JP3351536B2 - 染色体の分類方法 - Google Patents

染色体の分類方法

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Description

【発明の詳細な説明】 発明の分野及び背景 本発明は、本来の位置で彩色された染色体の、カラー
（スペクトル）核型への分類に関し、このような分類を
行うために、特に、顕著な基準スペクトルを識別するた
めの方法に関する。
蛍光染料（すなわち、蛍光プローブ、発蛍光団、蛍光
色素、これらすべてをこの明細書では互換的に用いる）
を用いることは、組織及び及び細胞を分析するための最
も強力な、そして一般的な道具の一つである。したがっ
て、蛍光顕微鏡検査法は、光学顕微鏡検査法に用いられ
る最も重要な実験方法の一つである（「蛍光分光分析法
の原理」［Lakowicz（1983）Principles of fluorescen
ce spectroscopy,Plenum Press,New York,London］を参
照）。
蛍光プローブの能力は、主に、特性染料が結び付くこ
とが可能な生物学的構造の素晴らしい多種多様性による
ものである（「生体医学における蛍光の応用」［Waggon
er（1986）Applications of fluorescence in the biom
edical sciences,Eds.Taylor et al.,New York:Alan R.
Liss,Inc.pp.3−28］を参照）。蛍光プローブの詳細な
論評については、「生物学の技術シリーズ、生物学的活
動に対する蛍光及び発光性プローブ」［Mason（edito
r）（1993）Fluorescent and Luminescent Probes for
Biological Activity,Biological Techniques Series,e
dited by Sattelle,Academic Press Limited,London］
及び「蛍光顕微鏡検査法入門」［Ploem and Tanke（198
7）Introduction to Fluorescence Microscopy,Oxford
University Press,Royal Microscopical Society］）を
参照すべきである。
新しく、より洗練された多色の蛍光染料分子の急速な
開発は、これら染料の可能性をフルに利用可能な、より
進んだ蛍光結像技術を絶えず必要としている。蛍光染料
が今日の研究のやり方に革命的な衝撃をもたらしたこと
への論議については、「光学顕微鏡検査法の新しいビジ
ョン」［Taylor et al.（1992）The New Vision of Lig
ht Microscopy,American Scientist,Vol.80,pp.322−33
5］を参照すべきである。
多数の蛍光プローブの検出が有意義な利点となる重要
な例としては、FISH（蛍光in situハイブリダイゼーシ
ョン）がある。FISHは、染色体レベルで遺伝子を分析
し、遺伝子及び染色体の増幅、欠失、転座、配置替え、
その他の起こり得る遺伝子欠陥を見つけるために用いら
れる（「成長遺伝学とホルモン９」［Emanuel（1993）G
rowth Genetics and Hormones 9,pp.6−12］を参照）。
多くの癌及び先天性異常を含む特定の病気及び疾患
は、いくつかの遺伝子の不良（すなわち突然変異）によ
って起こる遺伝子障害である。多くの他の病気も、遺伝
子の要素、すなわち、遺伝子欠陥が存在するためである
と知られている、あるいは信じられている。遺伝子欠陥
は、単独では病気を引き起こさないが、病気の発生に寄
与する、あるいは、後に病気になる可能性を増すもので
ある。この現象は、本技術において多因子の病気及び遺
伝子的疾病素質として知られている。
明らかな遺伝子欠陥と既知の病気との相関関係は、医
者が決定的な診断を行い、多くの病気を早期に発見し処
置することを可能とする。遺伝カウンセリングは、その
可能性がある親や、その危険性がある人々が持つ、将来
における潜在的に重大な医学的問題の可能性を示し、そ
れを阻止する注意を喚起することができる。
8,000以上もの遺伝子障害が確認されたが、その多く
は同義遺伝子障害に関連している。染色体が遺伝情報の
キャリアであることが発見された後、科学者は、特定の
疾患に責任がある染色体が持つ、目に見える欠陥を記録
することが可能であると理論的に考えた。
1960年代に、分裂中期の染色体スプレッドの顕微鏡検
査法に基づく分類のために着色技術が開発された。過去
数十年間、染色体のバンディング・パターンの視覚的分
析は、人間の遺伝子障害を、分裂中期染色体の観察され
た構造的な異常へ関連づけるために用いられている。染
色体は、それらの長さに沿った特有の明暗のバンドを明
らかにするために、通常、ギームザ染色（Ｇバンディン
グ）を施した後に明視野顕微鏡検査法によって、あるい
は、蛍光染色（Ｒ−バンディング）の後に蛍光顕微鏡検
査法によって調べられる。患者のバンディング・パター
ンを正常染色体のパターンに注意深く比較することによ
って、奇形及び遺伝病を起こす転座（染色体間あるいは
染色体内における遺伝物質の交換）、欠失（染色体ある
いはその断片が欠けている）、付加、逆位等の異常が明
らかになる。しかしながら、従来の染色体バンディング
技術には分解能に限界がある。
蛍光in situハイブリダイゼーション（FISH）は、複
数の補足的な技術の改良を受けて、過去25年間に渡って
発展したものである。この技術は、染色体上に遺伝子の
正確な位置をマップし、染色体の、従来の染色によって
は目に見えない非常に小さな遺伝子欠陥をも検出する良
い道具を開発したいという、細胞遺伝学者の願望によっ
て生まれたものである。
ヒト・ゲノム・プロジェクト（HGP）、人間のすべて
の遺伝子を識別しマップする大胆なイニシアティブは、
FISHに興味を示し、必要なDNAプローブの開発を早め
た。現行のFISH技術は、強力な免疫プローブの同時の開
発、顕微鏡検査法及び分光分析法のための優秀な蛍光染
料の多種多様な増加、そして蛍光顕微鏡検査法に用いら
れる対物レンズ、照明装置及びフィルタの劇的な改良に
よって可能になった。
FISHの可能及び実用性は、多くの要因による。（１）
FISHは、単に、単離した染色体及び核に用いられるばか
りでなく、固定パラフィンに埋め込まれた組織内におけ
る細胞全体にも用いられる。（２）比較的小さな欠陥を
検出できる（より小さな欠陥を検出するようにと、性能
は常に改善されている）。（３）比較的速く結果を提供
できる。（４）適度なコストは、大部分の臨床検査室や
研究所でそれが用いられることを可能にする。（５）種
々のプローブ及び試料タイプに使用できるように改良が
可能である。（６）高い特定性及び感度が、（７）短時
間、通常２時間ほどで達成可能である。
多くのFISHの用途において必要なことは、単に、細胞
遺伝学者が、顕微鏡のアイピースを介して、あるいはモ
ニタ上の画像において、蛍光ラベルが存在するか否かを
測定するだけである。幾分複雑な試料については、１あ
るいは２色のラベルを単純にカウントするだけでよい。
しかしながら、デジタル画像を処理し、それらから数値
データを抽出する能力は、FISH技術に新しい巨大な機能
を加えるものである。
適切な結像方法によって、かなり不明瞭なFISH画像の
明瞭度が向上するため、標識された染色体及び遺伝子座
が明確に確認可能となる。容易に達成可能な実験条件下
で、標識サイト数は自動的に計測可能である。また、各
標識サイトの輝度が測定され、例えば、特定の遺伝子の
存在数を明らかにするDNA量が計算される。
上記で論じたように、FISHは、標識したプローブの位
置、各染色体上の標識サイト数及び各サイトにおける標
識の輝度（遺伝物質の量）についての情報を提供する。
動原体（反復DNA）プローブ及び染色体ペイントは、目
標に定められた各染色体を標識し、コピー数を数えるた
めに用いられる。遺伝子座特定プローブは、遺伝物質の
小さな領域の位置をマップするために用いられる。これ
らのタイプのプローブは、そのままの細胞分裂間期核及
び分裂中期の染色体スプレッドに用いることが可能で、
視覚的にあるいは適当なアルゴリズムによって自動的に
計数可能であり、特定の染色体、染色体分裂片、あるい
は遺伝子があまりに多いあるいはあまりにも少ないため
に起こる遺伝病を識別するために決まって用いられる。
いくつかの癌の非常に早期の段階においては、細胞が
明らかに異常であると確認されるかなり以前に、特定の
遺伝子の数が増加することがある。この現象は、遺伝子
増幅としてこの技術分野で知られているが、遺伝子座特
定プローブを用いることによって、均一に染色された領
域（HSR）そして／あるいは二重の微細な染色体として
探知可能である。癌細胞における染色体異常を検出する
ためにFISHを用い、その病気の発達段階を指摘すること
によって、病期に応じて有効度が異なる多くの治療方法
から、最適な治療を選択することができる。
染色体を（例えば、音波破砕によって）物理的に、あ
るいは（例えば、エンドヌクレアーゼによって）酵素的
に切り刻み、（例えば、流動細胞計算法を用いて）単離
し、分裂片全てに対してプローブのセットを生成するこ
とによって、一つの特定な染色体の全面に一様に標識す
ることが可能である。染色体ペイントとしても知られて
いる染色体プローブの全体は、ターゲット染色体のすべ
てのコピーに蛍光標識する。染色体彩色の一つの重要な
用途は、特徴的に特定の癌の早期に起こる、二つの染色
体間における遺伝物質の転座を検出することにある。し
かしながら、他の染色体異常も検出可能である。
例えば、もし染色体Ａが緑のペイントで標識され、染
色体Ｂが赤のペイントで標識されたなら、ＡからＢへの
遺伝物質の転座は、赤色領域に隣接した緑色領域として
現われる（また、逆も同様である）。
通常、正常な染色体から生成された染色体ペイント
が、異常な（患者の）染色体上の欠失あるいは転座を検
出するために用いられる。逆方向の染色体彩色は、異常
な染色体から生成されたプローブを、その異常な染色体
に物質を寄付した種々の正常な染色体からDNAを識別す
るために用いる。
本発明の方法は、下記の例に実証されるように、一回
の交雑処理そして一回の短い測定によって、ヒト核型
（すなわち、ゲノム）を構成する24の異なる染色体を各
々が異なる色に彩色し、同時に検出して識別し、カラー
のヒト核型を有意義に表示することを可能にする。
染色体ペイントを標識するために用いる多色蛍光染料
における注目すべき改善は、少数の基本的な蛍光染料を
種々に組合せて用いる組合せ蛍光戦略（例えば、組合せ
による標識化や組合せによる交雑）の導入にある。組合
せ標識の詳細については、「組合せ蛍光及びデジタル結
像顕微鏡検査法を用いるin situハイブリダイゼーショ
ンによる七つの異なるDNAプローブの同時の視覚化」［R
ied et al.,（1992）Simultaneous visualization of s
even different DNA probes by in situ hybridization
using combinatorial fluorescence and digital imag
ing microscopy.Proc.Natl.Acad.Sci.USA 89,1388−139
2］及び「遺伝子診断における蛍光in situハイブリダイ
ゼーション」［Ried（Jan.1994）Fluoreszenz in situ
Hybridizierung in der genetischen Diagnostik,Facul
ty of theoretical medicine,Ruprecht−Karls Univers
ity Heidelberg］を参照。組合せ交雑の詳細について
は、「比較ゲノムin situハイブリダイゼーションによ
る染色体の完全な、そして部分的な増加及び減少の検
出」［du−Manoir et al.（1993）Detection of comple
te and partial chromosome gains and losses by comp
arative genomic in situ hybridization.Hum.Genet.9
0,590−610］を参照。
ビオチンあるいはジゴキシゲニン等のハプテンが酵素
反応を用いてDNAに取り入れられる間接的な方法を含
み、FISH分析に用いるためにDNAプローブを標識する多
数の方法が利用可能である。分裂中期の染色体スプレッ
ドへ、あるいは細胞分裂間期の核への交雑後、免疫学的
方法を用いることによってハイブリッドを蛍光標識す
る。最近では、蛍光染料は、直接的にプローブに取り入
れられ、中間ステップを用いることなく検出される。標
準的なFISHの染料には、フルオレセイン、ローダミン、
テキサス・レッド及びカスケード・ブルーが含まれ、マ
ルチプローブFISH分析は、異なるプローブを、異なるハ
プテンあるいは蛍光染料あるいはそれらの組合せで標識
することによって達成される。これは、この技術におい
て組合せプローブとして知られる（「組合せ蛍光発光及
びデジタル結像顕微鏡検査法を用いるin situハイブリ
ダイゼーションによる七つの異なるDNAプローブの同時
の視覚化」［Ried et al.,（1992）Simultaneous visua
lization of seven different DNA probes by in situ
hybridization using combinatorial fluorescence and
digital imaging microscopy.Proc.Natl.Acad.Sci.USA
89,1388−1392;and,Ried（Jan.1994）Fluoreszenz in
situ Hybridizierung in der genetischen Diagnostik,
Faculty of theoretical medicine,Ruprecht−Karls Un
iversity Heidelberg］を参照）。択一的に、任意のプ
ローブのプールを、各々が異なる発蛍光団で標識された
サブ・プールに分け、これらサブ・プールを、同様の交
雑結果が得られるように再編成する。この方法は、本技
術において組合せ交雑として知られている（「比較ゲノ
ムin situハイブリダイゼーションによる染色体の完全
な、そして部分的な増加及び減少の検出」［du−Manoir
et al.（1993）Detection of complete and partial c
hromosome gains and losses by comparative genomic
in situ hybridization.Hum.Genet.90,590−610］を参
照）。これらの両分類戦略により、組合せプローブが得
られる。したがって、この明細書、特に請求項におい
て、用語「初蛍光団の組合せ」あるいは「組合せ蛍光戦
略」が用いられた場合、それは上記に説明したように、
組合せ標識及び組合せ交雑の両方に言及するものであ
る。
染色体彩色及び核型作成、染色体多色バンディング及
び比較ゲノム交雑に対する組合せ発蛍光団の使用につい
ては、1996年４月22日に出願された米国特許出願第08/6
35,820号及び雑誌『サイエンス』「ヒト染色体の多色ス
ペクトル核型分析」［E,Schroeck et al.（1996）Multi
color spectral karyotyping of human chromosomes.Sc
ience,273,494−497］に詳細に説明されている。
『サイエンス』に説明された主な進歩は、蛍光in sit
uハイブリダイゼーション（FISH）後、スペクトル結像
による全ゲノム走査によって、各ヒト染色体に対する被
定義発光スペクトルの瞬間的な視覚化が可能になること
である。スペクトルのコンピュータによる分離（分類）
によって、スペクトル的に重なり合う染色体特定DNAプ
ローブが確認可能となり、すべてのヒト染色体が同時に
識別される。
このスペクトル結像によるアプローチは、フーリエ分
光分析法、電荷結合素子（CCD）結像及び光学顕微鏡検
査法を組み合わせ、可視及び近赤外のスペクトル範囲に
おいて試料のすべてのポイントにおける発光スペクトル
を同時に測定するもので、スペクトル的に重なり合う多
数のプローブの使用を可能にする。このアプローチは、
（多くの異なる波長において測定される各ピクセルの輝
度シーケンスから識別される）個々のスペクトルの測定
に基づいており、多数の発蛍光団の識別が容易になる。
蛍光色素の識別が、少数の狭帯域蛍光色素特定光学フィ
ルタを介した蛍光輝度の測定に基づく従来の蛍光外顕微
鏡検査法（epifluorescence microscopy）［Speicher e
t al.（1996）Nature Genetics 12:368−375を参照］と
は対照的に、スペクトル核型分析を用いることで、放射
光線のスペクトル内における発光光子に存在する利用可
能な全情報を分析に用いることが可能になる。
スペクトル的に重なり合う発蛍光団を識別（分類）す
るためのスペクトルに基づく方法は、各蛍光色素の発光
スペクトルに測定可能な一貫した違いがあるという条件
で、多数の蛍光色素に容易に拡張できる。
また、分裂中期の試料における各々のヒト染色体の同
時識別、すなわちスペクトル核型分析として言及される
アプローチについても報告がある。この目的に対して、
流れに沿って分類したヒト染色体から重合酵素連鎖反応
（PCR）によって生成した染色体特定複合ライブラリ
を、五つの異なる発蛍光団あるいはその組合せに共役し
たヌクレオチドで直接的に標識する。次に、24の染色体
すべてを含む複合プローブ・セットを分裂中期の染色体
に交雑し、染色体特定標識を抑制交雑によって達成す
る。特に、複合ライブラリにおける反復シーケンスは、
標識のないヒトCot−1 DNAを過剰に加えることによって
阻止する。
この交雑は、RGB表示及び分類色の両方で示される。
スペクトル結像の後、表示色によって、ヒト染色体のす
べてが容易に視覚化でき、各ピクセルにおけるスペクト
ル測定に基づき、染色体分類アルゴリズムを適用し、ヒ
ト染色体のすべての核型をスペクトル的に作成する。最
も重要な分析アルゴリズムの一つとしては、画像内の多
数の異なるスペクトルを識別し分類色で強調表示するス
ペクトルに基づく分類アルゴリズムがある。ヒト染色体
のすべてに対して、それらのスペクトルに基づき特定の
分類色を割当てることが可能になる。このアルゴリズム
は、各染色体の（参照）スペクトルが既に測定されコン
ピュータ内の参照ライブラリに保存されていることを想
定している。画像の各ピクセルへの分類色の割り当て
は、その任意のピクセルにおけるスペクトルに最も類似
する基準スペクトルに割り当てられている分類色に応じ
て行われる。式１に示す最小平方誤差アルゴリズムが、 すべてのピクセルに対して計算される。ここで、Ix,y
（λ）は、ピクセル座標ｘ、ｙにおける正規化スペクト
ルであり、In（λ）は、各染色体（ｎ＝１、２・・・、
23、24）の正規化基準スペクトルを表す。すべての基準
スペクトルに対するSx,y,nの値を計算した後、最小値が
選択され、そのピクセルに最も類似する基準スペクトル
に割り当てられている分類色に応じて人工の分類色が割
り当てられる。
染色体異常のスクリーニング方法としてのスペクトル
核型分析の可能性を、以前、従来のバンディング方法、
あるいは染色体彩色プローブによるFISHを行ったことが
ある多数の研究室からの臨床試料を分析することによっ
て、さらに調査した。例外なく、Ｇバンディングとスペ
クトル核型分析は一貫した結果を示した。あるケースで
は、ギームザ・バンディングは、染色体異常を完全に解
釈するに十分ではなかった。これらのケースに対して
は、スペクトル核型分析による染色体異常の診断を、従
来の二色FISH分析で確認した。この報告のために分析さ
れた識別可能な最小の異常は、相互転座が従来のバンデ
ィング分析によっては識別することができない転座ｔ
（1;11）（q44;p15.3）であった。相互転座の一因とな
った染色体物質の起源を正確に分類できた。染色体１及
び11上の転座セグメントを、染色体1q及び11pに対する
副末端小粒（subtelomere）特定コスミド・プローブに
よって確認した。用いたプローブの位置に基づいて、変
質の大きさを＞1,500kbpであると推定した。第二のケー
スでは、バンディング分析は、染色体４のセグメントの
染色体12への転座を示唆したが、スペクトル核型分析
は、追加の染色体物質の起源を、染色体４からのもので
あるとはっきりと識別し分類した。スペクトル核型分析
の感度の限界を測定するために、染色体16及び17を伴う
（分裂中期及び前中期の染色体において識別が不可能
な）超顕微鏡的な転座のケースを調べた。このｔ（16;1
7）は、以前、コスミド・プローブを用いるFISHで実証
され、染色質の相互交換はおよそ500kbpと概算されたも
のである。この患者からの分裂中期染色体で行ったスペ
クトル核型分析は、既知のｔ（16;17）を識別すること
