこの２つ差異に基づいて、「後期」の相関関係の属性を判定する（ステップＳ６５７）。

＜「調節」の詳細の分析方法 その２＞
「調節」の詳細の分析方法 その１では、コントロール特徴量同士及び阻害特徴量同士の差異を算出することにより、「調節」の詳細を分析する方法について説明した。次に、阻害特徴量と、コントロール特徴量との有意差を比較することにより、「調節」の詳細を分析する方法について説明する。
有意差判定部１０５は、刺激に対する阻害特徴量およびコントロール特徴量の時間経過での構成要素Ｂの特徴量の変化を判定することにより、詳細に分析する。
図１９は、有意差判定部１０５による「調節」の分析の詳細を示す図である。

有意差判定部１０５は、構成要素Ｂ１と構成要素Ｂ２との相関が無く、「Ｂ－Ｂ応答異」と判定する場合に、上述したように「前期」「中期」「後期」に分割して判定する。有意差判定部１０５は、「前期」「中期」及び「後期」に該当するコントロール特徴量の値と、阻害特徴量の値との間の有意差を判定する。なお、この一例では、３つの期間に分割したが、分割する期間の数はこれに限られず、一つの期間に一つの時刻を充ててもよいし、一つの期間に複数の時刻を充ててもよい。なお、一つの期間に複数の時刻が存在する場合は、各期間に、それぞれコントロール特徴量、阻害特徴量を一つの群としてまとめ、有意差を判定する。
線Ｌ１９１は、コントロール特徴量を示す線である。線Ｌ１９２は、阻害特徴量を示す線である。

有意差判定部１０５は、線Ｌ１９１と、線Ｌ１９２との、「前期」「中期」及び「後期」に該当する特徴量の値との有意差を判定する。この一例では、「前期」は、コントロール特徴量の方が大きい。「中期」は、コントロール特徴量の値と阻害特徴量の値とに差が無い。「後期」は、コントロール特徴量の値の方が阻害特徴量の値よりも小さい。この場合には、有意差判定部１０５は、「前期活性化後期抑制」と判定する。

有意差判定部１０５は、「前期」がコントロール特徴量の値の方が、阻害特徴量の値よりも大きい場合には、「前期」の結果として、構成要素Ｂは構成要素Ａによって「活性化」されると判定する。

有意差判定部１０５は、「前期」がコントロール特徴量の値と、阻害特徴量の値との差が無い場合には、「前期」の結果として、構成要素Ｂは「無影響」と判定する。

有意差判定部１０５は、「前期」がコントロール特徴量の値の方が、阻害特徴量の値よりも小さい場合には、「前期」の結果として、構成要素Ｂは構成要素Ａによって「抑制」されると判定する。

有意差判定部１０５は、「前期」で行った判定方法によって、「中期」及び「後期」においても同様に判定する。

有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「活性化」、「中期」が「活性化」、「後期」が「活性化」と判定する場合には、「全期活性化」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「活性化」、「中期」が「活性化」、「後期」が「無影響」と判定する場合には、「前中期活性化」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「活性化」、「中期」が「活性化」、「後期」が「抑制」と判定する場合には、「前中期活性化後期抑制」と判定する。

有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「活性化」、「中期」が「無影響」、「後期」が「活性化」と判定する場合には、「前後期活性化」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「活性化」、「中期」が「無影響」、「後期」が「無影響」と判定する場合には、「前期活性化」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「活性化」、「中期」が「無影響」、「後期」が「抑制」と判定する場合には、「前期活性化後期抑制」と判定する。

有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「活性化」、「中期」が「抑制」、「後期」が「活性化」と判定する場合には、「前後期活性化中期抑制」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「活性化」、「中期」が「抑制」、「後期」が「無影響」と判定する場合には、「前期活性化中期抑制」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「活性化」、「中期」が「抑制」、「後期」が「抑制」と判定する場合には、「前期活性化中後期抑制」と判定する。

