JP4259802B2 - 癌診断における異常部及び異常度特定方法 - Google Patents
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Description
本発明は癌診断における異常部及び異常度特定方法、特に癌診断の精度、客観性及び迅速性の改良に関する。
【0001】
【従来の技術】
従来より、正確かつ迅速な癌診断を行うための技術が要請され、各分野で研究開発が為されている。
癌の臨床病理学的診断は、臨床検査技師が被検者から採取した組織片を染色して標本を作成し、それを顕微鏡で観察する方法等により行われている。そして標本観察に基づく診断は、臨床診断医の豊富な診断経験に基づき為されている。
【0002】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、標本観察による診断は熟練を要するものであり、また主観的な要素が含まれることから同じ対象を観察したとしても診断医により判断が分かれることもある。したがって、診断の正確性には一定の限界があった。このような現状において、より客観的な基準に基づいた診断が望まれていた。
【0003】
特に、生検と呼ばれる、手術中にサンプリングしたサンプルについて病理診断を行う場合では、術中に診断を下し、サンプリングした部位の切除をするかしないかの判断をしなければならないため、標本作りなどの診断に要する作業は時間との戦いである。したがって、十分に綺麗な染色像が得られないこともあり、誤診を招く要因ともなり得る。そして、このように従来の臨床病理学的診断は多くの時間と労力を伴うため、診断の迅速性が求められていた。
【0004】
また、組織片内の異常部位が微小部分に局在化している場合、仮に組織片から全体的な情報が得られたとしても、限局した微小な異常部位の情報がそこには現われていない可能性があり、全体的な情報に基づき判断するのは非常に危険なことである。このように、局在化した微小な異常部位の検出、さらにはその分布に基づいた判断が非常に重要になる。
本発明は前記課題に鑑み為されたものであり、その目的は診断の精度、客観性及び迅速性に資する、癌診断における異常部及び異常度特定方法を提供することにある。
【0005】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために本発明に係る癌診断における異常部及び異常度特定方法は、サンプル組織片上の被測定範囲内に指定した各特定部位に光を照射し、その情報を含む光を検出して各特定部位ごとのスペクトルデータを得る第1ステップと、
前記スペクトルデータと記憶手段に記憶された参照スペクトルデータとの相違に基づく比較値を前記各特定部位ごとに得る第2ステップと、
前記被測定範囲における前記比較値の面分布画像を表示手段に表示する第3ステップと、
前記面分布画像から前記サンプル組織片上における異常部及び異常度を特定する第4ステップを含むことを特徴とする。
【0006】
また、前記方法において、前記スペクトルデータはフーリエ変換型顕微分光装置により得た赤外スペクトルデータであることが好適である。
また、前記方法において、前記参照スペクトルデータは組織片の正常部から得た参照スペクトルデータであり、前記比較値は特定の周波数領域のスペクトル全体、特定の化学成分に起因するスペクトル成分、または異常度と相関を有するピークについての定量的な相違に基づき得られることが好適である。
また、前記方法において、前記参照スペクトルデータは組織片の正常部及び異常度が異なる各組織片の異常部から得た複数の参照スペクトルデータであり、前記比較値は特定の周波数領域のスペクトル全体、特定の化学成分に起因するスペクトル成分、または異常度と相関を有するピークの相違について前記複数の参照スペクトルデータと定量的に比較を行った結果に基づき、前記複数の参照スペクトルデータに対応してあらかじめ設定された異常度のグレードとして得られることが好適である。
また、前記方法において、前記面分布画像を、XY面上に指定された前記各特定部位における前記比較値をZ軸方向に表した3次元画像、またはXY面上に指定された前記各特定部位における前記比較値を色わけして表した2次元画像として表示手段に表示することが好適である。
【0007】
また、本発明に係るタンパク質二次構造分析を用いた癌診断における異常部及び異常度特定方法は、サンプル組織片上の被測定範囲内に指定した各特定部位に光を照射し、その情報を含む光を検出して各特定部位ごとのスペクトルデータを得る第1ステップと、
前記スペクトルデータと記憶手段に記憶された特定のタンパク質二次構造のスペクトルデータを照合して各特定部位における特定のタンパク質二次構造の存在比を得る第2ステップと、
前記被測定範囲における前記存在比、及びその大きさに対応して設定した異常度のグレードの面分布画像を表示手段に表示する第3ステップと、
前記表示手段に表示された前記面分布画像から前記サンプル組織片上における異常部及び異常度を特定する第4ステップを含むことを特徴とする。