に失敗した。これは、現在利用可能な彩色プローブによ
る分裂中期の染色体分析の感度の限界が500から1,500kb
pであることを示唆する。
スペクトル核型分析は、従来のバンティング分析を補
完するために用いることができるアプローチであるとい
うことを証明するために、先にＧバンディングされた染
色体に対する交雑をも行った。恐らく、Ｇバンディング
のために必要なトリプシン消化が原因で、先にＧバンデ
ィングされていない分裂中期のものと比較して、信号輝
度が僅かに減少した。信号輝度の損失はおよそ10％であ
り、これは、露光時間を延ばすことによって容易に補正
することが可能である。Ｇバンディングされなかった染
色体に比較して、先にＧバンディングされた染色体の縁
には、ノイズが僅かに増したことが観察された。しかし
ながら、分裂中期の分類は容易に達成することが可能で
ある。
したがって、上記のアプローチによれば、第一に、単
一の正常な核型の染色体を、従来の染色体バンディング
技術（例えばＧバンディングあるいはＲ−バンディン
グ）によって識別する。第二に、同じ染色体を、上記に
説明したように染色体ペイントで交雑する。第三に、以
前に染色体バンディングによって測定したように、染色
体タイプ（例えば１−22、ヒト男性のＸ及びＹ）に属性
があるピクセルを特徴づける平均的なスペクトルを計算
し、その結果として生じるスペクトル（例えば、ヒトに
対しては24）によって、基準スペクトルのライブラリを
形成する。第四に、その後、これらの基準スペクトル
を、新しい核型のピクセルをそれらの染色体に分類する
ために用いる。
しかしながら、実験的な観察によれば、このアプロー
チが常に成功するとは限らない。ある場合には、新しい
核型を適切に分類することは不可能である。これは、腫
瘍細胞の核型等の、異常な核型を分析するときに、特に
顕著である。これは、次の理由の一つ、あるいはそれ以
上に起因するものと考えられる。第一に、交雑効率の違
い。第二に、異なる源からの染色体は、交雑、発光等に
対して、一貫して異なる反応を示すこと。そして第三
に、各測定に対して測定装置が同一に較正されないこ
と。
しかしながら、さらに、基準スペクトルを核型分析に
用いるとき、それら基準スペクトルが得られた染色体に
対して、最良の分類結果が得られるということが観察さ
れた。言い換えれば、用いる基準スペクトルが内部スペ
クトルであるときに最良の結果が達成可能である。しか
し、上記に説明したように、これは、分類の前に、従来
の染色体バンディング技術を介して染色体を識別するこ
とを必要とする。これは、次の理由から、分類方法の使
用範囲を限定するものである。（ｉ）この方法は自動化
が容易でない。（ii）染色体の従来のバンディング・パ
ターンの分析のために、高度な教育を受けた細胞遺伝学
者が必要である。そして（iii）腫瘍細胞核型等の異常
な核型について多くの場合、従来のバンディング・パタ
ーンは情報が有益でなく、したがって確証が得られな
い。
本発明は、染色体の分類のために、より顕著な基準ス
ペクトルを識別するための方法に関し、これらの基準ス
ペクトルは、各々の核型から得られたスペクトル情報か
ら、各々の核型に対してほぼ自動的に計算されるもので
ある。換言すれば、本発明の方法は、染色体分類のため
に、内部基準スペクトルを、各核型に対してほぼ自動的
に計算、識別して、分類のために内部基準スペクトルを
用いることによって、従来の技術における上記の制限を
克服するものである。
発明の要約 本発明は、本来の位置で彩色した染色体をカラー（ス
ペクトル）核型に分類するための方法と、このような分
類を行うために顕著な内部基準スペクトルを識別するた
めの方法とを提供する。
下記の本発明の実施例における特徴によれば、細胞の
Ｌ染色体あるいは染色体の一部の分類のために、Ｌ内部
基準ベクトルを見いだすための方法が提供される。Ｌ染
色体あるいは染色体の一部を、Ｋの異なる発蛍光団ある
いはその組合せで彩色するが、この場合、Ｌ染色体ある
いは染色体の一部のＫ基本染色体あるいは染色体の一部
を、各々、Ｋの異なる発蛍光団の一つで彩色し、Ｌ染色
体あるいは染色体の一部の他のＬ−Ｋを、各々、Ｋの異
なる発蛍光団の異なる組合せで彩色する。この方法は、
（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各々の各ピクセ
ルに対する第一のベクトルを測定するために多周波数帯
収集装置を用いるステップと、（ｂ）Ｋ基本染色体ある
いは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別し、こ
れらのピクセルを基本ピクセルと定義することによっ
て、基本ピクセルのＫ基本クラスを得るステップと、
（ｃ）Ｋ基本クラスの各々から少なくとも一つの基本ピ
クセルを用いて、Ｋ内部基準ベクトルであるＫ基本ベク
トルを得るステップと、（ｄ）これらのＫ基本ベクトル
を、他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピ
クセルを識別するために用いるステップと、（ｅ）他の
Ｌ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセル
を、他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルを計算するために用い
ることによって、すべてのＬ内部基準ベクトルを見いだ
すステップとからなる。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれ
ば、細胞のＬ染色体あるいは染色体の一部を分類するた
めの方法が提供される。Ｌ染色体あるいは染色体の一部
は、Ｋの異なる発蛍光団あるいはその組合せで彩色され
るが、この場合、Ｌ染色体あるいは染色体の一部のＫ基
本染色体あるいは染色体の一部を、各々、Ｋの異なる発
蛍光団の一つで彩色し、Ｌ染色体あるいは染色体の一部
の他のＬ−Ｋを、各々、Ｋの異なる発蛍光団の異なる組
合せで彩色する。この方法は、（ａ）Ｌ内部基準ベクト
ルを見いだすステップと、（ｂ）ピクセルの各々をＬ分
類クラスの一つに分類するためにＬ基準ベクトルを用い
るステップとからなる。尚、Ｌ内部基準ベクトルを見い
だすステップにおいては、（ｉ）Ｌ染色体あるいは染色
体の一部の各々の各ピクセルに対する第一のベクトルを
測定するために多周波数帯収集装置を用い、（ii）Ｋ基
本染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセル
を識別し、これらのピクセルを基本ピクセルとして定義
し、基本ピクセルのＫ基本クラスを得、（iii）Ｋ内部
基準ベクトルであるＫ基本ベクトルを得るために、Ｋ基
本クラスの各々から少なくとも一つの基本ピクセルを用
い、（iv）他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属
するピクセルを識別するためにＫ基本ベクトルを用い、
そして（ｖ）他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルを計算するた
めに、他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属する
ピクセルを用いることによって、すべてのＬ内部基準ベ
クトルを見いだす。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれ
ば、細胞のＬ染色体あるいは染色体の一部を分類するた
めの方法が提供される。Ｌ染色体あるいは染色体の一部
は、Ｋの異なる発蛍光団あるいはその組合せで彩色され
るが、この場合、Ｌ染色体あるいは染色体の一部のＫ基
本染色体あるいは染色体の一部を、各々、Ｋの異なる発
蛍光団の一つで彩色し、Ｌ染色体あるいは染色体の一部
の他のＬ−Ｋを、各々、Ｋの異なる発蛍光団の異なる組
合せで彩色する。この方法は、（ａ）Ｌ染色体あるいは
染色体の一部の各々の各ピクセルに対する第一のベクト
ルを測定するために多周波数帯収集装置を用いるステッ
プと、（ｂ）Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々
に属するピクセルを識別し、これらのピクセルを基本ピ
クセルと定義し、基本ピクセルのＫ基本クラスを得るス
テップと、（ｃ）Ｋ内部基準ベクトルであるＫ基本ベク
トルを得るために、Ｋ基本クラスの各々から少なくとも
一つの基本ピクセルを用いるステップと、（ｄ）これら
のＫ基本ベクトルを用いて、他のＬ−Ｋ染色体あるいは
染色体の一部に属するピクセルを識別するステップとか
らなる。
また、好適実施例における特徴によれば、この方法
は、さらに、分類したピクセルの各クラスに特有な人工
色を付与するステップからなる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、細胞のＬ
染色体あるいは染色体の一部を分類するための方法が提
供される。Ｌ染色体あるいは染色体の一部は、Ｋの異な
る発蛍光団あるいはその組合せで彩色されるが、この場
合、Ｌ染色体あるいは染色体の一部のＫ基本染色体ある
いは染色体の一部を、各々、Ｋの異なる発蛍光団の一つ
で彩色し、Ｌ染色体あるいは染色体の一部の他のＬ−Ｋ
を、各々、Ｋの異なる発蛍光団の異なる組合せで彩色す
る。この方法は、（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部
の各々の各ピクセルに対する第一のベクトルを測定する
ために多周波数帯収集装置を用いるステップと、（ｂ）
Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピク
セルを識別し、これらのピクセルを基本ピクセルとして
定義し、基本ピクセルのＫ基本クラスを得るステップ
と、（ｃ）Ｋ内部基準ベクトルであるＫ基本ベクトルを
得るために、Ｋ基本クラスの各々から少なくとも一つの
基本ピクセルを用いるステップと、（ｄ）Ｋ基本ベクト
ルを用いて、他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に
属するピクセルを識別するステップとからなる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、細胞の染
色体あるいは染色体の一部を分類するための方法が提供
される。染色体あるいは染色体の一部を、異なる発蛍光
団あるいはその組合せで彩色するため、染色体あるいは
染色体の一部の各々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍光
団の組合せで彩色される。この方法は、（ａ）染色体あ
るいは染色体の一部の各々の各ピクセルに対する第一の
ベクトルを測定するために多周波数帯収集装置を用いる
ステップと、（ｂ）基本染色体あるいは染色体の一部に
属するピクセルを識別し、これらのピクセルを基本ピク
セルとして定義し、基本ピクセルの基本クラスを得るス
テップと、（ｃ）これらの基本クラスの各々から少なく
とも一つの基本ピクセルを用いて、基本的な内部基準ベ
クトルである基本ベクトルを得るステップと、（ｄ）こ
れらの基本的な内部基準ベクトルを用いて、他の染色体
あるいは染色体の一部に属するピクセルを識別するステ
ップとからなる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、Ｌ基準ベ
クトルを用いてＬ分類クラスの一つへ各ピクセルを分類
するこの方法は、Ｌ染色体あるいは染色体の一部に属す
るピクセルの各々に対してバイナリ・ベクトルを見いだ
す線形分解アルゴリズムを用いて行われる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、上記の染
色体の分類方法を用いる染色体異常の検出方法が提供さ
れる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、多周波数
帯収集装置は、一つのフィルタ・キューブと組み合わせ
たスペクトル映像装置と、複数のフィルタ・キューブと
発光及び励起フィルタを含む装置とからなるグループか
ら選択される。
さらに、好適実施例における特徴によれば、第一のベ
クトルの各々はＮ項目を含み、Ｎは３から150の範囲か
ら選ばれる整数である。
さらに、好適実施例における特徴によれば、第一のベ
クトルの各々はスペクトルを表す。
さらに、好適実施例における特徴によれば、第一のベ
クトルの各々は正規化される。
さらに、好適実施例における特徴によれば、Ｋ基本染
色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルの識
別は、（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の従来のバ
ンディング・パターンを用いて、Ｋ基本染色体あるいは
染色体の一部の各々に属するピクセルを識別すること、
（ｂ）RGBアルゴリズムを用いてＫ基本染色体あるいは
染色体の一部の各々に属するピクセルを識別すること、
そして（ｃ）ライブラリからＫ外部基本ベクトルを用い
て、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属する
ピクセルを識別することからなるグループから選択され
る一つの方法によって行われる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、Ｋ基本ベ
クトルの各々は、基本クラスの一つに属する複数の基本
ピクセルの平均である。
さらに、好適実施例における特徴によれば、ライブラ
リから外部基本ベクトルを用いる、Ｋ基本染色体あるい
は染色体の一部の各々に属するピクセルの識別は次のよ
うに行う。（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各ピ
クセルに対して分解Ｋベクトルを定義するために線形分
解アルゴリズムを用い、（ｂ）分解Ｋベクトルの各々を
変換バイナリＫベクトルに変換するために高カットオフ
値を用い、そして（ｃ）変換バイナリＫベクトルの各々
をＫ被定義バイナリＫベクトルに比較し、Ｋの異なる発
蛍光団の各々を定義することによって、Ｋ基本染色体あ
るいは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別す
る。
さらに、好適実施例における特徴によれば、上記の細
胞はヒトのものである。
さらに、好適実施例における特徴によれば、他のＬ−
Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルの識
別、及び他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルの計算は、次のよ
うに行う。（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各ピ
クセルに対して分解Ｋベクトルを定義するために線形分
解アルゴリズムを用い、（ｂ）分解Ｋベクトルの各々を
変換バイナリＫベクトルに変換するために低カットオフ
値あるいは低カットオフ範囲を用い、そして（ｃ）変換
バイナリＫベクトルの各々をＫ−Ｌ被定義バイナリＫベ
クトルに比較し、Ｋの異なる発蛍光団の組合せの各々を
定義することによって、Ｌ−Ｋ染色体あるいは染色体の
一部の各々に属するピクセルを識別する。
さらに、好適実施例における特徴によれば、細胞のす
べての染色体あるいは一部の染色体の画像からなるディ
スプレイが提供される。染色体あるいは染色体の一部の
各々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩
色され、画像は、染色体あるいは染色体の一部を異なる
特有な色で示す。この場合、染色体あるいは染色体の一
部の各々は、一つの異なる独特な色が付与される。
さらに、好適実施例における特徴によれば、細胞の少
なくともいくつかの染色体あるいは染色体の一部の合成
画像からなるディスプレイが提供される。染色体あるい
は染色体の一部の各々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍
光団の組合せで彩色され、染色体あるいは染色体の一部
の各々に対して独特なバンディング・パターン（陰影）
を得るために、染色体バンディング技術を用いてバンデ
ィングが行われる。画像は染色体あるいは染色体の一部
を独特な色で示すが、この場合、染色体あるいは染色体
の一部の各々は一つの独特な色が付与され、さらに、こ
れらの独特な色の各々は、染色体あるいは染色体の一部
の各々のバンディング・パターンに応じて輝度パターン
が付与される。したがって、染色体あるいは染色体の一
部の各々の独特な色とバンディング・パターンとは重な
り合う。
さらに、好適実施例における特徴によれば、細胞の少
なくともいくつかの染色体あるいは染色体の一部の合成
画像からなるディスプレイが提供される。染色体あるい
は染色体の一部の各々は、異なる発蛍光団あるいは発蛍
光団の組合せで彩色され、染色体あるいは染色体の一部
の各々に対して独特なバンディング・パターン及び形状
を得るために、染色体バンディング技術を用いてバンデ
ィングが行われる。画像は染色体あるいは染色体の一部
を独特な色で示すが、この場合、染色体あるいは染色体
の一部の各々は一つの独特な色が付与され、さらに、染
色体あるいは染色体の一部の各々は独特な形状が付与さ
れる。このため、染色体あるいは染色体の一部の各々の
独特な色と形状とは重なり合う。
さらに、好適実施例における特徴によれば、染色体あ
るいは染色体の一部の合成画像からなるディスプレイが
提供される。染色体あるいは染色体の一部は色で示さ
れ、この色は、交互に明暗が縞状のバンディング・パタ
ーンを含む。これらの色及びバンディング・パターン
は、染色体識別の染色体部分を示すものである。
さらに、好適実施例における特徴によれば、染色体あ
るいは染色体の一部の画像からなるディスプレイが提供
される。染色体あるいは染色体の一部はカラーで示され
るが、この色は、染色体あるいは染色体の一部の識別を
示唆するものである。染色体あるいは染色体の一部は、
染色体バンディング技術を用いてバンディングを行った
とき、その形状に類似する形になる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、染色体あ
るいは染色体の一部の合成画像からなるディスプレイが
提供される。この合成画像は、染色体あるいは染色体の
一部のカラー画像と縞状画像とを含む。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれ
ば、染色体を表示するための装置が提供される。この装
置は、（ａ）細胞のすべての染色体あるいは染色体の一
部の画像を視覚的なプレゼンテーション装置に提供する
ためのアルゴリズムで補われた多周波数帯収集装置と、
（ｂ）染色体あるいは染色体の一部を表示するための視
覚的なプレゼンテーション装置とからなる。染色体ある
いは染色体の一部の各々は、異なる発蛍光団あるいは発
蛍光団の組合せで彩色され、画像は、異なる独特な色で
染色体あるいは染色体の一部を示す。この場合、染色体
あるいは染色体の一部の各々は、一つの異なる独特な色
が付与される。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれ
ば、染色体を表示するための装置が提供される。この装
置は、（ａ）細胞の少なくともいくつかの染色体あるい
は染色体の一部の合成画像を視覚的なプレゼンテーショ
ン装置に提供するためのアルゴリズムで補われた多周波
数帯収集装置と、（ｂ）染色体あるいは染色体の一部を
表示するための視覚的なプレゼンテーション装置とから
なる。染色体あるいは染色体の一部の各々は、異なる発
蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩色され、染色体あ
るいは染色体の一部の各々に対する特有のバンディング
・パターンを得るために、染色体バンディング技術を用
いてバンディングされる。画像は染色体あるいは染色体
の一部を独特な色で示す。この場合、染色体あるいは染
色体の一部の各々は一つの独特な色が付与されるが、こ
れらの独特な色の各々は、染色体あるいは染色体の一部
の各々のバンディング・パターンに応じて輝度パターン
を得る。その結果、染色体あるいは染色体の一部の各々
の独特な色とバンディング・パターンとは重なり合う。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれ
ば、染色体を表示するための装置が提供される。この装
置は、（ａ）細胞の少なくともいくつかの染色体あるい
は染色体の一部の画像を視覚的なプレゼンテーション装
置に提供するためのアルゴリズムで補われた多周波数帯
収集装置と、（ｂ）染色体あるいは染色体の一部を表示
するための視覚的なプレゼンテーション装置とからな
る。染色体あるいは染色体の一部の各々は、異なる発蛍
光団あるいは発蛍光団の組合せで彩色され、染色体ある