有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「無影響」、「中期」が「活性化」、「後期」が「活性化」と判定する場合には、「中後記活性化」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「無影響」、「中期」が「活性化」、「後期」が「無影響」と判定する場合には、「中期活性化」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「無影響」、「中期」が「活性化」、「後期」が「抑制」と判定する場合には、「中期活性化後期抑制」と判定する。

有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「無影響」、「中期」が「無影響」、「後期」が「活性化」と判定する場合には、「後期活性化」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「無影響」、「中期」が「無影響」、「後期」が「無影響」と判定する場合には、「無関係」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「無影響」、「中期」が「無影響」、「後期」が「抑制」と判定する場合には、「後期抑制」と判定する。

有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「無影響」、「中期」が「抑制」、「後期」が「活性化」と判定する場合には、「中期抑制後期活性化」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「無影響」、「中期」が「抑制」、「後期」が「無影響」と判定する場合には、「中期抑制」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「無影響」、「中期」が「抑制」、「後期」が「抑制」と判定する場合には、「後中後期抑制」と判定する。

有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「抑制」、「中期」が「活性化」、「後期」が「活性化」と判定する場合には、「前期抑制中後期活性化」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「抑制」、「中期」が「活性化」、「後期」が「無影響」と判定する場合には、「前期抑制中期活性化」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「抑制」、「中期」が「活性化」、「後期」が「抑制」と判定する場合には、「前後期抑制中期活性化」と判定する。

有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「抑制」、「中期」が「無影響」、「後期」が「活性化」と判定する場合には、「前期抑制後期活性化」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「抑制」、「中期」が「無影響」、「後期」が「無影響」と判定する場合には、「前期抑制」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「抑制」、「中期」が「無影響」、「後期」が「抑制」と判定する場合には、「前後期抑制」と判定する。

有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「抑制」、「中期」が「抑制」、「後期」が「活性化」と判定する場合には、「前中期抑制後期活性化」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「抑制」、「中期」が「抑制」、「後期」が「無影響」と判定する場合には、「前中期抑制」と判定する。
有意差判定部１０５は、結果のまとめとして、「前期」が「抑制」、「中期」が「抑制」、「後期」が「抑制」と判定する場合には、「全期抑制」と判定する。

次に、図２０を参照して、有意差判定部１０５が「調節」と判定された項目を詳細に分析する演算手順について説明する。
図２０は、有意差判定部１０５が「調節」と判定された項目を詳細に分析する演算手順の一例を示す図である。

有意差判定部１０５は、阻害特徴量と、コントロール特徴量とを、所定の時間区分に分割する（ステップＳ６４１）。この一例では、差異算出部１０６は、「前期」と「中期」と「後期」とに３分割する。
有意差判定部１０５は、「前期」に該当するコントロール特徴量の値と、阻害特徴量の値との有意差を判定する。有意差判定部１０５は、この有意差の判定結果に基づいて、「前期」の相関関係の属性を判定する（ステップＳ６４２）。

有意差判定部１０５は、「中期」に該当するコントロール特徴量の値と、阻害特徴量の値との有意差を判定する。有意差判定部１０５は、この有意差の判定結果に基づいて、「中期」の相関関係の属性を判定する（ステップＳ６４３）。

有意差判定部１０５は、「後期」に該当するコントロール特徴量の値と、阻害特徴量の値との有意差を判定する。有意差判定部１０５は、この有意差の判定結果に基づいて、「後期」の相関関係の属性を判定する（ステップＳ６４４）。

図２１は、有意差判定部１０５が判定した結果に基づく、構成要素Ａと構成要素Ｂとのネットワークの一例を示す図である。
このネットワークでは、構成要素Ａは、「前期」に構成要素Ｂを活性化し、「後期」に構成要素Ｂを抑制することを示す。