【0008】
また、前記方法において、複数種のタンパク質二次構造について前記第1〜第4ステップを行うことが好適である。
また、前記方法において、前記面分布画像を、XY面上に指定された前記各特定部位における前記存在比をその大きさに対応して設定した異常度のグレードごとに色分けしてZ軸方向に表した3次元画像として表示手段に表示することが好適である。
【0009】
【発明の実施の形態】
図1には、本発明の方法の一実施形態に適用されるフーリエ変換型顕微分光装置の概略が示されている。以下、本装置の動作に沿い本実施形態に係る方法を説明する。同図に示す装置10において、被検者から得た測定対象のサンプル組織片12は顕微鏡のXYステージ14上に載置される。サンプル組織片としては、そのサイズは特に限定されないが、10mg程度の極微小な生組織や、針生検のサンプルも測定可能である。また、サンプル組織片は−20度の冷凍庫内で十分保存が可能であり、後で改めて測定することもできる。
【0010】
赤外光源16からの光は光学系を経てサンプル組織片12上の被測定範囲内に指定した各特定部位に照射される。各特定部位への照射は、XYステージ14の移動により各特定部位を光照射位置に合わせて行う。そして該特定部位の情報を含む光は、多波長検出器18で検出される。
【0011】
ここでいう特定部位とは、サンプル組織片の被測定範囲内における微小に区切られた各領域のことである。すなわち、図2に示したように被測定範囲を複数の微小領域26群に分け、この微小な領域それぞれについて順に測定を行い、各特定部位についての赤外スペクトルを得る。
【0012】
このように微小領域に区切り測定を行う方法としては、アパーチャを用いて行う方法や、2次元検出器などを用いることも可能であり、本実施形態以外にもこのような測定が行い得る様々な手段が適用される。また、ラマンスペクトルが得られる構成も適用され得る。
【0013】
上述の動作を含む本装置の動作は、コンピュータ22で制御されている。そして多波長検出器18で検出された信号はA/D変換され、デジタルデータとしてコンピュータ22のメモリに記憶される。このようにして前記各特定部位ごとのスペクトルデータを得る(第1ステップ)。
【0014】
ハードディスク20には、前記スペクトルデータと比較するための参照スペクトルデータがあらかじめ記憶されている。
【0015】
ここで、参照スペクトルデータとは、組織片の正常部、すなわち癌に関連する異常がない組織片部位から得たスペクトルデータ、或いは異常部、すなわち癌に関連する異常を示す組織片部位から得たスペクトルデータを言う。該異常部から得たスペクトルデータは、異常度、すなわち癌の悪性度合い、進行度が異なる複数ものについて得られている。
【0016】
なお、これらの参照スペクトルデータについて、様々な測定対象について利用可能なデータベースをあらかじめ構築しておくことで、タイプの異なる組織片に即時に対応することができ好適である。
【0017】
サンプル組織片の前記各特定部位ごとに得られたスペクトルデータと参照スペクトルデータは、特定の周波数領域のスペクトル全体、特定の化学成分に起因するスペクトル成分、または異常度と相関を有するピークについての各データ間の相違に基づき比較され、定量的な比較値が算出される(第2ステップ)。
【0018】
定量的な比較値の算出方法としては、バンド分解、PCR、PLS等、既に知られている方法が適用可能であり、適宜選択される。
【0019】
このような比較値を得る態様としては、例えば参照スペクトルを前記正常部から得たものとし、これとサンプル組織片の前記各特定部位ごとに得られたスペクトルデータとの定量的な相違を比較値とすることが挙げられる。
【0020】
このようにして得られた比較値から、異常度がどの程度であるかを判断することができる。すなわち、異常部では癌細胞に起因する異常な化学成分の発生に伴い、正常部から得た参照スペクトルとは異なるスペクトルが測定されることになり、この相違の大きさが異常度の大きさと対応することになる。
【0021】
このようにして得られた比較値は、相対的な異常の度合いのみならず、参照用組織片について他の手段で得られた知見等に基づき実際の癌の進行度と対応させることも可能である。また、参照スペクトルのピーク等に基づき特定の化学成分が同定され得る場合には定性的な診断材料も与え得る。
【0022】
また、比較値を得る他の態様としては、参照スペクトルを正常部及び異常度が異なる各異常部から得た複数の参照スペクトルデータとし、これらとサンプル組織片の前記各特定部位ごとに得られたスペクトルデータとを定量的に比較した結果に基づき、前記複数の参照スペクトルデータに対応してあらかじめ設定された異常度のグレードを比較値とすることが挙げられる。該異常度のグレードも、参照用組織片について他の手段で得られた知見等に基づき実際の癌の進行度と対応させることができる。
【0023】