いは染色体の一部の各々に対する独特なバンディング・
パターン及び形状を得るために、染色体バンディング技
術を用いてバンディングされる。画像は染色体あるいは
染色体の一部を独特な色で示す。染色体あるいは染色体
の一部の各々は一つの独特な色を得ると共に、染色体あ
るいは染色体の一部の各々は独特な形状を得る。その結
果、染色体あるいは染色体の一部の各々の独特な色と形
状とは重なり合う。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれ
ば、染色体を表示するための装置が提供される。この装
置は、（ａ）染色体あるいは染色体の一部の合成画像を
視覚的なプレゼンテーション装置に提供するためのアル
ゴリズムで補われた多周波数帯収集装置と、（ｂ）染色
体あるいは染色体の一部を表示するための視覚的なプレ
ゼンテーション装置とからなる。染色体あるいは染色体
の一部はカラーで表示されるが、この色は明暗が交互に
ある縞状のバンディング・パターンを含む。これらの色
とバンディング・パターンとは、染色体識別の染色体部
分を示すものである。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれ
ば、染色体を表示するための装置が提供される。この装
置は、（ａ）染色体あるいは染色体の一部の画像を視覚
的なプレゼンテーション装置に提供するためのアルゴリ
ズムで補われた多周波数帯収集装置と、（ｂ）染色体あ
るいは染色体の一部を表示するための視覚的なプレゼン
テーション装置とからなる。染色体あるいは染色体の一
部はカラーで表示されるが、この色は染色体あるいは染
色体の一部の識別を示唆するものである。染色体あるい
は染色体の一部は、染色体バンディング技術を用いてバ
ンディングされるとき、その形状に類似するように形成
される。
さらに、本発明の下記の実施例における特徴によれ
ば、染色体を表示するための装置が提供される。この装
置は、（ａ）染色体あるいは染色体の一部の合成画像を
視覚的なプレゼンテーション装置に提供するためのアル
ゴリズムで補われた多周波数帯収集装置と、（ｂ）染色
体あるいは染色体の一部を表示するための視覚的なプレ
ゼンテーション装置とからなり、合成画像は染色体ある
いは染色体の一部のカラー画像と縞状画像とを含む。
本発明は、ピクセル分類のために、より有効な内部基
準ベクトルを用いる染色体の分類方法を提供することに
よって、現在既知である方法の欠点を克服するものであ
る。この方法は容易に自動化が可能であり、この方法を
用いることによって、未熟な細胞遺伝学者でも、スペク
トル及び空間的な情報を含む明瞭な、そして有益な核型
を得ることが可能である。
図面の簡単な説明 一例として添付図面を参照して、本発明をここに説明
する。
図１は、米国特許出願第08/392,019号、現在の米国特
許第5,539,517号に従って製作された結像分光計の主構
成要素を示すブロック図である（従来の技術）。
図２は、米国特許出願第08/392,019号、現在の米国特
許第5,539,517号による結像分光計に用いられるサグナ
ック干渉計を示す（従来の技術）。
図3aは、1996年４月22日に出願された米国特許出願第
08/635,820号及び雑誌サイエンス（「ヒト染色体の多色
スペクトル核型分析」E.Schroeck et al.（1996）Multi
color spectral karyotyping of human chromosomes,Sc
ience,273,494−497）に説明された、従来の技術におけ
る分類方法による人工色を用いて分類された染色体を示
す。
図3bは、DAPIでＲバンディングされた図3aの染色体を
示す。
図3cは、図3aの染色体の整列核型を示す。
図4a及び図4bは、1996年４月22日に出願された米国特
許出願第08/635,820号及び雑誌サイエンス（「ヒト染色
体の多色スペクトル核型分析」E.Schroeck et al.（199
6）Multicolor spectral karyotyping of human chromo
somes,Science,273,494−497）に説明された、従来の技
術による方法におけるRGBアルゴリズムを用いて分類し
た図3a−ｃの染色体をスプレッド及び核型として示す。
図５は、RGBアルゴリズムのための加重関数Wb Wg Wr
の例を示す。
図６は、染色体の分類のためにRGB画像を積分するス
テップを示す。この場合、Wb Wg Wrは単純平方加重関数
である。
図７は、例示した実験的な手順を用いて得た五つの基
本的な外部スペクトルを、発蛍光団及び基本染色体を特
定して示す。
図8aから図8eは、ピクセル数を表すプロットであり、
各々、分解係数α−εとして値（０−1.0）を持つ。
図9aから図9cは、正常な男性の染色体を示し、各々、
同男性の染色体を、本発明の方法による分類で、RGB
で、そして結合核型で示すものである。
図10a及び図10bは、各々、図4aのスプレッドと同様に
分析されたRGB染色体スプレッド、及び従来のＲバンデ
ィング（DAPI）から得られる縞状パターンを示す。
図11a及び図11bは、本発明に従って図10a及び10bを重
ね合わせた二つの画像を示す。
好適実施例の説明 本発明は、本来の位置で彩色した染色体を、染色体異
常の検出に使用可能なカラー（スペクトル）核型に分類
するための方法に関する。このような分類のために、本
発明は、特に、顕著な内部基準スペクトルを識別するた
めの方法に関し、内部基準スペクトルを、より良い分類
結果が得られるように用いる。
本発明による染色体の分類方法の原理及び作用を、図
面を参照しながら説明する。
スペクトル結像は、物体のすべてのポイント（ピクセ
ル）から発光するスペクトルの測定を可能にする技術で
ある。スペクトル映像装置（結像分光計としてもここに
言及する）は、その視野に置かれた物体のすべてのポイ
ントからの発光スペクトルを測定し、後の検索及び分析
のためにメモリに保存する計測器である。スペクトル画
像は、スペクトル映像装置によって測定された物体のス
ペクトルのコレクションであり、通常、二次元が画像
（ｘ及びｙ）で一次元がスペクトル軸（λ）である三次
元空間に輝度関数として定義され整理される。ゆえに、
スペクトル画像は、通常、データの「立方体」すなわち
「スペクトル・キューブ」として言及される。
各ピクセルのスペクトルは、Ｎが映像装置のスペクト
ル範囲とスペクトル解像度とに依存する整数で表される
Ｎベクトルである。
従来の技術には、スペクトル画像（すなわち、スペク
トル・キューブ）を測定するための色々な方法がある。
これらの方法に従ってデザインされた装置は、典型的
に、集光光学素子、分散要素（例えば、格子あるいはプ
リズム）、フィルタ（例えば、AOTFあるいはLCTF）ある
いは干渉計、集束光学素子、そして検出器の二次元アレ
イ（通常、可視域におけるCCD、そして赤外線域におけ
る他タイプの検出器）を含む。
各々の方法には、利点と欠点とがあるが、1995年２月
21日に出願されたカビブ氏らの米国特許出願第08/392,0
19号、すなわち1996年７月23日に発行された現在の米国
特許第5,539,517号及び顕微鏡検査法のジャーナル［Vo
l.182,pp.133−140,1996］に示されるように、特別なタ
イプの三角形の干渉計に基づくスペクトル映像装置に
は、以前のスペクトル映像装置にない、感度の良さと、
コンパクトで安定性が良いという利点がある。しかしな
がら、各ピクセルに対するＮベクトルは、使用する発蛍
光団に全てが調和するように適当に選択した励起フィル
タと、それらに組み合わせた狭帯域の、そして／あるい
は広帯域の発光フィルタとを用いても得ることが可能で
ある。したがって、ピクセルの各々に対して各発光フィ
ルタを用いて、輝度値を得ることができ、これらの値
が、各ピクセルに対するＮベクトルを構成する。この場
合、Ｎは、使用する発光フィルタの数に等しい。単一の
励起フィルタを、すべての発光フィルタに組み合わせて
用いない限り、このベクトルを、低解像度スペクトル・
ベクトルと考えることはできないが、フィルタと発蛍光
団とを注意深く選択することによって、発蛍光団の識別
を可能にするＮベクトルを得ることができる。したがっ
て、ここに説明する分類手順は、これらのベクトルにも
適用できる。
主に狭帯域フィルタを用いる染色体の分類方法が、
「組合せマルチ・フラワーFISHによるヒト染色体の核型
分析」（Speicher R.M.,Ballard S.G.and Ward C.D.（1
996）Karyotyping human chromosomes by combinatoria
l multi−flour FISH,Nature genetics,12:368−375）
に開示されている。このケースでは、励起フィルタの数
が６であるため、測定されたＮベクトルは、事実６ベク
トルである。
米国特許第5,539,517号に開示された発明によるスペ
クトル映像装置は、イスラエルのアプライド・スペクト
ラル・イメージング社（Applied Spectral Imaging Lt
d.,Industrial Park,Migdal Haemek,Israel）によって
開発されたもので、下記にスペクトラキューブとして言
及する。この計測器は、Ｎが可視域において約30から5
0、通常40に等しいＮベクトルを提供する。
スペクトル画像測定の重要性は、物体を形成する物質
の成分についての情報がその発光スペクトルから得られ
るという事実にある。したがって、さもなければ見る、
あるいは識別することができない現象をマッピングし視
覚化するために用いることができる。カラー画像が白黒
画像後の次のステップであるように、スペクトル画像は
カラー画像に続く次のステップである。二つの異なるタ
イプの樹木の葉、あるいは若い葉と古い葉との間の緑色
の色合いに違いがあるように、テキサス・レッド及びロ
ーダミン等の二つの蛍光染料は、肉眼には同じ色のよう
に見えるが、10ナノメートルの解像度を持つスペクトル
グラフによれば十分に識別可能である。ギムザで染色さ
れた白血球等の複雑な生物学系は、白色光の透過による
顕微鏡を介した眼には、異なるレベルの輝度にある紫、
青、そして赤色の領域から構成された構造を持つ物体と
して写る。肉眼で認知される色は、単に三色、赤、緑及
び青（RGB）の組合せから構成されるため、細胞中の、
色によって分類可能な異なる領域の数は限られている。
同じ細胞の各ポイントに対して、スペクトル映像装置
は、そのポイントに存在する化学物質に依存するスペク
トルあるいは他のベクトルを測定するもので、そのスペ
クトルは、カラー画像のように単に三色からなるのでは
なく、（スペクトル解像度に応じて）50程度のデータを
含む波長の関数である。したがって、肉眼では同色に属
すると認識されてしまうようなピクセル間の小さなスペ
クトル差あるいは移行も、スペクトル映像装置には識別
可能であるため、肉眼に比べ、スペクトル映像装置を用
いることで、細胞内のより多くの生物学的構造あるいは
構成要素が分類及び識別可能である。
例えば、Ｘ・Ｆ・ワン氏及びＢ・ハーマン氏によって
編集された蛍光結像分光分析法及び顕微鏡検査法（Fluo
rescence Imaging Spectroscopy and Microscopy,edite
d by X.F.Wang and B.Herman,Vol.137 pp.87−124,199
6,John Wiley ＆ Sons）においては、壁が核の一部と認
知される単純カラー画像とは正反対に、スペクトル画像
では、核壁が核の他の部分からはっきりと区別されて示
されている（同書115ページ図4.10dを参照）。
E.シュロエク氏らのヒト染色体の多色スペクトル核型
分析（E.Schroeck et al.（1996）Multicolor spectral
karyotyping of human chromosomes.Science,273,494
−497）においては、米国特許第5,539,517号に開示され
たスペクトル映像装置を、蛍光in situハイブリダイゼ
ーション（FISH）技術と組合せて用い、組合せ彩色染色
体（人間及び動物）を分析する方法が示されている。こ
れによれば、核型分析及び染色体異常の検出及び特徴づ
けが可能である。
この技術（上記「発明の背景」及び下記「例」におい
ても説明）によれば、各染色体は、多数の染料のセット
の中から選んだ蛍光染料の異なる組合せを含む相補的な
DNA物質で交雑されるため、分裂中期スプレッドの各染
色体は、その表面上に、異なる蛍光スペクトルをほぼ均
一に発光する。通常、各染色体を、五つの染料のセット
から選択した最大で四つの染料（例えば、一つ、二つ、
三つあるいは四つの染料）からの異なる組合せで標識す
ることで、各染色体に対して一つずつ、24の異なる蛍光
スペクトルをもたらすことができる。これは、（24の異
なるスペクトル、すなわち染料の24の組合せを必要とす
る）ヒト染色体、（24とは数が異なる）ネズミ及びサル
染色体、健康な、あるいは病んだ（例えば、癌性の）細
胞に対して行われる。この方法を用いることで、転座の
スペクトルが明らかに周囲の染色体とは異なり際立つた
め、瞬時に、そして確実に転座を検出及び識別すること
ができる。他方、染色体の分類のために今日広く用いら
れているＧバンディング技術によって得られる情報は、
この目的においてそれほど有効ではない。
この明細書においては、用語「スプレッド」及び「核
型」を、染色体の視覚化を指すために取り替えて用い
る。多くの場合、用語「スプレッド」を、染色体の対と
して配置する前の染色体を示すために用い、用語「核
型」を、このような配置後の染色体を示すために用いる
が、識別する染色体のセットに言及するこれらの用語の
同一な意味を限定することを意図するものではない。
しかしながら、上記「発明の背景」の箇所で説明した
ように、この分類方法は、正常な核型から得た普遍的な
基準スペクトルに基づくもので、その後の他の核型にお
ける染色体の分類に用いられるものである。上記に説明
したように、ある場合においては新しい核型は適切に分
類されない、あるいは部分的に分類されるため、このア
プローチが常に成功するというわけではない。
最良の分類結果が、内部基準スペクトルを用いること
によって得られるため、本発明は、内部基準スペクトル
を計算するための方法を提供することに向けられてい
る。この計算は、従来の技術における染色体の標準分類
技術（例えば、ＧバンディングあるいはＲバンディン
グ）を用いる前分類（pre−classification）からは独
立している。
したがって、本発明によれば、細胞のＬ個の染色体あ
るいは染色体の一部の分類のためのＬ個の内部基準ベク
トルを見いだすための方法が提供される。ここで用い
る、また請求項で用いる用語「染色体あるいは染色体の
一部」又は「染色体又は染色体部分」は、細胞内に存在
するＬ種類あるいはタイプの染色体から得られる染色体
あるいは染色体の一部、またはそれらの染色体の部分あ
るいはサブセットに言及する。しかしながら、各タイプ
には通常二つのコピーが存在する。病的なケース（例え
ば、腫瘍）においては、二つのコピーよりも多い、ある
いは少ない染色体のタイプが存在する染色体異常が現れ
る。この場合、染色体の一部あるいは全部が、例えば、
重複あるいは欠損している。人間の細胞が選択され、す
べての染色体を分析した場合、Ｌは、男性で24、そして
女性で23である。
しかしながら、本発明は、細胞の染色体のサブセット
を分析することも意図している。したがって「Ｌ」は、
分析すべき細胞を特徴づける染色体の数よりも小さな整
数であってもよい。さらに、この方法によれば、Ｌ染色
体あるいは染色体の一部は、Ｋ、例えば、５つの異なる
発蛍光団あるいはその組合せで彩色される。この場合、
Ｌ染色体あるいは染色体の一部のＫ基本染色体あるいは
染色体の一部は、各々、Ｋの異なる発蛍光団の一つで彩
色され、Ｌ染色体あるいは染色体の一部の他のＬ−Ｋ、
例えば、男性については19は、各々、Ｋの異なる発蛍光
団の異なる組合せで彩色される。例えば、組合せ標識あ
るいは組合せ交雑等の組合せ標識アプローチを用いて染
色体を彩色する。組合せ交雑を選択することが好まし
い。
Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各々の各ピクセルに
対して第一のベクトルを測定するために多周波数帯収集
装置を用いる。その後、Ｋ基本染色体あるいは染色体の
一部の各々に属するピクセルを識別し、それらのピクセ
ルを基本ピクセルとして定義し、基本ピクセルからなる
Ｋ基本クラスを得る。Ｋ基本クラスの各々から少なくと
も一つの基本ピクセルを、Ｋ内部基準ベクトルであるＫ
基本ベクトルを得るために用いる。その後、これらのＫ
基本ベクトルを、他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一
部に属するピクセルを識別するために用いる。最終的
に、他のＬ−Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するこ
れらのピクセルを、他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルを計算
するために用いることによって、Ｌ［Ｋ＋（Ｌ−Ｋ）］
内部基準ベクトルのすべてを見いだす。
ほとんどの用途においてＫは５であるが、タイプ、ス
ペクトル特性、分析される染色体あるいは染色体の一部
の数Ｌに応じて、発蛍光団の他の組合せも適用可能であ
る。
本発明の好適実施例によれば、上記の方法は、細胞の
Ｌ染色体あるいは染色体の一部の分類のために用いられ
る。このため、上記に説明したように、Ｋの異なる発蛍
光団あるいはその組合せで染色体を彩色する。染色体の
分類のために、上記の説明したように、Ｌ内部基準ベク
トルを見いだし、ピクセルの各々をＬ分類クラスの一つ
に分類するために用いる。
本発明の好適実施例においては、分類後のピクセルの
クラスには、各々、特有な人工色が付与される。Ｌ基準
ベクトルを用いてピクセルの各々をＬ分類クラスの一つ
に分類する処理を、Ｌ染色体あるいは染色体の一部に属
するピクセルの各々に対してバイナリ・ベクトルを見い
だす線形分解アルゴリズムを用いて行うことが好まし
い。このことについては、下記の「例」の箇所でさらに
詳しく説明する。この染色体の分類方法は、染色体異常
の検出に用いることができる。
本発明の実施例における下記の特徴によれば、細胞の
Ｌ染色体あるいは染色体の一部を分類するための方法が
提供される。Ｌ染色体あるいは染色体の一部を、Ｋの異
なる発蛍光団あるいはその組合せで彩色するとき、Ｌ染
色体あるいは染色体の一部のＫ基本染色体あるいは染色
体の一部を、各々、Ｋの異なる発蛍光団の一つで彩色
し、Ｌ染色体あるいは染色体の一部の他のＬ−Ｋを、各
々、Ｋの異なる発蛍光団からなる異なる組合せで彩色す
る。この方法は、（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部
の各々の各ピクセルに対して第一のベクトルを測定する
ために多周波数帯収集装置を用いるステップ、（ｂ）Ｋ
基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセ
ルを識別し、それらのピクセルを基本ピクセルとして定
義し、基本ピクセルのＫ基本クラスを得るステップ、
（ｃ）Ｋ基本クラスの各々から少なくとも一つの基本ピ
クセルを用いて、Ｋ内部基準ベクトルであるＫ基本ベク
トルを得るステップ、そして（ｄ）他のＬ−Ｋ染色体あ
るいは染色体の一部に属するピクセルを識別するために
Ｋ基本ベクトルを用いるステップからなる。
さらに、好適実施例における特徴によれば、この方法
は、分類したピクセルのクラスの各々に対して特有な人
工色を与えるステップからなる。
また、本発明による染色体の分類は、基本ピクセルに
基づく分類によって行うこともできる。この場合、内部
基準ベクトルを識別するステップは省略される。この実
施例によれば、上記に説明したように、Ｋの異なる発蛍
光団あるいはそれらの組合せで彩色した細胞のＬ染色体
あるいは染色体の一部を分類するための方法が提供され
る。この方法は、（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部
の各々の各ピクセルに対して第一のベクトルを測定する
ために多周波数帯収集装置を用いるステップ、（ｂ）Ｋ
基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属するピクセ
ルを識別し、それらのピクセルを基本ピクセルとして定
義し、基本ピクセルのＫ基本クラスを得るステップ、
（ｃ）Ｋ基本クラスの各々から少なくとも一つの基本ピ
クセルを用いてＫ内部基準ベクトルであるＫ基本ベクト
ルを得るステップ、そして（ｄ）他のＬ−Ｋ染色体ある
いは染色体の一部に属するピクセルを識別するためにＫ
基本ベクトルを用いるステップからなる。
下記例３において説明するが、ある場合には、基本染
色体あるいは染色体の一部、したがって基本ピクセル及
び基準ベクトルは、一つ以上の発蛍光団に関わる。ゆえ