＜まとめ＞
以上説明したように、解析装置１０は、細胞のある構成要素を阻害した阻害細胞から得られる阻害特徴量と、この構成要素を阻害しないコントロール細胞から得られるコントロール特徴量とを比較することにより、ある構成要素と、この構成要素とは異なる構成要素との相関関係の属性を分析する。
これにより、解析装置１０は、従来、ある構成要素と、他の構成要素との相関があることを示すネットワークに加えて、構成要素同士の相関関係の関連を解析することができる。例えば、解析装置１０は、ある構成要素が他の構成要素を活性化することや、抑制することを解析することができる。また、解析装置１０は、この解析結果を表現したネットワーク或いは一覧表を示す表示画像を生成することができる。これにより、解析装置１０は、ユーザーに対して、解りやすく細胞の構成要素同士の相関関係の属性を示すことができる。

また、解析装置１０は、（１）コントロール実験結果の構成要素Ｂの信号の有無の分析と、（２）コントロール実験結果と阻害実験結果とに基づく構成要素Ｂの信号の有無の分析と、（３）Ｂ－Ｂ間の特徴量の変化が同じタイミングで変化するか否かの分析と、（４）Ｂ－Ｂ間の特徴量の変化の程度が異なるか否かの分析と、（５）Ｂ－Ｂ間の特徴量の変化の大きさを分析と、（６）コントロール実験結果の、構成要素Ａと構成要素Ｂとの相関関係に基づく分析との６つの分析を組み合わせることにより、複数の判定結果に基づいて属性を解析するため、詳細に構成要素Ａと、構成要素Ｂとの相関関係の属性を解析することができる。

また、解析装置１０は、構成要素からの信号の有無を、多群の比較又は２群の比較によって判定する。これにより、解析装置１０は、ノイズなどの信号を除去することができるため、より正確に構成要素Ａと、構成要素Ｂとの相関関係の属性を解析することができる。

なお、上述した説明では、解析装置１０は、構成要素Ａと構成要素Ｂとの相関関係の属性について説明したが、これに限られない。阻害実験結果及びコントロール実験結果から得られる他の構成要素についても解析してもよい。例えば、解析装置１０は、細胞ＣＬに含まれる構成要素Ｃと、構成要素Ａとの相関関係の属性について解析してもよい。また、解析装置１０は、構成要素Ａと構成要素Ｂとの相関関係の属性と、構成要素Ａと構成要素Ｃとの相関関係の属性とを、組み合わせて表現してもよい。

なお、解析装置１０によって画像処理される画像は、顕微鏡装置２０によって撮像される画像だけに限らず、例えば、解析装置１０が備える記憶部２００に予め記憶されている画像や、不図示の外部記憶装置に予め記憶されている画像であってもよい。つまり、解析装置１０は、細胞画像取得部１０１を備えなくてもよい。また、顕微鏡観察システム１は、顕微鏡装置２０を備えなくてもよい。
また、解析装置１０に供給される画像は、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介して、画像が送信されても構わない。また、解析装置１０の各処理を実行するために、単一の処理装置でも構わないし、複数の処理装置でも構わない。複数の処理装置を用いる場合には、処理毎に異なる処理装置で処理を実行しても構わない。

なお、本発明の実施形態における解析装置１０の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、上述した種々の処理を行ってもよい。

なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

なお、上述の各実施形態の要件は、適宜組み合わせることができる。また、一部の構成要素を用いない場合もある。また、法令で許容される限りにおいて、上述の各実施形態及び変形例で引用した装置などに関する全ての公開公報及び米国特許の開示を援用して本文の記載の一部とする。

１…顕微鏡観察システム、１０…解析装置、２０…顕微鏡装置、３０…表示部、１０１…細胞画像取得部、１０２…特徴量算出部、１０３…信号判定部、１０４…相関算出部、１０５…有意差判定部、１０６…差異算出部、１０７…結果統合部、１０８…表示画像生成部、２００…記憶部、３００…結果出力部

Claims (1)

1. 解析装置。
   

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