ここで、測定、算出手順としては前記特定部位についてスペクトル測定を行い、該特定部位について前記比較値を得た後、他の特定部位で同様に測定、比較値の算出を行う手順、或いは順次各特定部位でのスペクトルを全て測定した後、各特定部位の比較値を得る手順でもよく、このような手順は特に限定されない。
【0024】
このようにして前記各特定部位ごとに得られた比較値は、サンプル組織片の被測定範囲における面分布画像としてディスプレイ24に表示される(第3ステップ)。
【0025】
該面分布画像の表示態様としては、例えばXY面上に指定された前記各特定部位における比較値をZ軸方向に表した3次元画像、またはXY面上に指定された前記各特定部位における比較値を色わけして表した2次元画像として表示することが挙げられる。ここで、該色分けには同系統色のグラデーションを含むものとする。
【0026】
また、該面分布画像の表示手段としてはディスプレイに限定されず、紙面への印刷等による画像表示としてもよい。
【0027】
このようにして得られた面分布画像を観察することにより、前記サンプル組織片上における異常部及び異常度が特定される(第4ステップ)。具体的には、異常度の相対的大きさ、または他の手段で得られた知見等に基づいた実際の癌の進行度が特定され、他には異常度の定性的な状況なども特定され得る。このようにして与えられた異常部及び異常度についての情報は癌診断のための客観的な基準を与え、従来に比して診断の精度を向上することができる。また、本実施形態ではサンプル組織片の測定及び測定結果の画像表示は自動化されており、迅速な診断材料の提供を可能としている。
【0028】
さらにこのように面分布として表示することで、サンプル組織片上の微小部位に局在化した異常を特定できるだけでなく、全体の分布状態を的確に把握することができ、診断のための有用な情報が与えられる。また、場合によっては従来の診断方法と補完的に併用することによっても診断精度の向上が期待できる。
【0029】
蛋白質二次構造存在比の面分布による異常部及び異常度特定方法
DNAの特定の領域が損傷することにより、異常なタンパク質生成が引き起こされるため、タンパク質の変性度合と癌の進行との間には密接な関連があることが知られている。以下、この点に着目した癌診断における異常部及び異常度特定方法の実施形態について説明する。
【0030】
本実施形態においても図1のフリーエ変換型顕微分光装置が用いられる。同装置10において、被検者から得た測定対象のサンプル組織片は顕微鏡のXYステージ上に載置され、前述の場合と同様に赤外光源14からの光がサンプル組織片12上の被測定範囲内に指定した各特定部位に照射され、該特定部位の情報を含む光は、多波長検出器16で検出される。
【0031】
多波長検出器16で検出された信号はA/D変換され、デジタルデータとしてコンピュータ20のメモリに記憶される。このようにして前記各特定部位ごとのスペクトルデータを得る(第1ステップ)。
【0032】
ハードディスク18には、サンプル組織片が含むタンパク質についての、標準試料のタンパク質で測定されたスペクトルデータ、或いは既に知られており利用可能なタンパク質のスペクトルデータが多数種のタンパク質について記憶されており、その二次構造であるαへリックス、βシート、βターン、ランダム構造についてのデータ、すなわち特定のタンパク質二次構造のスペクトルデータがそれぞれ記憶されている。
【0033】
なお、これらの特定のタンパク質二次構造のスペクトルデータについて、様々な測定対象について利用可能なデータベースをあらかじめ構築しておくことで、タイプの異なる組織片に即時に対応することができ好適である。
【0034】
前記各特定部位ごとに得られたスペクトルデータは、あらかじめ得られている特定のタンパク質二次構造のスペクトルデータと照合され、各特定部位ごとに特定のタンパク質二次構造の存在比が計算される(第2ステップ)。
【0035】
前記各特定部位ごとに得られたスペクトルデータを、これらのタンパク質二次構造のスペクトルデータと照合する手段としては、バンド分解、PCR、PLS等、既に知られている方法が適用可能であり、適宜選択される。
【0036】
ここで、測定、算出手順としては前記特定部位についてスペクトル測定を行い、該特定部位について前記存在比を得た後、他の特定部位で同様に測定、存在比の算出を行う手順、或いは順次各特定部位でのスペクトルを全て測定した後、各特定部位の存在比を得る手順でもよく、このような手順は特に限定されない。
【0037】
このようにして得られたタンパク質二次構造存在比の面分布データを三次元グラフとして画像化した例を図3(B)、(C)に示す。
同図(A)は腫瘍組織の中心壊死部周辺の画像であり、中央付近で異常度が異なる境界が観察される。この境界付近で測定を行いタンパク質二次構造存在比を画像化したのが同図(B)、(C)である。
【0038】
同図(B)はαヘリックスの存在比分布であり、同図(C)はβシートの存在比分布である。このように、異常度が異なる境界付近において存在比の変化が明確に現れていることが理解される。
【0039】