に、本発明によれば、細胞内の染色体あるいは染色体の
一部を分類するための方法が提供される。染色体あるい
は染色体の一部を、異なる発蛍光団あるいはその組合せ
で彩色するが、染色体あるいは染色体の一部の各々を、
異なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩色する。
この方法は、（ａ）染色体あるいは染色体の一部の各々
の各ピクセルに対して第一のベクトルを測定するために
多周波数帯収集装置を用いるステップ、（ｂ）基本染色
体あるいは染色体の一部に属するピクセルを識別し、そ
れらのピクセルを基本ピクセルとして定義し、基本ピク
セルの基本クラスを得るステップ、（ｃ）基本クラスの
各々から少なくとも一つの基本ピクセルを用い、基本的
な内部基準ベクトルである基本ベクトルを得るステッ
プ、そして（ｄ）他の染色体あるいは染色体の一部に属
するピクセルを識別するために、基本的な内部基準ベク
トルを用いるステップからなる。
多周波数帯収集装置は、上記に説明したように、一つ
のフィルタ・キューブと組み合わせたスペクトル映像装
置、または複数のフィルタ・キューブと発光及び励起フ
ィルタを含む装置であることが好ましい。
さらに、上記の第一のベクトルの各々はＮ項目を含む
ことが好ましい。下記の「例」の個所で詳細に述べる
が、Ｎは、３から150の範囲で選ばれた整数であって、
正規化されることが好ましい。また、第一のベクトルの
各々がスペクトルを表すことが好ましい。
本発明の好適実施例においては、Ｋ基本染色体あるい
は染色体の一部の各々に属するピクセルの識別は、Ｌ染
色体あるいは染色体の一部の従来のバンディング・パタ
ーンを用いて、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各
々に属するピクセルを識別する等の、あるいはRGBアル
ゴリズムを用いて、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部
の各々に属するピクセルを識別する等の方法によって行
う。択一的に、ライブラリからのＫ外部基本ベクトルを
用いて、Ｋ基本染色体あるいは染色体の一部の各々に属
するピクセルを識別してもよい。どの場合も、Ｋ基本ベ
クトルの各々は、基本クラスの一つに属する複数の基本
ピクセルの平均である。
本発明のもう一つの好適実施例においては、ライブラ
リからの外部基本ベクトルを用いての、Ｋ基本染色体あ
るいは染色体の一部の各々に属するピクセルの識別を次
のように行う。（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の
各ピクセルに対して分解Ｋベクトルを定義するために線
形分解アルゴリズムを用い、（ｂ）分解Ｋベクトルの各
々を変換バイナリＫベクトルを変えるために高カットオ
フ値を用い、そして（ｃ）変換バイナリＫベクトルの各
々をＫ被定義バイナリＫベクトルに比較し、Ｋの異なる
発蛍光団の各々を定義することによって、Ｋ基本染色体
あるいは染色体の一部の各々に属するピクセルを識別す
る。
本発明のもう一つの好適実施例においては、他のＬ−
Ｋ染色体あるいは染色体の一部に属するピクセルの識
別、そして他のＬ−Ｋ内部基準ベクトルの計算を次のよ
うに行う。（ａ）Ｌ染色体あるいは染色体の一部の各ピ
クセルに対して分解Ｋベクトルを定義するために線形分
解アルゴリズムを用い、（ｂ）分解Ｋベクトルの各々を
変換バイナリＫベクトルに変換するために低カットオフ
値あるいは低カットオフ範囲を用い、そして（ｃ）変換
バイナリＫベクトルの各々をＬ−Ｋ被定義バイナリＫベ
クトルに比較し、Ｋの異なる発蛍光団の組合せの各々を
定義することによって、Ｌ−Ｋ染色体あるいは染色体の
一部の各々に属するピクセルを識別する。
さらに、本発明によれば、カラーの染色体核型が提供
される。このようなカラーの核型としては、細胞のすべ
ての染色体あるいは染色体の一部の画像を含むディスプ
レイがある。染色体あるいは染色体の一部の各々を、異
なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合せで彩色すること
によって、画像は、異なる特有な色で、染色体あるいは
染色体の一部を示すことが可能である。この場合、染色
体あるいは染色体の一部の各々は、異なる独特な色が付
与される。ここで用いる用語「ディスプレイ」は、写
真、印刷物、スクリーン・ディスプレイあるいはモニタ
・ディスプレイ等の視覚的なプレゼンテーションに言及
するが、これらに限定されるものではない。
本発明のもう一つのカラー核型としては、細胞の少な
くともいくつかの染色体あるいは染色体の一部の合成画
像を含むディスプレイがある。染色体あるいは染色体の
一部の各々を、異なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合
せで彩色し、染色体バンディング技術を用いてバンディ
ングを行い、染色体あるいは染色体の一部の各々に対し
て独特なバンディング・パターンを得る。画像は染色体
あるいは染色体の一部を特有な色で示す。この場合、染
色体あるいは染色体の一部の各々は、一つの特有な色が
付与され、さらに、特有な色の各々が、染色体あるいは
染色体の一部の各々のバンディング・パターンに応じた
輝度パターンを得る。このため、染色体あるいは染色体
の一部の各々の特有な色とバンディング・パターンとの
両方が重複する。
本発明のもう一つのカラー核型としては、細胞の少な
くともいくつかの染色体あるいは染色体の一部の合成画
像を含むディスプレイがある。染色体あるいは染色体の
一部の各々を、異なる発蛍光団あるいは発蛍光団の組合
せで彩色し、染色体バンディング技術を用いてバンディ
ングを行い、染色体あるいは染色体の一部の各々に対す
る独特なバンディング・パターン及び形状を得る。画像
は、染色体あるいは染色体の一部を特有な色で示す。こ
の場合、染色体あるいは染色体の一部の各々は、一つの
特有な色が付与される。さらに、染色体あるいは染色体
の一部の各々は独特な形状が与えられる。このため、染
色体あるいは染色体の一部の各々の特有な色と形状との
両方が重複する。
また、本発明によれば、染色体あるいは染色体の一部
の合成画像を含むディスプレイが提供される。染色体あ
るいは染色体の一部が、明暗の縞模様からなるバンディ
ング・パターンを含みカラーで提示される。この場合、
色及び縞模様の両方が、各々、染色体識別において染色
体部分（すなわち、染色体番号そして／あるいは領域）
を示す。
さらに、本発明によれば、染色体あるいは染色体の一
部の画像を含むディスプレイが提供される。染色体ある
いは染色体の一部は、染色体あるいは染色体の一部の識
別を示唆する色で示される。この場合、染色体バンディ
ング技術（例えば、Ｇバンディング、Ｒバンディング
（DAPI）など）を用いてバンディングを行うと、染色体
あるいは染色体の一部は、その形状（輪郭）に類似する
形になる。
さらに、本発明によれば、染色体あるいは染色体の一
部の合成画像を含むディスプレイが提供される。この合
成画像は、染色体あるいは染色体の一部のカラー画像及
び縞状画像の重なりを含む。
ピクセル分類のために内部基準ベクトルを用いる染色
体の分類の導入によって、本発明の方法には、従来の技
術による方法に優る大きな利点が生じた。通常、内部基
準ベクトルを用いる方が良い結果が得られる。本発明の
もう一つの利点は、この方法は容易に自動化が可能であ
るということである。したがって、この方法を用いるこ
とによって、熟練した細胞遺伝学者でなくとも、スペク
トルの情報及び立体的な情報を含む明瞭な、そして有益
な核型を得ることが可能になる。
さて、次の例を参照するが、これらの例は、限定せず
に、上記の説明と共に本発明を説明するものである。
例１ 測定すべき染色体の準備 多色FISHの出現は、基本研究及び遺伝子の診断におけ
る分子細胞遺伝学の応用を広げた。すべての既存の多色
FISH技術は、発光スペクトルが光学フィルタで分離され
得る蛍光プローブを用いることを必要とする（「組合せ
蛍光発光及びデジタル結像顕微鏡検査法を用いるin sit
uハイブリダイゼーションによる七つの異なるDNAプロー
ブの同時の視覚化」［Ried et al.,（1992）Simultaneo
us visualization of seven different DNA probes by
in situ hybridization using combinatorial fluoresc
ence and digital imaging microscopy.Proc.Natl.Aca
d.Sci.USA 89,1388−1392;and,Ried（Jan.1994）Fluore
szenz in situ Hybridizierung in der genetischen Di
agnostik,Faculty of theoretical medicine,Ruprecht
−Karls University Heidelberg］を参照）。この必要
性は、任意の試料において識別可能な染料の数を限定す
るものである。
染色体を分類し、それによって染色体異常を検出する
という目的で、多数のスペクトル的に重なり合う標識プ
ローブを（単一で、また、組合せで）測定し分析するた
めにスペクトラキューブ・システムを用いる、FISHのた
めの新規のアプローチが、最近紹介された（「ヒト染色
体の多色スペクトル核型分析」E.Schroeck et al.（199
6）Multicolor spectral karyotyping of human chromo
somes.Science,273,494−497を参照）。
この新規なアプローチによれば、生物学的試料のすべ
てのポイントにおいて正確なスペクトル・データを同時
に測定可能なフーリエ分光分析法、CCD結像及び光学顕
微鏡検査法の組合せであるスペクトル生体結像検査法
が、ヒト染色体のすべてのタイプ（すなわち、24種）
の、交雑に基づく多色の出現を視覚化し、ヒトの核型カ
ラー・マップ（カラー・スペクトル核型）を生成するた
めに用いられている。
現時点において好ましい染料及びそれらの組合せを下
記に説明するが、これらの染料及び組合せは、本発明に
よる染色体の分類方法を行うために用いられるものであ
る。
組合せ交雑アプローチに従って五つの発蛍光団のセッ
トから選択した４以下の異なる発蛍光団（表１、ａから
ｅ）の異なる組合せで各々を標識した24の染色体ペイン
ト（１から22、Ｘ及びＹ、表１）（異なる発蛍光団及び
それらのスペクトルの特徴については表３を、24の染色
体ペイントを得るために、表１にリストアップした発蛍
光団を割当てることについては表２を参照）を、リエド
氏らの著書（「組合せ蛍光発光及びデジタル結像顕微鏡
検査法を用いるin situハイブリダイゼーションによる
七つの異なるDNAプローブの同時の視覚化」［Ried et a
l.,（1992）Simultaneous visualization of seven dif
ferent DNA probes by in situ hybridization using c
ombinatorial fluorescence and digital imaging micr
oscopy.Proc.Natl.Acad.Sci.USA 89,1388−1392］を参
照）で説明されているように、準備した少数の無関係の
男性の白血球の有糸分裂染色体スプレッドに同時に交雑
した。
交雑した染色体を、スペクトラキューブ・システムに
接続した逆蛍光顕微鏡を介して視検し、分析した。
同様に、他の発蛍光団、発蛍光団の他の組合せ、そし
て異なる標識化アプローチ（例えば、組合せ標識）を用
いることができることは同業者には明白である。したが
って、下記の表１及び表２にリストした情報は、単に説
明のためのものであり、本発明の範囲を、リストした発
蛍光団、発蛍光団の組合せ、そして／あるいは標識化技
術に限定する意図は全くない。
例２ 測定装置 図１は、1995年２月21日に出願されたカビブ氏らの米
国特許出願第08/392,019号、すなわち1996年７月23日に
発行された現在の米国特許第5,539,517号に開示された
従来の技術による結像分光計の主構成要素を示すブロッ
ク図である。この結像分光計は、その構造が本発明の方
法を行うのに非常に適しており、高いスペクトル解像度
（波長に応じて約４から14nm）及び空間解像度（約30/M
μｍ、Ｍは顕微鏡あるいは前部光学素子の有効拡大率）
を持つ。
したがって、図１の従来の結像分光計は、20と符号が
付いた採光光学系、ブロック22で示された一次元スキャ
ナ、ブロック24で示された光路差（OPD）発生器あるい
は干渉計、ブロック26で示された一次元あるいは二次元
検出アレイ及びブロック28で示されたシグナル・プロセ
ッサ及びディスプレイを含む。
システム20における重要な要素は、OPD発生器あるい
は干渉計24であり、それは、分析される情景の各ピクセ
ルから放射された光のスペクトル輝度の一次結合の所定
セットに対応する被変調光を出力するものである。干渉
計からの出力は検出アレイに集束される。したがって、
すべての必要な光学的位相差は、スペクトルの再構築に
必要なすべての情報を得るために、視野のすべてのピク
セルに対して同時に走査される。情景内のすべてのピク
セルのスペクトルは、結像情報と共に同時に集められる
ため、リアルタイムでの画像分析を可能にする。
米国特許第5,539,517号による装置は多種多様の構成
が可能である。特に、用いられる干渉計は、米国特許第
5,539,517号の関連する図面に示されるように、他の鏡
と組み合わせてもよい。
したがって、米国特許第5,539,517号によれば、別タ
イプの干渉計を用いることも可能である。これらには、
次のものが含まれる。
（１）光を変調するためにOPDが変えられる可動タイプ
干渉計、すなわち、スキャン厚があるファブリ−ペロ干
渉計、（２）採光光学系及びスキャナから光線を受け二
つの光路に光線を分けるビーム・スプリッタを含むマイ
ケルソン型干渉計、（３）オプションとして、上記の米
国特許（その図14を参照）に述べられた、四つの鏡とビ
ーム・スプリッタとを持つ干渉計等の、他の光学的手段
と結合されるサグナック干渉計（この干渉計内では、OP
Dは、入ってくる光の入射角に応じて変化する）。
図２は、OPDが入射光の入射角に応じて変化する干渉
計を利用して米国特許第5,539,517号に従って構成され
た結像分光計を示す。光軸に対して小さな角度で干渉計
に入る光線は、この角度に対し直線的にかなり変化する
OPDを生じる。
図２の干渉計においては、すべてのピクセルの源30か
らのすべての光は、採光光学系31によって一直線にされ
た後、メカニカルスキャナ32によって走査される。光
は、ビーム・スプリッタ33を介して第一の反射鏡34へ、
そして第二の反射鏡35へ通される。この第二の反射鏡35
への光は、反射してビーム・スプリッタ33そして集束レ
ンズ36を介して検出器37（例えば、CCD）のアレイへ送
られる。この光線は、ビーム・スプリッタ33によって反
射された光線に、次に第二の反射鏡35によって反射され
た光線に、最後に第一の反射鏡34によって反射された光
線に干渉する。
一回の走査の最後には、すべてのピクセルがすべての
OPDを介して測定されてしまうため、情景の各ピクセル
のスペクトルはフーリエ変換によって再構築されること
が可能である。光軸に平行な光線は補正され、光軸に対
して角度（θ）にある光線は、ビーム・スプリッタ33の
厚さ、屈折率及び角度θの関数であるOPDを生じる。小
さな角度においてOPDはθに比例する。適切な逆変換を
適用することによって、また、注意深いブックキーピン
グを行うことによって、すべてのピクセルのスペクトル
が計算される。
図２の構成においては、角度β（図２ではβ＝45度）
にあるビーム・スプリッタ上に入射する光線は、干渉計
をOPD＝０で通り抜けるが、一般の角度β−θで入射す
る光線は、方程式２で与えられるOPDを生じる。
（２） OPD（β，θ,t,n）＝ｔ［（n2−sin2 （β＋θ））0.5−（n2−sin2（β−θ））0.5 ＋2sinβsinθ］ この式において、θは、光軸からの光線の角距あるいは
中央位置に対する干渉計の回転角度であり、ｔはビーム
・スプリッタの厚みであり、ｎはビーム・スプリッタの
屈折率である。
方程式２から、中央位置に対する正及び負の両角度を
走査することによって、すべてのピクセルに対する両面
の干渉写真が得られることが明らかであり、このこと
は、位相誤差を消去する助けとなり、フーリエ変換の計
算により正確な結果が得られることになる。走査振幅
は、達成可能な最大OPDを決めるため、測定されたスペ
クトル解像度に影響を与える。角度ステップの大きさが
OPDステップを決定するが、OPDステップは、逆に、シス
テム感度の良い最も短い波長によって規定される。事
実、試料採取の定理（「干渉分光分析法の原理」［Cham
berlain（1979）The principles of interferometric s
pectroscopy,John Wiley and Sons,pp.53−55］を参
照）によれば、このOPDステップは、システム感度の良
い最も短い波長の半分よりも小さくなければならない。
考慮すべきもう一つのパラメータは、マトリクスにお
ける検出器要素の限られた大きさである。集束光学素子
を介して、この要素は、干渉計内に有限のOPDを生じ、
干渉写真に直角関数を巻き込む効果がある。このこと
は、結果として、短い波長におけるシステム感度の減少
を引き起こし、要素によって生じるOPD以下の波長に対
してはゼロに落ちてしまう。この理由のため、変調伝達
関数（MTF）の条件が満足していることを保証しなくて
はならない。すなわち、干渉計内に検出器要素によって
生じるOPDは、この計測器の感度を満たす最短波長より
も小さくなくてはならない。
したがって、米国特許第5,539,517号に開示された発
明に従って構成された結像分光計は、ただ単に、視野内
のすべてのピクセルから来る光の輝度のみを測るもので
はなく、予め定められた波長範囲内の各ピクセルのスペ
クトルをも測るものである。また、どの時点において
も、視野内の各ピクセルによって発せられた光が全てよ
り良く利用されるため、先に説明したように、フレーム
時間をかなり減少し分光計の感度をかなり増加するもの
である。このような結像分光計は、種々のタイプの干渉
計、採光光学系及び集束システムを含んでもよく、その
ため、医学的診断及び治療や生物学の研究における用
途、また、地質学や農業における調査等のための遠隔測
定を含む多種多様な用途に用いられ得るものである。
上記のように、米国特許第5,539,517号に開示された
発明による結像分光計は、イスラエル共和国にあるスペ
クトラル・ダイアグノスティクス社（Spectral Diagnos
tics Ltd.;Industrial Park,Migdal Haemek,Israel）に
よって開発されたもので、ここにスペクトラキューブ
（SpectraCubeTM）として言及する。
顕微鏡に光学的に接続されたスペクトラキューブ・シ
ステムを、本発明による染色体の分類方法を行うために
用いる。スペクトラキューブ・システムには、下記の表
３にリストアップした性能がある。
ここでは、従来の技術であるスペクトラキューブ・シ
ステムを、上記に説明したように本来の位置で彩色した
分裂中期の染色体のすべてのピクセルのスペクトル・デ
ータ（この場合はスペクトル）のＮベクトルを得るため
に用いる。しかし、先に説明したように、スペクトル映
像装置、すなわちフィルタ（例えば、超音波光学チュー
ナブル・フィルタ（AOTF）あるいは液晶チューナブル・
フィルタ（LCTF））及び分散要素（例えば、格子あるい
はプリズム）に基づくスペクトル映像装置を含み、視野
内に置かれた物体のすべてのポイントから発光するスペ
クトルを測定し、後の検索及び分析のためにメモリの保
存する計測器、または他のスペクトル・データあるいは
多周波数帯収集装置（例えば、「組合せマルチ・フラワ
ーFISHによるヒト染色体の核型分析」（Speicher R.M.,
Ballard S.G.and Ward C.D.（1996）Karyotyping human
chromosomes by combinatorial multi−flour FISH,Na
ture genetics,12:368−375）の開示に従う装置）を、
必要なスペクトル・データを得るために用いることがで
きる。したがって、本発明の範囲を、スペクトル・デー
タ収集装置の特定なタイプ、あるいは特定なタイプのス
ペクトル映像装置を用いるように限定しないことを意図
している。
例３ 染色体の分類のための内部基準ベクトルの識別 1.定義及びスペクトル・データの前処理 スペクトルを、各成分あるいは項目が選択波長におけ
る光の輝度を表すＮサイズ・ベクトルであると表すこと
ができる。スペクトルの成分数（Ｎ）は、スペクトル範
囲（例えば、可視光線の範囲、400−750nm）と、測定装
置のスペクトル解像度とに依存するものであり、例え
ば、400nmから700nmのスペクトル範囲に均一に分布する
2nmのスペクトル解像度では、スペクトルを151ベクトル
によって表すことができる。
したがって、用語「スペクトル」（あるいはその複数
形）がこの明細書及び下記の請求項で用いられるとき
は、それはスペクトルを表すＮベクトルに言及する。あ
る場合には同等な用語として「スペクトル・ベクトル」
を用いる。
また、もう一つの用語「正規化スペクトル」も用いる
が、正規化スペクトルは、オリジナルのスペクトルか
ら、スペクトル全体の積分輝度によって、各値における
輝度を除算して計算される。この手順は、正規化スペク
トルが正確に１に等しいトータル積分輝度を持つことを
保証する。これによって、輝度に関わらず、二つの異な
るスペクトルのスペクトル形状を比較することが可能に
なる。多くの場合、スペクトルのクラス分けには、スペ
クトルの輝度というよりも、どちらかと言うとその形状
の方が有効である。測定試料、標識化手順、あるいは測
定光学素子に関連する不規性に起因する輝度の明暗効果
を除くために正規化スペクトルを用いることが好まし
い。
さらに、ここに説明する数学的な処理の全てを、バッ
クグラウンド減算処理の後に行うことが好ましい。バッ
クグラウンド減算は、背景領域に位置する一つのピクセ
ルのスペクトル、あるいは複数の、またはすべてのピク
セルの平均スペクトルを、各ピクセルのスペクトルから
減算する数理的な処理である。このため、すべてのピク
セルに共通する背景蛍光信号が除かれ、信号の分類特定
性が増す。さらに、背景ピクセルには、すべての波長に
おいてスペクトルの輝度がゼロに近いという特徴があ
り、次の処理に進む前に、このようなピクセルを取り除
いてしまうことが好ましい。したがって、染色体に関す
るピクセルだけを考慮することができる。
2.外部基本スペクトル・ベクトルの識別 用語「基本」は、他の用語、スペクトル、ピクセル、
染色体、集まり、クラス等に併せてここで用いるが、多
くの場合、単一の発蛍光団を用いた場合に言及し、発蛍
光団の組合せと対照するものである。この例において
は、五つの発蛍光団を用いるため、五つの基本クラスが
あり、各クラスは、各々、異なる発蛍光団に関連する。
しかしながら、ある用途においては、基本的な特徴（例
えば、染色体、ピクセル、クラスなど）は、一つ以上の
発蛍光団が関わる特徴に言及するということに注意すべ
きである。この例においては、基本的な特徴は、単一の
発蛍光団に関わる特徴に言及するが、本発明の範囲をこ
のようなケースに限定することを意図してはいない。し
たがって、上記に説明し、さらに下記に説明及び実証す
る線形分解は、一つ以上の発蛍光団によって彩色した基
本染色体に属する基本クラスを形成する基本ピクセルを
用いて行ってもよい。
上記例１のの表１及び２に示すように、この例におけ
る基本的な五つの染色体は、染色体番号が２、８、14、
17及び20であり、これらを、各々、Cy5.5（ｅ）、スペ
クトラム・グリーン（ｄ）、テキサス・レッド（ｂ）、
Cy5TM（ｃ）及びスペクトラム・オレンジで（ａ）で標
識する。
したがって、基本ピクセルとは、単一の発蛍光団で標
識された遺伝物質を示すものであり、この場合は、上記
に特定した染色体から生じた遺伝物質である。したがっ
て、基本ピクセルには五つのクラスがある。
ここに言及する基本スペクトル・ベクトルは、単一の
発蛍光団で標識（例えば、彩色）した遺伝物質における
ピクセルのスペクトル・ベクトルである。したがって、
この例においては、基本スペクトル・ベクトルには五つ
のクラスがあり、これらは、上記に特定した五つの染色
体から得た遺伝物質を表わすピクセルのスペクトル・ベ
クトルがある。
外部基本スペクトル・ベクトルは、通常、正常な男性
の、事前に分類されたカラー（スペクトル）核型から得
られる基本スペクトル・ベクトルである。
分類すべき核型の内部基本スペクトル・ベクトルを見
いだすために、本発明の方法に従って、染色体の分類を
改善するために用いられる。さらに、下記の、本発明の
もう一つの実施例によれば、内部基本基準ベクトルは、
研究対象である核型から直接得られる。
本発明によれば、外部基本スペクトル・ベクトルを識
別するためのアプローチが提供される。
1996年４月22日に出願された米国特許出願第08/635,8
20号及び雑誌『サイエンス』「ヒト染色体の多色スペク
トル核型分析」［E,Schroeck et al.（1996）Multicolo
r spectral karyotyping of human chromosomes.Scienc
e,273,494−497］に説明された従来の技術による染色体
の分類方法を用いて得た男性の正常なカラー核型を示す
図3aから図3cを参照しながら、第一のアプローチを説明
する。用いた発蛍光団の正確な種類及び組合せは、上記
例１の表１及び２にリストされている。
図3aから図3cの核型は次のようにして得た。第一に、
染色体を、上記表１及び２のように標識された染色体ペ
イントで、そしてＲバンディングのためにDAPIで交雑し
た。第二に、図3bに示す核型の染色体を、従来の染色体
Ｒバンディング技術によって識別した。第三に、染色体
Ｒ−バンディングによって測定した24の染色体タイプ
（すなわち、１−22、Ｘ及びＹ）のいずれかに属性があ
るピクセルを特徴づける平均正規化スペクトルを計算
し、得られた24の平均正規化スペクトルを用い、基準ス
ペクトルのライブラリを形成した。第四に、基準スペク
トルを、その核型のピクセルの分類のために用いた。分
類結果を図3aに示す。その後、図3cに示すように、本技
術で既に知られている順に染色体を配列した。
分類のために、画像内の各ピクセルの正規化スペクト
ルを参照ライブラリの24の異なる基準スペクトルの一つ
一つに比較し、基準スペクトルとの類似性（例えば、最
少矩形誤差処理によって推測できる最小誤差）を測定し
た。この分類に従って、各ピクセルに、各々を区別する
所定の人工色を付与した。各染色体が、異なる人工色
（全体で24色）で彩色されるカラー核型を得た。
先に述べたように、分類においては、いくつかのスペ
クトルを基準スペクトルとし、表示画像の各ピクセル
を、それらの基準スペクトルの一つに最も類似するもの
として、その分類に応じて、異なる所定の人工色で彩色
する。
分類には、種々のアルゴリズムが用いられる。例え
ば、方程式３から６を考察する。
この場合、Imaxは画像の最大輝度であり、Gx,yは、ピク
セル（座標ｘ、ｙ）がスクリーン上に表示される輝度で
あり、Ixy（λ）はそのスペクトルである。＜Ixy（λ）
＞は3 x 3の隣接ピクセルのグループにおけるIxy（λ）
の平均である。さらに、Smaxのピーク輝度であり、Tmax
は＜Ixy（λ）＞のピーク輝度である。Ｒλは、相似性
マップを計算するための基準スペクトルである。Rmaxは
基準スペクトルＲλのピーク輝度であり、そしてｎは測
定波長の数である。
択一的に、類似性の度合いを表すために下記の方程式
７を用いてもよい。
この場合、Ixy（λ）はピクセルｘ、ｙの正規化スペク
トルであり、ＩR（λ）は正規化基準スペクトルであ
り、そしてＮは波長の数である。この方程式において
は、スペクトル間の類似性が増加するとＳが減少する。
また、その逆も同様である。極端な場合、スペクトルが
全く同一であるとき、Ｓはゼロに等しい。
ｋの異なる基準スペクトルに関してこの計算を行う
と、各ピクセルに対するＳについての、ｋの異なる値を
得る。例えば、S1、S2、・・・Sk。これらの最小値が、
基準スペクトルのいずれがピクセルのスペクトルに最も
類似しているのかを示す。しかし、本技術に関わる者に
は明らかであるが、類似性を示すための他の方程式も既
知であり、適用可能である。したがって、単純な最少矩
形誤差距離アルゴリズムあるいは複雑な主成分分析を用
いて分類を行ってもよい。
このアプローチを用いることによって、この例におい
ては五つの、外部基本スペクトル・ベクトルを識別する
ことができる。注意すべきことは、外部基本スペクトル
・ベクトルは、基本スペクトル・ベクトルを示す特定の
基本ピクセルのものであってもよいし、好ましくは、基
本ピクセルの一つのクラスの二つ以上の基本ピクセルの
スペクトル・ベクトルの平均であってもよい。
しかしながら、このような識別は、従来のバンディン
グ技術（この場合、ＲバンディングのためにDAPI）を用
いて、まず染色体を識別することに基づいている。した
がって、このアプローチはあまり好ましくない。
しかし、普遍的な実験手順を維持したい場合、本発明
の方法のいくつかの実施例に関して説明するが、外部基
準スペクトル・ベクトルの識別を、すべての染色体の分
類を行う前に一度行わなければならない。
さて、1996年４月22日に出願された米国特許出願第08
/635,820号及び雑誌『サイエンス』「ヒト染色体の多色
スペクトル核型分析」［E,Schroeck et al.（1996）Mul
ticolor spectral karyotyping of human chromosomes.
Science,273,494−497］に説明されたもう一つの従来の
技術による染色体の分類方法を用いて得た同じ男性の正
常なカラー核型を示す図4a及び図4bを参照しながら、第
二のアプローチを説明する。用いた発蛍光団の正確な種
類及び組合せは、上記例１の表１及び２にリストされて
いる。
第二のアプローチにおいては、RGBアルゴリズムを用
いて、CCDアレイのスペクトル範囲（例えば、400nmから
760nm）にある光学信号を積分することによって、染色
体のRGB画像を得た。この画像においては、赤（Ｒ）、
緑（Ｇ）及び青（Ｂ）に対する三刺激応答関数に対応す
る三つの加重関数｛Wr（λ）、Wg（λ）、Wb（λ）｝か
ら、赤、緑及び青の輝度の組合せが、各ピクセルに付与
される。
この単純なアルゴリズムの力を例として図５に示す。
｛Wr、Wg、Wb｝を、任意のスペクトルの「内部」に分布
するガウス関数あるいは他の関数であると選択すると、
この場合に表示される擬似色画像は、加重関数に対応す
るスペクトル領域内におけるデータだけを強調するた
め、これらの三領域におけるスペクトル差が、より明確
に検出される。
図６は、染色体の分類に対するRGBアルゴリズムの能
力を示すものである。この場合、Wr、Wg、Wbは単純平方
加重関数であり、Wr（赤）に対してはλ１＝640nm及び
λ２＝750nm、Wg（緑）に対してはλ１＝555nm及びλ２
＝640nm、そしてWb（青）に対してはλ１＝450nm及びλ
２＝555nmである。単純加重関数Wr、Wg、Wbを積分し
て、右側に示す、染色体のRGB画像を生成する。
所定の実験条件下と、RGB色に対して予め定めた加重
関数下では、基本染色体、そして基本ピクセル、さらに
は、ほとんどの、あるいはすべての他の染色体は識別可
能である。特に、実験条件、すなわち発蛍光団の種類及
び組合せ、そしてRGB加重関数は、基本ピクセルに独特
な色（すなわち基本的な色）が付与され、基本ピクセル
が相互に、且つすべての他の（この場合19の）「非基本
的な」染色体あるいはピクセルから明確に識区別される
ように選択する。表４に、本例に対して選択した発蛍光
団、基本染色体及び基本色を要約する。
図７に、発蛍光団及び基本染色体を特定して、本例の
実験的な処理を用いて得た五つの基本外部スペクトルを
示す。
上記の分類アプローチでは外部の参照ライブラリを生
成する必要があるが、外部基本スペクトル・ベクトルの
識別のためにRGBアプローチを用いることにより、従来
のバンディング技術（例えば、Ｒ−バンディング）によ
って染色体を事前に識別する必要がなくなるため、上記
の分類アプローチに優る利点が得られる。なぜなら、基
本スペクトル・ベクトルを持つピクセルの各々が非常に
明確に区別されるように、正確な実験手順（例えば、上
記表１及び２の処理）、任意の加重関数、そして予め選
択した三色の出力（例えば、RGB）を選択できるからで
ある。下記にさらに詳細に説明するが、RGBアプローチ
を用いることによって、内部基本スペクトル・ベクトル
を直接的に見いだし、その後、それらを、分類のための
すべての他の基準スペクトルを見いだすために用いるこ
とができる。
3.内部基本スペクトル・ベクトルの識別 外部基本スペクトル・ベクトルを用いて、内部基本ス
ペクトル・ベクトルを識別する処理を開始する。本発明
においては、この目的のために線形分解アルゴリズムを
用いる。
この例では、画像における各ピクセルに対する分解係
数に関する分解Ｋベクトル（この例では分解５ベクト
ル）を得るために、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ及びＥと定義した五
つの外部基本スペクトル・ベクトルを用いて線形分解を
行う。
この数理的な処理中に、画像内の各ピクセルに対する
五つの分解係数α、β、γ、δ及びεのセットが計算さ
れる。ＡからＥの基本外部スペクトルの各々をその対応
する係数で乗算し、その積であるスペクトル・ベクトル
を加算したものが、そのピクセルのスペクトルとほぼ同
じスペクトル（スペクトル・ベクトル）になるように係
数を選択する。したがって、画像内のピクセルの各々を
分解Ｋベクトル、この例においては、αからεの分解係
数で構成される分解５ベクトルとして表すことができ
る。したがって、計算した分解５ベクトルに関して、内
部基本ピクセルは、定義上、基本分解５ベクトルによっ
て表されるものである。これらのベクトルは、Ｋ外部基
本スペクトル・ベクトルを用いて定義されるため、ここ
では、これらを外部基本分解Ｋベクトルと定義する。
これは、必要な分解係数の数に対して数学的に説明す
ることが可能である。Cjを係数ベクトルとする。この場
合、Ｊ＝１、・・・、ｋ（この例ではｋは５に等し
い）。
ここで、Ｉ（λｉ）は特定なピクセルのスペクトルであ
り、そしてIj（λｉ）はベクトルである。
実際は、ノイズがあるため、上記の方程式を正確に満
たす係数のセットを得ることが不可能なこともある。こ
のため、小さな残差を加えることが不可欠である。スペ
クトラキューブ・システムの信号対雑音比が高く、測定
結果が良いため、この残差は比較的に小さいものであ
る。
本発明の方法によれば、内部基本ピクセルを識別する
ために線形分解係数α−εを用いるが、これら内部基本
ピクセルは、定義上、ここに定義するA'からE'の内部基
本スペクトル・ベクトルを持つ。
さて、図8aから8eを参照する。これは、各々、分解係
数α−εの値（０−1.0）に対するピクセル数を表すプ
ロットである。
図8aから8eに示すように、α−ε分解係数の各々のプ
ロットの特徴は、谷を挟む二つのピークである。第一の
ピークは低分解係数値（例えば、０から0.3）を持つピ
クセルを表し、第二のピークは高分解係数値（例えば、
0.3から1.0）を持つピクセルを表す。どの分解係数（α
−ε）の第二のピークによって表されるピクセルも、そ
の係数に関わる発蛍光団を含む可能性が高い。
下記の表５に示すように、発蛍光団の成分（ａから
ｅ）に基づいて、基本バイナリＫベクトル定義すること
ができる。この例では、内部基本スペクトル・ベクトル
A'からE'の各々に対して基本バイナリ５ベクトルを定義
することができる。この基本バイナリ５ベクトルと、五
つの基本分解５ベクトルを基本バイナリ５ベクトルに変
換するための高カットオフ値、例えば、およそ0.75を用
いることによって、内部基本スペクトル・ベクトルA'か
らE'を持つ基本ピクセルを選択することができる。
高カットオフ値を選択するため、内部基本スペクトル
・ベクトルを持つ内部基本ピクセルを正しく選択できる
可能性は非常に高い。
内部基本スペクトル・ベクトル（A'からE'）を持つ基
本ピクセルを見いだした後、例えば、各基本クラスに属
する基本ピクセルの基本スペクトル・ベクトルを個別に
平均することによって、内部基準基本スペクトル・ベク
トルを計算してもよい。択一的に、選択したピクセル
（このケースでは５、各基本クラスに対して１）の内部
基本スペクトル・ベクトルを、直接的に内部基準基本ス
ペクトル・ベクトルとして用いてもよい。
どの場合も、このように定義した内部基準基本スペク
トル・ベクトルを、外部基本スペクトル・ベクトルに関
して上記に説明したように本発明の方法に従って、画像
内の各ピクセルに対する内部分解Ｋベクトル（例えば、
５ベクトル）を加算するために用いる。
線形分解アルゴリズムの数学的な説明を次に示す。実
際、線形分解アルゴリズムの係数は次のように計算され
る。
Ｉ（λｉ）は特定なピクセルのスペクトルであり、ｉ
は波長指標のインデックス、ｉ＝１、・・・、Ｎで、Ｎ
はスペクトルにおける波長の合計数であり、Ｋの基本的
な基準スペクトルのセットがIj（λｉ）、ｊ＝１、・・
・、Ｋで与えられると仮定する。Ｋ係数のセット、Cjを
探す。
ε（λｉ）は最小可能誤差である。
方程式９がＮ波長λｉの各々に対して成り立つことが
重要である。また、この方程式は次のように書くことも
できる。
あるいは、すべてのＮ波長に渡って計算することによっ
て、 さて、残差の平方は常に正であるため、Σε２（λ
ｉ）が最小であるセットCjを探す。成分Cjの各々に対し
て、方程式11の右辺の偏導関数を求め、その値をゼロに
設定することによって、この解を見つけることができ
る。結果として、Ｋの未知数Cjを持つＫ方程式のセット
が得られる。これらの方程式を行列計算のフォーマット
に書き表すことができ、方程式11の右辺の導関数∂／∂
Cmから次式を得る。
方程式12をゼロに設定し、配列を変えた後に次式を得
る。
さて、方程式13を行列形式（14）に書き変える。
方程式14をＡ・Ｃ＝Ｖとして書くこともできる。この
場合、Ａは対称的な行列であり、そのすべての要素は直
接的に計算が可能である。逆行列Ａ−１を見いだし、左
からかけ算を行うことによって次式を得る。
Ｃ＝-1・V. （15） したがって、成分Cjが得られる。
4.すべての内部基準スペクトル・ベクトルの識別 上記の通り、Ｋ、例えば５、内部基本スペクトル・ベ
クトルは、単一の発蛍光団ａからｅで標識した遺伝物質
を示すピクセルを分類するための基準スペクトル・ベク
トルとして用いることができる。しかしながら、完全な
分類のためには、さらに、交雑のために用いるａからｅ
の発蛍光団（表２参照）の組合せを表わす追加の基準ス
ペクトル・ベクトルが必要である。
したがって、本発明によるＫ内部基本スペクトル・ベ
クトルを、追加の必要な（この場合19の）内部基準スペ
クトル・ベクトルを持つピクセルを識別するために用い
る。
このため、表６に示すように、第一に、必要な基準ス
ペクトル・ベクトルの各々を、関連する発蛍光団に応じ
てバイナリ５ベクトルとして定義する。基本バイナリ・
ベクトルについては上記表４において既に定義してい
る。
その後、図8aから8eの存在プロットと、プロットの第
一及び第二のピーク間の谷に位置する第二の、低い閾値
（例えば、約0.3）あるいは閾値範囲（例えば、約0.25
から0.35）を用いて、各ピクセルに関する新しい分解Ｋ
ベクトルの各々を、変換バイナリＫベクトルに変換す
る。この例においては、男性の核型については24の、そ
して女性の核型については23のタイプの変換バイナリ５
ベクトルが期待できる。閾値範囲を用いる場合、いくつ
かのバイナリ５ベクトルは、一つ以上の分解係数に対す
る一つ以上のバイナリ成分（０あるいは１）が欠ける。
これは、閾値範囲内の値が２進数（０あるいは１）に分
類されないためである。
カラー核型のプレゼンテーションのため、同一の変換
バイナリＫベクトルを持つピクセル毎に、上記表６の被
定義バイナリ・ベクトルに関連した所定のパターンに応
じて、識別人工色（男性については24の、女性について
は23の異なる色）が付与される。
択一的に、同一の変換バイナリＫベクトルを持つピク
セルのいくつか、あるいは全てのスペクトル・ベクトル
を平均して、24（あるいは女性については23）の内部基
準スペクトル・ベクトルを得ることもできる。その後、
これらの内部基準スペクトル・ベクトルを、例えば、方
程式３から７について上記に説明したように分類に用い
る。あるいは他の適当な分類処理（例えば、最小矩形誤
差、主成分分析等）を行い、分類に用いる基準スペクト
ル・ベクトルのどれに最も類似するかに応じて、ピクセ
ルのスペクトルをクラスに分類する。
択一的に、同一の変換バイナリＫベクトルを持つピク
セルのいくつか、あるいはすべて分解Ｋベクトルを平均
して、Ｌ（男性については24、女性については23）の内
部基準ベクトルを得る。その後、これらを、方程式３−
７について上記に説明したように分類のために用いる。
あるいは他の適当な分類処理（例えば、最小矩形誤差）
を行い、分類に用いたＬ内部基準ベクトルのどれに最も
類似しているかに応じて、ピクセルの分解Ｋベクトルを
クラスに分類する。
さて、図9aに、正常な男性の、上記の分類による染色
体スプレッドを示す。図9bは、同じスプレッドを、上記
図4a及び4bに関して説明したようにRGBで示すものであ
り、図9cは、図9a及び9bの染色体のカラー核型を、分類
染色体を右側に、そひてRGB染色体を左側に並べ合わせ
ている。
図9a及び9cを慎重に調べると、染色体に関するいくつ