このように、本実施形態では癌の進行と関連するタンパク質の変性度合に着目したことで悪性部位及び癌の進行度合が明瞭に把握され、さらにタンパク質二次構造存在比をパラメータとしたことでαヘリックスとβシートのように異なる二次構造から得られる画像を総合的に検討することでより詳細な判断も可能である。
【0040】
そして、サンプル組織片上の微小部位に局在化した悪性度の高い部位も10μm単位で特定できるので、限局的な情報を見逃すことなく察知できる。
【0041】
本実施形態では、得られた存在比はその大きさに対応して設定した異常度のグレードごとに色分けして被測定範囲内の面分布画像としてディスプレイ24に表示される(第3ステップ)。
【0042】
ここで、異常度のグレードは参照組織片の正常部或いは異常部についてあらかじめ得たデータと、該組織片について他の手段から得られた知見等に基づき適宜設定される。
【0043】
このように異常度のグレードごとに色分けして画像化することで、癌の悪性度、進行度を容易に把握することができ、このような画像表示はより客観的な診断材料を提供する。
【0044】
該面分布画像の表示態様としては、例えばXY面上に指定された前記各特定部位における前記存在比をその大きさに対応して設定した異常度のグレードごとに色分けしてZ軸方向に表した3次元画像として表示手段に表示する方法が挙げられるが、本発明の目的に沿う限り表示方法は任意に選択される。
【0045】
このようにして得られた面分布画像から、前記サンプル組織片上における異常部及び異常度が特定される(第4ステップ)。具体的には、異常部の定性的及び定量的な状況が判断され得る。このようにして与えられた異常部及び異常度についての情報は癌診断のための客観的な判断材料を与え、従来に比して診断の精度を向上することができる。また、本実施形態では組織片サンプルの測定及び測定結果の画像表示は自動化されており、迅速な診断材料の提供を可能としている。また、本発明に係る方法を、従来の診断方法と補完的に併用することによっても診断精度の向上が期待できる。
【0046】
そして、先に言及したようにαヘリックス、βターン等の異なる二次構造について前記第1〜第4ステップを行い画像情報を得ることでさらに詳細な診断情報が与えられる。
【0047】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の方法によれば、第一に化学成分のスペクトルに基づいた定量的なパラメータについての組織片上の面分布が与えられ、これに基づき異常部及び異常度が特定されるため、癌診断の精度及び客観性の向上に資する。
第二に、組織片の測定から面分布画像の表示までの操作が自動化されているため、癌診断の迅速性の向上に資する。
第三に、タンパク質二次構造存在比をパラメータとすることで、癌の進行度と密接に関連するタンパク質変性度に基づいた組織片上の面分布が与えられ、これに基づき異常部及び異常度が特定されるため、癌診断の精度及び客観性の向上に資する。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施形態に係る方法に用いるフーリエ変換型顕微分光装置の概略構成図である。
【図2】サンプル組織片の被測定範囲内に設定された複数の微小領域を説明する説明図である。
【図3】本発明の方法の一実施形態において用いられる装置により得られた、腫瘍組織の中心壊死部周辺のタンパク質二次構造存在比の分布を表す三次元グラフである。
【符号の説明】
10 フーリエ変換型顕微分光装置
12 サンプル組織片
14 XYステージ
16 赤外光源
18 多波長検出器
20 ハードディスク
22 コンピュータ
24 ディスプレイ
26 微小領域
Claims (3)
- 生体より分離されたサンプル組織片上の被測定範囲内に指定した各特定部位に光を照射し、顕微分光装置により、その情報を含む光を検出して各特定部位ごとの赤外スペクトルデータを得る第1ステップと、
前記スペクトルデータと記憶手段に記憶された特定のタンパク質二次構造のスペクトルデータを照合して各特定部位における特定のタンパク質二次構造の存在比αへリックス:βシート:βターン:ランダム構造を得る第2ステップと、
前記被測定範囲における前記存在比、及びその大きさに対応して設定した異常度のグレードの面分布画像を表示手段に表示する第3ステップと、
前記表示手段に表示された前記面分布画像から前記サンプル組織片上における異常部及び異常度を特定する第4ステップを含むことを特徴とする癌判定における異常部及び異常度特定方法。 - 請求項1記載の方法において、複数種の前記タンパク質二次構造について前記第1〜第4ステップを行うことを特徴とする癌判定における異常部及び異常度特定方法。
- 請求項1または2記載の方法において、前記面分布画像を、XY面上に指定された前記各特定部位における前記存在比をその大きさに対応して設定した異常度のグレードごとに色分けしてZ軸方向に表した3次元画像として表示手段に表示することを特徴とする癌判定における異常部及び異常度特定方法。
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