かのピクセルが間違えて分類されている、他のいくつか
は分類されていない、さらに、いくつかは黒色が付与さ
れたために背景に重なって見えないことが分かる。その
原因は、いくつかのピクセルが、どのクラスにも、すな
わちバイナリ５ベクトルの24のタイプ（理論的には、さ
らに八つのこのようなベクトルがある）のどれにも分類
されず、また、他のピクセルも誤ったクラスに間違えて
分類されているためである。ある場合においては、バイ
ナリ５ベクトルの24のタイプのいくつかは、非常に小さ
なピクセル数があるだけなので、アーチファクト（図示
せず）を示唆する。
この問題をさらに説明するために次のことを考察す
る。ピクセルとバイナリ５ベクトルとの関連表を計算す
る。各ピクセル（１、１からｘ、y0）を24のバイナリ５
ベクトルの一つに関連させる（表５参照）。その後、１
から24までのバイナリ５ベクトルのいずれかに関連する
ピクセルの全数を数える。その時、いくつかのベクトル
は、関連するピクセルを極めて少数しか持たないことが
分かる。また、いくつかのピクセルは、１から24までの
バイナリ５ベクトルのいずれとも関連しない。これら両
ケースは、上記に説明した、第二の閾値範囲の任意の選
択に起因するアーチファクトである。
4.スペクトルの空間的な自動セグメント化 この時点では、分類のために全スペクトル情報が既に
利用されているが、空間的な情報については、未だ全く
利用されていない。ピクセルの分布には分類情報が含ま
れることに注意すべきである。隣接するピクセルは、特
定の染色体あるいはその一部分から得られた遺伝物質を
示すピクセルの集まりに属する可能性が高いため、理論
的には、それらを同様に分類すべきである。さらに、各
細胞は、各々が独特な、例えば、大きさ（長さ）及び動
原体の相対位置を持つ染色体の数に特徴がある。
通常、良く展開された（重なり合う染色体が存在しな
い）正常なヒト核型に対する集まりの数は、46（各染色
体に対して一つ）である。これらの集まりは、男性につ
いては24の、女性については23のクラスに分けられる。
転座が生じると、集まりの合計数が増加する。ガン細胞
においては、特に、何世代にも渡って増殖された場合、
転座が原因で、集まりの数は百以上に到達することもあ
る。
画像内のピクセルの各々が（上記に説明したように、
外部の、あるいは好ましくは内部の基本スペクトル・ベ
クトルと、第二のカット・オフ値とを用いて得られる）
分解Ｋベクトルによって表されるため、クラスタ化処理
を行うこともできる。
このため、隣接するピクセルの分解Ｋベクトル間の変
化をモニターし、これらの変化をクラスタ化に用いる。
例えば、二つの隣接するピクセル間の（例えば、最小矩
形誤差によって測定される）Ｋベクトルの変化が所定閾
値よりも低い場合、それらを一つの集まりにまとめる。
また、二つの隣接するピクセル間の変化が所定閾値を超
えると、それらを異なる集団に属すると見なす。クラス
タ化処理の結果として、同様の分解Ｋベクトルを持つピ
クセルの集まりが生成される。同様に、ピクセルの正規
化スペクトル・ベクトルを用いてクラスタ化を行っても
よい。実際、クラスタ化は分類の一つのタイプである。
第三の閾値を用いて、識別した集まりの各々を、変換
バイナリＫベクトルに変換してもよい。それによって、
表５の24の被定義バイナリＫベクトルの一つに関連させ
る。換言すれば、もし24の被定義バイナリＫベクトルの
一つに関連する任意の集まりのピクセルの相対数が第三
の閾値以上（例えば、およそ80％以上）ならば、その集
まりはそのベクトルに関連があるとする。最適には、正
常な核型は、24（男性）あるいは23（女性）のタイプの
バイナリＫベクトルに関連する46の集まりを持つべきで
ある。したがって、男性については、１から22までのバ
イナリＫベクトルの各々が、二つの集まりに関連するこ
とが期待され、第23番目及び第24番目のバイナリＫベク
トルは、各々、染色体Ｘ及びＹから得た遺伝物質の集ま
りに関連することが期待される。
さらに、本発明の方法によれば、分類のための内部基
準ベクトルは、各々の特定のバイナリＫベクトルに関連
する集まりのピクセルのいくつか、あるいはすべてのス
ペクトルまたは分解Ｋベクトルを平均することによって
得ることができる。
これらの23あるいは24の平均ベクトルは、画像自体に
おけるピクセルから得たものであるため、この分析画像
の分類には非常に適しており、従来のバンディングによ
る染色体の分類を用いる必要性が生じない。
しかしながら、ある場合には、いくつかの集まりは分
類されない。定義上、分類されない集まりは、集まりの
分類のための閾値を超えるバイナリＫベクトルに関わる
ピクセルのグループが欠けているため、ある場合には、
いくつかのバイナリＫベクトルは、それに関連する集ま
りを持たず、分類のためのいくつかの内部基準ベクトル
が欠けている。
分類されない集まりは、典型的に、用いた閾値範囲に
起因して、少なくとも一つの（通常、一つの）分類され
ないバイナリ成分を含むため、24の被定義バイナリＫベ
クトルのいずれにも関連しないピクセルを含む。定義
上、非分類バイナリ成分は１あるいは０のいずれであっ
てもよい。
本発明の好適実施例においては、集まりに関連のない
被定義バイナリＫベクトルのすべてに対して、これらの
二つの選択肢を調べて見ると、多くの場合、二つの選択
肢の一つが、このようなベクトルにマッチするため、そ
のピクセルをそのベクトルに関連させる。
この分析の後、上記に説明したクラスタ化処理を繰り
返す。多くの場合、このステップに引き続いて、例え
ば、性別、転座のレベル、そして分析染色体スプレッド
内に重複する染色体が存在するか、しないかに応じて、
各被定義バイナリＫベクトルを、少なくとも一つ、通
常、二つ以上の集まりに関連させる。
クラスタ化処理を繰り返した後、分類のための内部基
準ベクトルを計算し直す。このため、特定のバイナリＫ
ベクトルに関連する集まりのいくつかの、あるいはすべ
てのスペクトルあるいは分解Ｋベクトルを平均すること
が好ましい。その後、このように得た基準ベクトルを、
上記に説明したように分類のために用いる。
しかしながら、稀なケースにおいては、再クラスタ化
ステップの後も、被定義バイナリ５ベクトルの一つ以上
が、いずれの集まりにも関連しないことがある。この場
合、そのベクトルに関連する集まりを、従来の染色体バ
ンディング技術（例えば、ＲバンディングのためのDAP
I）を用いて識別することが可能である。
さて、ほとんどの場合、各バイナリ５ベクトルは少な
くとも一つの集まりに関連するため、内部基準ベクトル
を計算し、分類を行うことが可能である。
図9aから明らかなように、さらに、ある場合には、分
類後、いくつかの染色体は、異なる色のピクセルの集ま
りを示す。これらの集まりは、信頼できる転座、あるい
は分類のアーチファクトのいずれかに起因する可能性が
ある。したがって、これらの集まりの各々を調べる必要
がある。このため、調べる集まり内におけるピクセルの
各々あるいはいくつかのスペクトル・ベクトルまたは分
解Ｋベクトル間の類似度（好ましくはパーセントで）
を、用いる関連基準ベクトルに対してモニターし、最も
マッチするもの（例えば、約５）を表示し、オペレータ
がアーチファクトと転座との区別ができるようにする。
例４ スペクトル核型画像成分と従来のバンディング画像との
重複 さて、図10a及び10bそして図11a及び11bを参照する。
現在までに確立されているが、標識した分裂中期の染色
体スプレッドから、あるいは一般的に、多数の染料で標
識し他の物質から二つのデータ・セットを得ることが可
能である。これらの一つが、Ｇバンド透過画像あるいは
Ｒバンド（DAPI）蛍光画像等の単色画像であり、その後
者を図10aにネガ画像で示す。前者は、染色体特定プロ
ーブで標識化後に蛍光下で得たスペクトル画像等のマル
チバンド画像であり、図10bに示す。
空間的な特徴を正規化する、あるいは強調するための
いくつかの手動の、そして／あるいは自動の前処理の
後、ＧバンドあるいはDAPI単色画像を表示するのが現在
のやり方である。これらの画像は縞状画像としてここに
言及する。これらの画像は、明るい背景上に暗い前景
で、あるいはその逆に構成してもよい。
マルチバンド画像が、例えば、スピーチャ氏らによっ
て説明された画像捕捉技術（Speicher et al.（1996）N
ature Genetics 12:368−375を参照）を用いて得た多く
のスペクトル波長周波数帯から、あるいはより少ない周
波数帯から構成されるかどうかに関わらず、それらのデ
ータを視覚化するためのカラー画像を生成することは可
能である。このようなカラー画像を作成するための種々
の方法がある。最も単純な方法では、周波数帯のいくつ
かに色を割り当ててから、それらの層を重ね合わせてカ
ラー画像を生成する。もう一つの方法においては、周波
数帯の全セットについて、（各ピクセルに対して）適用
した関数を用いて各色層を作り、それらの色層を重ね合
わせる。それから、このカラー画像を、画像の向上技術
を用いて手作業で、そして／あるいは自動的に強調して
もよい。カラー画像の例としては、上記のRGB画像及び
分類画像がある。説明のために、ここでは、カラー画像
は、多数の染料で標識した物質の結像測定から得たデー
タを用いて生成するカラー画像に言及する。
スペクトラキューブ・システム等の干渉計に基づくス
ペクトル映像装置を用いる、多数の蛍光染料で標識した
分裂中期の染色体スプレッドの測定の場合は、縞状画像
とカラー画像との空間的な特徴には重要な違いがあるこ
とが分かる。図10bのカラー画像においては、染色体が
濃く見え、多くの場合、動原体は検出が不可能である。
これは、多分、例えば図10aに示すように、バンディン
グしてから観察すると、プローブ分子の一端が染色体に
付着し、他端が緩くなって染色体の一般輪郭から突き出
ているためであろう。
ここに説明する考えは、縞状画像とカラー画像との両
方を用いて合成カラー縞状画像を得ることによって、一
方の画像では明らかにならない特徴を示すことにある。
このようにして、縞状画像あるいはカラー画像による個
別表示に優る基本的な利点が得られる。ユーザは、ユー
ザが何年もの間行ってきた分析のやり方で、染色体を直
接的に、そして瞬時に見ることができ、さらに同時に、
スペクトル・ベクトル分類に基づくカラー画像によって
提供される、縞状画像にはない情報を得ることができ
る。画像は、縞状画像に対して必要な標識化処理と、ス
ペクトルあるいはベクトルに基づく画像に対して必要な
標識化処理が異なるため、同時に測定することはできな
いので、画像が完全に得られ、分析され、そして分類さ
れた後、ソフトウェアによってのみ重ね合わせを行うこ
とができる。
したがって、ここで説明する実施例においては、単色
の縞状画像とカラー画像とを用いて合成カラー縞状画像
を生成する。この考えを他の染料で標識した物質に適用
することもできるが、下記に示す例は、染色体の分裂中
期からのものである。
画像を合成する前に、それらの画像の空間的な位置決
めを行わなくてはならない。そうすることで、二つの画
像におけるポイント間の対応を知ることができる。この
場合、カラー画像のサイズを変え、回転させ、そして移
動することによって、単色画像にマッチさせる。一般的
に、この画像の位置合わせは、自動的に、手作業で、あ
るいは半自動的に行う。
図11a及び11bは、本発明による合成画像を示す。図11
aの合成画像を生成するために用いる方法においては、
輝度すなわち輝度値を、（黒色の上に白色の）DAPI縞状
画像から直接得ることができ、そして色合いを、カラー
画像、この例ではRGB画像の対応するポイントから得
る。図11bを生成するために用いる方法における違い
は、輝度値がDAPI縞状画像の逆数から生じることであ
る。如何なるバンディング処理によってバンディングさ
れた染色体の正あるいは負の単色画像をも択一的に用い
ることが可能であることは明らかである。現在、染色体
彩色及びDAPI測定に用いる発蛍光団は、同じ測定装置、
例えばスペクトラキューブ・システムを用いて測定する
ことができるため、DAPIバンディングが好まれる。
その結果、ユーザに（ｉ）ユーザが見慣れた染色体形
状、そして（ii）スペクトルと従来のバンディングとに
よる核型分析の重複情報が提供される。
したがって、この実施例は、単色画像とカラー画像と
を用いて合成画像を生成する。この考えを変容させたも
のとしては、中間画像の作成を省略し、単色の、そして
マルチバンドのデータの初期測定を用いて、直接的に合
成画像を作成するやり方がある。しかしながら、例え
ば、カラー染色体に縞状染色体の形状（輪郭）が付与さ
れても、合成染色体は縞状にならない等の、他の重ね合
わせも本発明の範囲に含まれる。また、本発明の範囲
は、縞状染色体とカラー染色体との位置合わせによる重
ね合わせも含む。
ここに説明した本発明による染色体の分類方法は、種
々の用途に適用が可能である。下記にそのいくつかを詳
細に説明する。下記に分子細胞遺伝学の分野における本
発明による染色体の分類方法の用途を短く要約する。本
発明による染色体の分類方法が診断の用途において重要
な影響をもたらす細胞遺伝学の二つの主要な分野として
は、（ｉ）臨床細胞遺伝学及び（ii）腫瘍細胞遺伝学が
ある。
第一に、本発明による染色体の分類方法を、米国特許
出願第08/635,820号で説明されたように、例えば、ガン
細胞、胎児細胞等における染色体異常を検出する診断目
的のために用いることができる。臨床臨床細胞遺伝学及
び腫瘍細胞遺伝学においては、アメリカ合衆国だけで
も、従来の染色体バンディング分析を用いておよそ400,
000ケースの分析が毎年行われている。従来のバンディ
ング分析に加えて、本発明の分類方法を用いる染色体彩
色を行うこともできる。これは、従来のバンディングを
用いるだけでは特徴づけることができないマーカー染色
体を識別する手助けとなるものである。後天性染色体異
常は、主に悪性変質に関係する。およそ、（ｉ）血液性
腫瘍と、（ii）固形腫瘍との二つの悪性腫瘍が識別可能
である。血液性悪性腫瘍からの細胞は人工的に容易に培
養が可能であるため、それら腫瘍の染色体バンディング
分析は、細胞遺伝学的な、そして遺伝学的な腫瘍研究に
おける成功例の一つである。二つのよく知られた例とし
て、慢性リンパ性白血病（CLL）におけるフィラデルフ
ィア染色体及びバーキット・リンパ腫における特定染色
体異常の識別がある。過去10年間で、血液性悪性腫瘍に
関するこの他多くの腫瘍に特定な染色体異常が識別さ
れ、診断及び研究のツールとして用いられている。多く
の場合、再発性染色体異常の記述から、分子レベルで悪
性変質のメカニズムを識別することが可能である。残念
なことに、固形腫瘍（乳房、結腸、脳、肺及びその他の
腫瘍）の分野では、分かっていないことが多い。固形腫
瘍の方が血液性悪性腫瘍よりもかなり罹患率が高いた
め、この矛盾は憂慮すべきことである。この矛盾は、主
に、固形腫瘍細胞遺伝学に共通する技術的な困難が原因
となっている。固形腫瘍細胞は、培養が難しく、染色体
試料が低品質になり、高解像度の細胞遺伝学的な分析を
妨げるため、腫瘍の発現及び発育に必ずしも関係がない
これら腫瘍の一般的な二次的な染色体異常の特徴が現れ
るためである。交雑に基づく染色体スクリーニング試験
（すなわち、染色体彩色）は、測定方法におけるギャッ
プを埋めることができるため、上記に説明したように必
要性が高い。この点に関して、比較ゲノム交雑が部分的
に助けとなるが、常に細胞混合物内の染色体異常の平均
が表示されるため、構造的な染色体異常を検出すること
はできない。おそらく、交雑に基づく核型分析は、基礎
研究においても、また診断試験においても、固形腫瘍に
おける再発性染色体異常を描写するための方法として広
範囲に用いられるようになるであろう。
第二に、本発明による染色体の分類方法を、米国特許
出願第08/635,820号で説明されたように、進化中に染色
体の形態を変えた染色体の転位を検出し視覚化するため
に比較細胞遺伝学に用いることができる（「遺伝学にお
ける現在の意見と発達」J.Weinberg and R.Stanyon（19
95）Current opinion in genetics and development 5,
792−797参照）。進化論的に関連のある種の研究及びモ
デル・システム（例えば、ヒトに対するモデル・システ
ムとしてのネズミ）の研究においては、多くの場合、二
つ以上の種の染色体が連鎖相似性に従って整列されて染
色体を媒介とする遺伝子情報が見い出される比較ゲノム
・マップを得ることが要求される。本発明による染色体
の分類方法を用いることは、このような比較マップを得
ることを容易にする。
例えば、ヒトとネズミ、あるいはヒトとサルとの染色
体比較マップを構築することを考察する。このために
は、一つの種の染色体ペイントの完全なセット（例え
ば、ヒトのもの）を他の種の（この例ではネズミの）染
色体スプレッドに同時に交雑し、上記に説明したように
分類する。その結果、ヒト染色体ペイントで彩色したネ
ズミの核型の画像が得られる。したがって、この二つの
種の核型間での位置合わせが可能になる。実際、分析染
色体の反復カラー・バンディング・パターンを生成する
ために異種間の交雑を用いることも可能であり、染色体
異常の細胞遺伝学的な分析を支援することができる。こ
のため、より少ない数の発蛍光団を用いてもよい。例え
ば、各々がネズミ染色体のおよそ２分の１を含み、識別
可能な発蛍光団で標識された二つのネズミ・ペイントを
用いて、ヒト染色体スプレッドに交雑した場合、二つの
カラー・バンディングパターンを得ることが可能であ
る。
第三に、本発明による染色体の分類方法を、細胞分裂
間期の、有糸分裂あるいは減数分裂中の細胞に適用する
ことができる。例えば、この分類アプローチを、細胞分
裂間期染色体の三次元構成を検出するために用いてもよ
い。細胞分裂間期中にある染色体組織については、未だ
に分からないことが多いが、悪性細胞においては、細胞
分裂間期中に染色体組織に変化が起こるのではないかと
推測できる。したがって、本発明の分類アプローチは、
種々の悪性腫瘍の早期発見を行う、悪性の病気の段階を
定義する、また、それゆえに、診察患者等への治療をよ
り適切に行えるという点で、大変価値が高いものであ
る。三次元再構築手段（例えば、共焦点顕微鏡）に組み
合わせて本発明の分類方法を用いることで、細胞分裂間
期中の、有糸分裂あるいは減数分裂中の染色体組織の三
次元情報を引き出すことが可能であることが分かる。
第四に、多くの癌及び遺伝子障害は、染色体欠失、転
座、他の転位及び大きな異常（例えば、遺伝子増幅）か
ら起こる。本発明による染色体の分類方法を用いること
によって、このような異常を検出する能力を向上でき
る。
第五に、一般的な染色体異常の一つがダウン症候群に
結び付いており、ダウン症が染色体21の三染色体性が原
因で生じるという説は、かなり以前に確立されている。
注意深い観察によって、染色体21（21q22）の特定の領
域が、この一般的な徴候に常に関連している（すなわ
ち、三染色体として現われる）ことが明らかになった。
しかし、従来のＧあるいはＲバンディングによる核型作
成技術によって測定したダウン症のヒト核型は、見かけ
上正常である場合がある。この現象の説明として、これ
らの場合の三染色体性は、21q22染色体領域からの分裂
片に見られるが、この分裂片は、従来のバンディング技
術の解像度よりも小さなものであるため、とするものが
広く受け入れられている。しかし、本発明の分類方法を
用いることによって、これまで検出不可能であった（例
えば、絨毛膜絨毛を介して、あるいは母親の末梢血液か
らの試料採取で得た）胚芽細胞内の染色体21の三染色体
が検出可能であり、この危険性が高い女性たちへの、知
識に基づいた遺伝子カウンセリングが可能になる。染色
体13及び染色体18あるいはその分裂片が、極めて異常な
子供の出生を引き起こす三染色体を生じるという報告も
あるが、本発明の分類方法は、これらの破壊的な染色体
13あるいは18の三染色体性の胎児期の診断のためにも同
様に適用が可能である。
第六に、本発明の分類方法は、急速に発展している、
妊娠女性の血液から胚芽細胞を分離する技術と組み合わ
せて、染色体21の三染色体性及び他の頻度の少ない染色
体異常を検出するのに危険性が少ない、胎児期の核型作
成に対して非常に価値が高いものである。
第七に、本発明の分類方法を、染色体の多色バンディ
ング・パターンの生成（すなわち、バー・コード化、多
色バンディング核型の作成）に用いることができる。染
色体のバー・コード化に関する詳細については、Ｃ・ラ
ンゴア氏らの文献（C.Lengauer et al.（1993）Hum.Mol
ec.Genet.5,505−512）を参照のこと。ヒューマン・ゲ
ノム・プロジェクト（HGP）の最初の目標がもうすぐ達
成されようとしている。この目標は、ヒトのゲノムの物
理的なマップを作成することである。この用語、物理的
なマップとは、YACクローンあるいはBACクローン等の大
きなインサートを媒介としてゲノム全体をクローン化す
ること、そして遺伝学的な、細胞遺伝学的な、そして物
理的なマッピングによって、これらクローンのマッピン
グを行うことを示している。この目的のために、ヒトの
DNAの二つの主要源として、ヒト染色体のすべてに対し
て重複するクローンを含む放射線ハイブリッド細胞ライ
ン及びYACコンティグズが用いられた。このマップの完
成によって、腫瘍を含む遺伝性あるいは後天性遺伝病に
関する遺伝子を識別するのに必要な、ゲノム特定クロー
ンにおけるほとんど全ての領域が検索可能になる。多数
のYACあるいはBACクローンあるいは放射線ハイブリッド
とスペクトル結像とをFISHに組み合わせることによっ
て、全ヒト染色体に対する多色バンディング・パターン
を生成することができ、究極的に遺伝学的なマップと細
胞遺伝学的なマップとをつなぐことが可能である。例と
して、放射線ハイブリッド・パネル（スタンフォード・
パネル）を用いることを考察する（「放射線ハイブリッ
ドに基づく遺伝学的なマッピング」［Barret J.H.（199
2）Genetic mapping based on radiation hybrids.Geno
mics 13,95−103］を参照）。スタンフォード・パネル
の個々のパネルは、約5,000Kbpの平均分裂片サイズでDN
A分裂片のセットを含んでおり、各パネルはヒトのゲノ
ムの約20％をカバーする。このような五つのパネルから
得られる蛍光プローブのコハイブリダイゼーション（co
hybridization）によって、ゲノムの大部分をカバー
し、ヒト染色体の全ての標識化を行うことができる。し
かしながら、分裂片は個々のパネルにランダムに分布し
ているため、ヒトのゲノムを完全にカバーするために
は、もっと多くのパネルが必要である（例えば、６から
10個のパネル）。次の説明では、五個のパネルが用いら
れることを想定している。ヒトのシーケンスだけを排他
的に増幅し標識化することを保証する、本技術において
Alu−PCR等のIRS−PCRアプローチとして知られる方法
で、分散型反復シーケンス（IRS、例えばAluシーケン
ス）から得られたプライマーを用いて、例えば、dUTPに
よって共役された発蛍光団を直接的に含ませることによ
って、各パネルの染色体分裂片に、異なる発蛍光団（あ
るいは発蛍光団の異なる組合せ、例えば、組合せ標識あ
るいはハイブリダイゼーション戦略）で標識する。した
がって、ヒト以外の核種からのDNAが増幅された、そし
て／あるいは標識された場合は、その核種のゲノムを特
徴づける核種特定分散型反復シーケンス（IRS）を、適
当なPCRプライマーを得るために用いる。個々のパネル
の一つを個別に交雑することによって、ゲノムのおよそ
20％の範囲及び5,000Kbpの平均帯域サイズで、染色体ス
プレッドのバンディング・パターンが単一色で得られ
る。五つのハイブリッド・パネルにおける個々の染色体
分裂片のランダムな重複があるため、分裂片の五つの異
なるラベルが付けられたグループ（各グループが単一の
パネルによって代表される）のコハイブリダイゼーショ
ンは、純粋色を持つ周波数帯、各々が二つ、三つ、四
つ、そして五つの色の組合せを含む周波数帯を含むバン
ディング・パターンを生じる。全体として、31通りの色
の組合せが可能であり、これらの組合せは、スペクトル
結像を用いて識別可能である。染色体の多色高解像度バ
ンディング・パターンの生成には、染色体彩色プローブ
（すなわち、染色体ペイント）の使用に比べ、次の二つ
の明確な利点がある。染色体彩色は、転座等の染色体間
の異常、あるいは均一染色領域、そしてマーカー染色体
等の追加染色体物質あるいは二重の微細な染色体を検出
するのに適したツールである。重度の異常が染色体の全
長に影響を及ぼす場合は、欠失と重複等の染色体内の異
常は検出可能であるが、この方法では、染色体の転位
（逆位）については全く検出が不可能である。しかし、
多色バンディング・パターンを用いれば、染色体間の、
そして染色体内の異常が診断可能である。その理由は、
それらの異常の影響が染色体バンドのシーケンスに現れ
るためである。予めマッピングされたDNA分裂片（例え
ば、YACクローンや放射線ハイブリッド細胞ライン）を
用いる多色高解像度バンディング・パターンの一つの大
きな利点は、遺伝学的なマップと細胞遺伝学的なマップ
とを統合できる可能性があるということである。各多色
バンドは、シーケンスが標識された部位の特定のセット
に特徴がある。それらの部位は、ゲノムにただ一度生じ
るPCR生成物からなる。統合された細胞遺伝学的な、そ
して遺伝学的なマップの有用性を次に説明する。例え
ば、腫瘍細胞から得た染色体における特定色バンドの欠
如は、癌抑制遺伝子の損失を表す微小欠失を示す。この
バンドに特定されるシーケンス目標部位（STS）の知識
があれば、どんな大きなインサート・クローン・コレク
ションをもスクリーニングが可能になり、この例におい
ては、削除された遺伝子を含む可能性がかなり高い複数
の特定クローンを検索することができる。さて、大規模
なシーケンス付けが進行中であり、これと発現標識部位
（遺伝子を含むと知られる座位）とを統合することによ
って、交雑に基づく多色バンディング・パターンの価値
は、さらに増加することが明らかである。このような多
色バンディング・パターンは、容易に自動化が可能であ
る。従来の染色体バンドに基づく細胞遺伝学的な診断の
自動化は、相当な努力にも関わらず、これまでのところ
成功していない。上記のアプローチは、ヒト染色体の交
雑に基づくバンディング・パターンの生成のためだけで
はなく、他の哺乳類（例えば、ネズミ）及び非哺乳類の
核種に対しても適用可能である。このことは、腫瘍を含
む人間の病気の、動物モデルでの分析に特に有用であ
る。放射線ハイブリッド・パネルの説明に類似するが、
YACクローン、P1クローン、BACクローン等の個々の大き
なインサート・クローンのセットのコハイブリダイゼー
ションによって、あるいは、所望の解像度に応じて、こ
れらの源からのコンティグ（重複クローン）を用いるこ
とによって、ヒト染色体の全てに対して多色バンディン
グ・パターンを得ることができる。さらに、放射線ハイ
ブリッド・パネルの使用に類似するが、異なる発蛍光団
で故意に重複クローンすなわちコンティグを標識するこ
とによって、多色バンディング・パターンを導入するこ
とができる。同業者には明らかであるが、染色体ブレー
クポイントすなわち染色体遺伝子欠失に関与するクロー
ンの検索は、放射線ハイブリッド・パネルを用いるもの
よりも簡単で単純である。染色体多色バンディングの用
途に適当な、染色体分裂片のもう一つの源は、染色体の
顕微解剖によって得られる分裂片である。顕微解剖染色
体分裂片は、本技術分野でよく知られる染色体スプレッ
ドのマニュアルあるいはレーザ顕微操作によって生成で
きる。このように生成した分裂片は、通常、本技術でDO
P−PCRとして知られる方法で、例えば、変性オリゴヌク
レオチド・プライマー（DOP）を用いる、あるいは本技
術でIRS−PCRとして知られる方法で分散型反復シーケン
ス（IRS、例えば、Aluシーケンス）から得たプライマー
を用いる重合酵素連鎖反応によって増殖できる。さら
に、染色体多色バンディングに用いるに適当な染色体分
裂片のもう一つの源は、大きなDNA分裂片を生成するDNA
制限法、そして大きなDNA分裂片を分離可能な電気泳動
法によって生成された分裂片である。DNA制限によって
大きなDNA分裂片を生成することに関しては、二つのア
プローチが考えられる。第一のアプローチによれば、エ
ンドヌクレアーゼ（例えば、頻繁に、あるいは稀に用い
られるカッター）による部分消化が用いられるが、第二
のアプローチによれば、稀なカッターであるエンドヌク
レアーゼ（例えば、Not I）による完全消化が用いられ
る。完全消化は、独立した試験で全く同一の結果を得る
ために繰り返すことができるが、部分消化は性質的にラ
ンダムであるため、現在は後者が好まれる。大きなDNA
分裂片が分離可能な電気泳動法は、本技術でよく知られ
ており、これにはパルス・フィールド・ゲル電気泳動
（PFGE）が含まれる。したがって、例えば、PFGE航路に
沿った連続した領域からDNAを抽出し、各領域から抽出
したDNAに、異なる発蛍光団を用いて標識し、このよう
に形成したプローブを染色体にコハイブリダイゼーショ
ン化することで、上記に説明したような染色体の多色バ
ンディング・パターンが得られる。本技術分野でよく知
られるショ糖あるいはセシウム塩化物グラジエント等の
グラジエント遠心分離によって、さらに、大きなDNA分
裂片が得られる。しかし、これらのアプローチを用いる
ことが、上記に説明したように遺伝学的なマップと細胞
遺伝学的なマップとを統合する可能性を提供するもので
はないため、現在、これらのアプローチはあまり好まれ
ない。
蛍光in situハイブリダイゼーションと本発明による
染色体の分類方法とに基づく染色体多色バンディング・
パターンの生成（すなわち、多色バンディング核型）
は、種々の実用的な用途に用いられる。これらの用途に
は、例えば、（ｉ）例えば、特注のクローンセットを用
いる染色体異常をスクリーニングすること、（ii）さも
なければ検出が難しい末端小粒欠失をスクリーニングす
ること、（iii）出生前診断における染色体異数体をス
クリーニングすること、（iv）再発性染色体ブレークポ
イントをスクリーニングすること、（ｖ）多色比較ゲノ
ム交雑を行うこと、（vii）腫瘍細胞の多パラメータ分
析のために多色FISHを、細胞学的な、そして免疫組織化
学的な染色の他の測定と組み合わせること、（viii）多
色バンディング・パターンを従来のＲあるいはＧバンド
と組み合わせること、（ix）細胞分裂間期細胞における
遺伝学的な異常を直接的に分析すること、そして（ｘ）
放射線あるいは変異誘発物質にさらされた住民の染色体
異常をスクリーニングすることが含まれる。
本発明の方法の主要な利点は、ピクセルの分類のため
に内部基準ベクトルを用いる染色体の分類方法を導入し
た点にある。通常、内部基準ベクトルの方が良い結果が
得られる。本発明のもう一つの利点は、この方法が容易
に自動化できることにある。この方法を用いることによ
って、素人の、あるいは熟練していない細胞遺伝学者で
も、スペクトル情報と空間的な情報とを含む明瞭で有益
な核型を得ることができる。
本発明は、限られた数の実施例に関して説明された
が、本発明について多くの変形、改良及び他の適用が行
なわれ得ることは明らかである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ワイン デイビッド イスラエル、ティムラト 23840、ハア ロン 15 (72)発明者 カビブ ダリオ イスラエル、ティムラト 23840、ハブ ロシュ ７ (56)参考文献 Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃ ｉ．ＵＳＡ，Ｖｏｌ．89，Ｎｏ．４, （1992）ｐ．13 Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ Ｖ ｏｌ．12，Ｎｏ．４（1996）ｐ．368− 375 Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｖｏｌ．273, （1996）ｐ．494−497 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 33/48 - 33/98 C12Q 1/68

Claims (25)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】細胞のＬ個の染色体又は染色体部分をＬ個
    より少ないＫ個の異なる発蛍光団又はその組合せによっ
    て彩色にする際して、Ｋ個の基本染色体又は染色体部分
    の各々を、Ｋ個のそれぞれ異なる発蛍光団の一つにより
    彩色し、Ｌ個の染色体又は染色体部分の残りであるＬ−
    Ｋ個の各々を、Ｋ個の異なる発蛍光団の異なる組合せに
    よりそれぞれ彩色して、Ｌ個の染色体又は染色体部分を
    分類するためにＬ個の内部基準ベクトルを見出す方法で
    あって、 （ａ）多周波数帯収集装置を用いて前記Ｌ個の染色体又
    は染色体部分の各々のピクセルについて第一のベクトル
    を測定することと、 （ｂ）前記Ｋ個の基本染色体又は染色体部分の各々に属
    するピクセルを識別し、これらのピクセルを基本ピクセ
    ルとして定義し、基本ピクセルのＫ個の基本クラスを得
    ることと、 （ｃ）前記Ｋ個の基本クラスの各々からの少なくとも一
    つの基本ピクセルを用いて、Ｋ個の内部基準ベクトルで
    あるＫ個の基本ベクトルを得ることと、 （ｄ）前記Ｋ個の基本ベクトルを用いて、前記残りのＬ
    −Ｋ個の染色体又は染色体部分に属するピクセルを識別
    することと、 （ｅ）前記残りのＬ−Ｋ個の染色体又は染色体部分に属
    する前記ピクセルを用いて、前記残りのＬ−Ｋ個の内部
    基準ベクトルを計算することにより、すべてのＬ個の内
    部基準ベクトルを見いだすこと、 とからなる方法。
  2. 【請求項２】前記多周波数帯収集装置が、スペクトル映
    像装置と、複数のフィルタ・キューブを含む装置とから
    なるグループから選択される請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】前記ピクセルの各々についての前記第一の
    ベクトルがＮ項目を含み、該Ｎが３から150の範囲で選
    ばれる整数である請求項１に記載の方法。
  4. 【請求項４】前記ピクセルの各々についての前記第一の
    ベクトルがスペクトルを表す請求項１に記載の方法。
  5. 【請求項５】前記ピクセルの各々についての前記第一の
    ベクトルが正規化される請求項１に記載の方法。
  6. 【請求項６】前記Ｋ個の基本染色体又は染色体部分の各
    々に属する前記ピクセルの前記識別が、 （ａ）前記Ｌ個の染色体又は染色体部分の従来のバンデ
    ィング・パターンを用いて、Ｋ個の基本染色体又は染色
    体部分の各々に属する前記ピクセルを識別すること、 （ｂ）RGBアルゴリズムを用いて、Ｋ個の基本染色体又
    は染色体部分の各々に属する前記ピクセルを識別するこ
    と、及び、 （ｃ）ライブラリからの前記Ｋ個の外部基本ベクトルを
    用いて、Ｋ個の基本染色体又は染色体部分の各々に属す
    る前記ピクセルを識別すること、 からなるグループから選択される方法によって行われる
    請求項１に記載の方法。
  7. 【請求項７】前記Ｋ個の基本ベクトルの各々が、前記基
    本クラスの一つに属する複数の基本ピクセルの平均であ
    る請求項１に記載の方法。
  8. 【請求項８】前記ライブラリからの前記外部基本ベクト
    ルを用いてＫ個の基本染色体又は染色体部分の各々に属
    する前記ピクセルの前記識別が、 （ａ）前記Ｌ個の染色体又は染色体部分の各ピクセルに
    対して分解Ｋ個のベクトルを定義するために、線形分解
    アルゴリズムを用いること、 （ｂ）前記分解Ｋ個のベクトルの各々を変換バイナリＫ
    個のベクトルへ変換するために、高カットオフ値を用い
    ること、及び、 （ｃ）前記変換バイナリＫ個のベクトルの各々をＫ個の
    被定義バイナリＫ個のベクトルに比較し、Ｋ個の異なる
    発蛍光団の各々を定義することによって、Ｋ個の基本染
    色体又は染色体部分の各々に属する前記ピクセルを識別
    すること、 によって行われる請求項６に記載の方法。
  9. 【請求項９】前記細胞がヒトのものである請求項１に記
    載の方法。
  10. 【請求項１０】前記残りのＬ−Ｋ個の染色体又は染色体
    部分に属する前記ピクセルの前記識別及び前記残りのＬ
    −Ｋ個の内部基準ベクトルの計算が、 （ａ）前記Ｌ個の染色体又は染色体部分の各ピクセルに
    対して分解Ｋ個のベクトルを定義するために、線形分解
    アルゴリズムを用いること、 （ｂ）前記分解Ｋ個のベクトルの各々を変換バイナリＫ
    個のベクトルに変換するために、低カットオフ値又は低
    カットオフ範囲を用いること、及び、 （ｃ）前記変換バイナリＫ個のベクトルの各々をＬ−Ｋ
    個の被定義バイナリＫ個のベクトルに比較し、Ｋ個の異
    なる発蛍光団の組合せの各々を定義することによって、
    Ｌ−Ｋ個の染色体又は染色体部分の各々に属する前記ピ
    クセルを識別すること、 によって行われる請求項１に記載の方法。
  11. 【請求項１１】細胞のＬ個の染色体又は染色体部分をＬ
    個より少ないＫ個の異なる発蛍光団又はその組合せによ
    って彩色するに際して、Ｋ個の基本染色体又は染色体部
    分の各々を、Ｋ個のそれぞれ異なる発蛍光団の一つによ
    り彩色し、Ｌ個の染色体又は染色体部分の残りであるＬ
    −Ｋ個の各々を、Ｋ個の異なる発蛍光団の異なる組合せ
    によりそれぞれ彩色して、Ｌ個の染色体又は染色体部分
    を分類する方法であって、 （ａ）Ｌ個の内部基準ベクトルを見いだすために、 （ｉ）多周波数帯収集装置を用いて前記Ｌ個の染色体又
    は染色体部分の各々のピクセルについて第一のベクトル
    を測定すること、 （ii）前記Ｋ個の基本染色体又は染色体部分の各々に属
    するピクセルを識別し、前記ピクセルを基本ピクセルと
    して定義することにより、基本ピクセルのＫ個の基本ク
    ラスを得ること、 （iii）前記Ｋ個の基本クラスの各々からの少なくとも
    一つの基本ピクセルを用いて、Ｋ個の内部基準ベクトル
    であるＫ個の基本ベクトルを得ること、 （iv）前記Ｋ個の基本ベクトルを用いて、残りのＬ−Ｋ
    個の染色体又は染色体部分に属するピクセルを識別する
    こと、及び、 （ｖ）残りのＬ−Ｋ個の染色体又は染色体部分に属する
    前記ピクセル用いて前記残りのＬ−Ｋ個の内部基準ベク
    トルを計算することにより、すべてのＬ個の内部基準ベ
    クトルを見いだすこと、 からなるステップを行ない、 （ｂ）前記Ｌ個の基準ベクトルを用いて、前記ピクセル
    の各々をＬ個の分類クラスの一つに分類する、 ことを特徴とする方法。
  12. 【請求項１２】細胞のＬ個の染色体又は染色体部分をＬ
    個より少ないＫ個の異なる発蛍光団又はその組合せによ
    り彩色するに際して、Ｋ個の基本染色体又は染色体部分
    の各々を、Ｋ個のそれぞれ異なる発蛍光団の一つにより
    彩色し、Ｌ個の染色体又は染色体部分の残りであるＬ−
    Ｋ個の各々を、Ｋ個の異なる発蛍光団の異なる組合せに
    よりそれぞれ彩色して、Ｌ個の染色体又は染色体部分を
    分類する方法であって、 （ａ）多周波数帯収集装置を用いて前記Ｌ個の染色体又
    は染色体部分の各々の各ピクセルについて第一のベクト
    ルを測定すること、 （ｂ）前記Ｋ個の基本染色体又は染色体部分の各々に属
    するピクセルを識別し、前記ピクセルを基本ピクセルと
    して定義することにより、基本ピクセルのＫ個の基本ク
    ラスを得ること、 （ｃ）Ｋ個の内部基準ベクトルであるＫ個の基本ベクト
    ルを得るために、前記Ｋ個の基本クラスの各々からの少
    なくとも一つの基本ピクセルを用いること、及び、 （ｄ）残りのＬ−Ｋ個の染色体又は染色体部分に属する
    ピクセルを識別するために、前記Ｋ個の基本ベクトルを
    用いること、 からなる方法。
  13. 【請求項１３】細胞の染色体又は染色体部分の各々が異
    なる発蛍光団又は発蛍光団の組合せで彩色されるよう
    に、該染色体又は染色体部分が異なる発蛍光団又はその
    組合せによって彩色されている、染色体又は染色体部分
    を分類するための方法であって、 （ａ）多周波数帯収集装置を用いて染色体又は染色体部
    分の各々のピクセルについて第一のベクトルを測定する
    こと、 （ｂ）基本染色体又は染色体部分に属するピクセルを識
    別し、これらのピクセルを基本ピクセルとし定義するこ
    とによって、基本ピクセルの基本クラスを得ること、 （ｃ）基本的な内部基準ベクトルである基本ベクトルを
    得るために、前記基本クラスの各々からの少なくとも一
    つの基本ピクセルを用いること、及び、 （ｄ）残りの染色体又は染色体部分に属するピクセルを
    識別するために、前記基本的な内部基準ベクトルを用い
    ること、 からなる方法。
  14. 【請求項１４】さらに、分類されたピクセルの前記クラ
    スの各々に特有な人工色を付与することからなる請求項
    11に記載の方法。
  15. 【請求項１５】前記多周波数帯収集装置が、スペクトル
    映像装置と、複数のフィルタ・キューブを含む装置とか
    らなるグループから選択される請求項11に記載の方法。
  16. 【請求項１６】前記ピクセルの各々について前記第一の
    ベクトルがＮ項目を含み、Ｎが３から150の範囲で選ば
    れる整数である請求項11に記載の方法。
  17. 【請求項１７】前記ピクセルの各々について前記第一の
    ベクトルがスペクトルを表す請求項11に記載の方法。
  18. 【請求項１８】前記ピクセルの各々について前記第一の
    ベクトルが正規化される請求項11に記載の方法。
  19. 【請求項１９】Ｋ個の基本染色体又は染色体部分の各々
    に属する前記ピクセルの前記識別が、 （ａ）Ｌ個の染色体又は染色体部分についての従来のバ
    ンディング・パターンを用いて、Ｋ個の基本染色体又は
    染色体部分の各々に属する前記ピクセルを識別するこ
    と、 （ｂ）RGBアルゴリズムを用いて、Ｋ個の基本染色体又
    は染色体部分の各々に属する前記ピクセルを識別するこ
    と、及び、 （ｃ）ライブラリからのＫ個の外部基本ベクトルを用い
    て、Ｋ個の基本染色体又は染色体部分の各々に属するピ
    クセルを識別すること、 からなるグループから選択される方法によって行われる
    請求項11に記載の方法。
  20. 【請求項２０】前記Ｋ個の基本ベクトルの各々が、前記
    基本クラスの一つに属する複数の基本ピクセルの平均で
    ある請求項11に記載の方法。
  21. 【請求項２１】前記ライブラリからの前記外部基本ベク
    トルを用いるＫ個の基本染色体又は染色体部分の各々に
    属する前記ピクセルの前記識別が、 （ａ）前記Ｌ個の染色体又は染色体部分の各ピクセルに
    対して分解Ｋ個のベクトルを定義するために、線形分解
    アルゴリズムを用いること、 （ｂ）前記分解Ｋ個のベクトルの各々を変換バイナリＫ
    個のベクトルに変換するために、高カットオフ値を用い
    ること、及び、 （ｃ）前記変換バイナリＫ個のベクトルの各々をＫ個の
    被定義バイナリＫ個のベクトルに比較し、Ｋ個の異なる
    発蛍光団の各々を定義することによって、Ｋ個の基本染
    色体又は染色体部分の各々に属する前記ピクセルを識別
    すること、 によって行われる請求項19に記載の方法。
  22. 【請求項２２】前記Ｌ個の基準ベクトルを用いる、前記
    ピクセルの各々についての、前記Ｌ個の分類クラスの一
    つへの前記分類が、Ｌ個の染色体又は染色体部分に属す
    る前記ピクセルの各々についてバイナリ・ベクトルを見
    いだすために用いられる線形分解アルゴリズムによって
    行われる請求項11に記載の方法。
  23. 【請求項２３】前記残りのＬ−Ｋ個の染色体又は染色体
    部分に属する前記ピクセルの前記識別及び前記残りのＬ
    −Ｋ個の内部基準ベクトルの計算が、 （ａ）前記Ｌ個の染色体又は染色体部分の各々ピクセル
    に対して分解Ｋ個のベクトルを定義するために、線形分
    解アルゴリズムを用いること、 （ｂ）前記分解Ｋ個のベクトルの各々を変換バイナリＫ
    個のベクトルに変換するために、低カットオフ値又は低
    カットオフ範囲を用いること、及び、 （ｃ）前記変換バイナリＫ個のベクトルの各々をＬ−Ｋ
    個の被定義バイナリＫ個のベクトルに比較し、Ｋ個の異
    なる発蛍光団の組合せの各々を定義することによって、
    Ｌ−Ｋ個の染色体又は染色体部分の各々に属する前記ピ
    クセルを識別すること、 によって行われる請求項11に記載の方法。
  24. 【請求項２４】前記細胞がヒトのものである請求項11に
    記載の方法。
  25. 【請求項２５】細胞のＬ個の染色体又は染色体部分をＬ
    個より少ないＫ個の異なる発蛍光団又はその組合せによ
    って彩色するに際して、Ｋ個の基本染色体又は染色体部
    分の各々を、Ｋ個のそれぞれ異なる発蛍光団の一つによ
    り彩色し、Ｌ個の染色体又は染色体部分の残りであるＬ
    −Ｋ個の各々を、Ｋ個の異なる発蛍光団の異なる組合せ
    によりそれぞれ彩色して、Ｌ個の染色体又は染色体部分
    を分類する方法であって、 （ａ） （ｉ）多周波数帯収集装置を用いてＬ個の染色体又は染
    色体部分の各々のピクセルについて第一のベクトルを測
    定すること、 （ii）Ｋ個の基本染色体又は染色体部分の各々に属する
    ピクセルを識別し、前記ピクセルを基本ピクセルとして
    定義することにより、基本ピクセルのＫ個の基本クラス
    を得ること、 （iii）前記Ｋ個の基本クラスの各々から少なくとも一
    つの基本ピクセルを用いて、Ｋ個の内部基準ベクトルで
    あるＫ個の基本ベクトルを得ること、 （iv）前記Ｋ個の基本ベクトルを用いて、残りのＬ−Ｋ
    個の染色体又は染色体部分に属するピクセルを識別する
    こと、及び、 （ｖ）残りのＬ−Ｋ個の染色体又は染色体部分に属する
    前記ピクセル用いて、残りのＬ−Ｋ個の内部基準ベクト
    ルを計算することにより、すべてのＬ個の内部基準ベク
    トルを見いだすこと、 からなるステップにより、Ｌ個の内部基準ベクトルを見
    いだすこと、 及び、 （ｂ）前記ピクセルの各々をＬ個の分類クラスの一つに
    分類するために、前記Ｌ個の基準ベクトルを用いるこ
    と、 からなる分類方法を用いることによって、染色体異常を
    検出するための方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007097170A1 (ja) * 2006-02-23 2007-08-30 Nikon Corporation スペクトル画像処理方法、コンピュータ実行可能なスペクトル画像処理プログラム、スペクトルイメージングシステム
US8045153B2 (en) 2006-02-23 2011-10-25 Nikon Corporation Spectral image processing method, spectral image processing program, and spectral imaging system

Families Citing this family (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5936731A (en) * 1991-02-22 1999-08-10 Applied Spectral Imaging Ltd. Method for simultaneous detection of multiple fluorophores for in situ hybridization and chromosome painting
US6043037A (en) * 1995-02-06 2000-03-28 The Regents Of The University Of California Rapid method for measuring clastogenic fingerprints using fluorescence in situ hybridization
GB9704054D0 (en) 1997-02-27 1997-04-16 Univ Cambridge Tech Assay
US6091843A (en) * 1998-09-03 2000-07-18 Greenvision Systems Ltd. Method of calibration and real-time analysis of particulates
US6414133B1 (en) * 1998-10-13 2002-07-02 Ventana Medical Systems, Inc. Multiple fusion probes
US6468476B1 (en) * 1998-10-27 2002-10-22 Rosetta Inpharmatics, Inc. Methods for using-co-regulated genesets to enhance detection and classification of gene expression patterns
US6950752B1 (en) * 1998-10-27 2005-09-27 Rosetta Inpharmatics Llc Methods for removing artifact from biological profiles
US6738502B1 (en) 1999-06-04 2004-05-18 Kairos Scientific, Inc. Multispectral taxonomic identification
WO2001002800A2 (en) * 1999-07-02 2001-01-11 Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg Method and multi-purpose imaging system for chromosomal analysis based on color and region information
EP1553402A3 (en) * 1999-07-30 2005-08-10 California Institute Of Technology System and method for monitoring cellular activity
DE10065783B4 (de) * 2000-12-30 2007-05-03 Leica Microsystems Cms Gmbh Verfahren, Anordnung und System zur Ermittlung von Prozessgrößen
US20050032060A1 (en) * 2001-08-31 2005-02-10 Shishir Shah Arrays comprising pre-labeled biological molecules and methods for making and using these arrays
EP1288314B1 (en) * 2001-08-31 2006-08-09 The University of Utah Research Foundation Real-time gene quantification with internal standards
JP4405262B2 (ja) * 2001-11-28 2010-01-27 アプタス エンドシステムズ， インコーポレイテッド 血管内動脈瘤修復システム
AU2002344483A1 (en) * 2002-11-07 2004-06-07 Fujitsu Limited Image analysis supporting method, image analysis supporting program, and image analysis supporting device
JP4487180B2 (ja) * 2004-03-18 2010-06-23 ソニー株式会社 情報生成装置及び情報生成方法
US7856136B2 (en) * 2004-04-14 2010-12-21 Drvision Technologies Llc Analysis of patterns among objects of a plurality of classes
US7490009B2 (en) * 2004-08-03 2009-02-10 Fei Company Method and system for spectroscopic data analysis
US8244021B2 (en) * 2006-12-20 2012-08-14 Ventana Medical Systems, Inc. Quantitative, multispectral image analysis of tissue specimens stained with quantum dots
EP2250474A4 (en) * 2008-02-06 2011-11-02 Fei Co METHOD AND SYSTEM FOR ANALYZING SPECTRAL DATA
US8325349B2 (en) * 2008-03-04 2012-12-04 California Institute Of Technology Focal plane adjustment by back propagation in optofluidic microscope devices
US8314933B2 (en) * 2008-03-04 2012-11-20 California Institute Of Technology Optofluidic microscope device with photosensor array
JP2011513752A (ja) * 2008-03-04 2011-04-28 カリフォルニア インスティテュート オブ テクノロジー 光学流体顕微鏡装置を用いた方法
US8039776B2 (en) 2008-05-05 2011-10-18 California Institute Of Technology Quantitative differential interference contrast (DIC) microscopy and photography based on wavefront sensors
DK200801722A (en) * 2008-12-05 2010-06-06 Unisensor As Optical sectioning of a sample and detection of particles in a sample
US8660312B2 (en) * 2009-01-21 2014-02-25 California Institute Of Technology Quantitative differential interference contrast (DIC) devices for computed depth sectioning
US8416400B2 (en) * 2009-06-03 2013-04-09 California Institute Of Technology Wavefront imaging sensor
US8633432B2 (en) * 2009-09-21 2014-01-21 California Institute Of Technology Reflective focusing and transmissive projection device
WO2011119678A2 (en) * 2010-03-23 2011-09-29 California Institute Of Technology Super resolution optofluidic microscopes for 2d and 3d imaging
US8536545B2 (en) 2010-09-09 2013-09-17 California Institute Of Technology Delayed emission detection devices and methods
JP5384453B2 (ja) 2010-09-09 2014-01-08 シャープ株式会社 測定装置、測定システム、測定方法、制御プログラム、および、記録媒体
JP5762571B2 (ja) * 2012-01-04 2015-08-12 株式会社知能情報システム 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、および記録媒体
JP5576993B2 (ja) 2012-05-30 2014-08-20 パナソニック株式会社 画像計測装置、画像計測方法及び画像計測システム
US8664595B2 (en) 2012-06-28 2014-03-04 Fei Company Cluster analysis of unknowns in SEM-EDS dataset
US9188555B2 (en) 2012-07-30 2015-11-17 Fei Company Automated EDS standards calibration
US9048067B2 (en) 2012-10-26 2015-06-02 Fei Company Mineral identification using sequential decomposition into elements from mineral definitions
US9091635B2 (en) 2012-10-26 2015-07-28 Fei Company Mineral identification using mineral definitions having compositional ranges
US8937282B2 (en) 2012-10-26 2015-01-20 Fei Company Mineral identification using mineral definitions including variability
US9778215B2 (en) 2012-10-26 2017-10-03 Fei Company Automated mineral classification
US9194829B2 (en) 2012-12-28 2015-11-24 Fei Company Process for performing automated mineralogy
EP2972223B1 (en) * 2013-03-15 2020-05-06 Ventana Medical Systems, Inc. Spectral unmixing
US9714908B2 (en) 2013-11-06 2017-07-25 Fei Company Sub-pixel analysis and display of fine grained mineral samples
JP6355476B2 (ja) * 2014-08-18 2018-07-11 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 閾値決定方法、画像処理方法および画像処理装置
BR112019001144A2 (pt) 2016-07-21 2019-04-30 Lonza Ag método e kit para determinar concentração de oxidanteem soluções desinfetantes
AU2019303237B2 (en) * 2018-07-11 2023-11-09 Centre Regional Francois Baclesse Computer-implemented process on an image of a biological sample
CN116883325B (zh) * 2023-06-21 2024-04-30 杭州医策科技有限公司 一种免疫荧光图像分析方法和装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4843573A (en) * 1987-10-26 1989-06-27 Tektronix, Inc. Display-based color system

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ Ｖｏｌ．１２，Ｎｏ．４（１９９６）ｐ．３６８−３７５
Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ，Ｖｏｌ．８９，Ｎｏ．４，（１９９２）ｐ．１３
Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｖｏｌ．２７３，（１９９６）ｐ．４９４−４９７

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007097170A1 (ja) * 2006-02-23 2007-08-30 Nikon Corporation スペクトル画像処理方法、コンピュータ実行可能なスペクトル画像処理プログラム、スペクトルイメージングシステム
US8045153B2 (en) 2006-02-23 2011-10-25 Nikon Corporation Spectral image processing method, spectral image processing program, and spectral imaging system
US8055035B2 (en) 2006-02-23 2011-11-08 Nikon Corporation Spectral image processing method, computer-executable spectral image processing program, and spectral imaging system
JP4826586B2 (ja) * 2006-02-23 2011-11-30 株式会社ニコン スペクトル画像処理方法、コンピュータ実行可能なスペクトル画像処理プログラム、スペクトルイメージングシステム

Also Published As

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