JP4369749B2 - 試料中の分析物の初期値予測方法及びそのシステム - Google Patents

Description

本発明は、試料中の分析物の初期値予測方法及びそのシステムに関し、より詳細には、生物学試料および化学試料の分析に係り、血液試料を既知の期間にわたり既知の温度で既知のタイプの試料容器で保存した後で、その試料中の一般的な分析物の初期値を予測するための初期値予測方法及びそのシステムに関する。

多数の中央検査室が、遠隔地の収集所、近郊の検査室、医師の検査室（ＰＯＬ；Physician Office Laboratory）、在宅ヘルスケアの看護士などから試料を受け取っている。検査室環境は、益々多くの試料が遠隔地から収集され、中核の検査室に輸送されて分析されるように変わってきている。この状況において、試料が収集後数時間または数日では試験検査室に届かないことがある。また、輸送条件も広範に変わり得る。また、保存試料は、追加または繰り返し試験のために回収されることが多い。これらの状況の各々において、時間および温度は、分析物の安定性、したがって、輸送および／または保存後に試験された試料の実測値に影響を及ぼし得る。

これまでの研究は、分析物の安定性を評価するために実施されてきた。しかし、これらの研究では、時間または温度のどちらかが固定されていた。現実には、検査室が、遠隔地からの試料の輸送条件および保存条件を制御することはほとんどできないのが現状である。

Dunn等、Basic Statistics: A Primer for the Biomedical Sciences、Third Edition (New York: John Wiley & Sons、2001)

分析物の値（Analyte value）は、医師および医療専門家によって、疾患および他の健康に関係する諸問題を診断するために使用される。また、分析物の値は、医療において、治療のモニタリング、治療または療法に対する応答の測定、および疾患の進行の追跡に使用される。これらの使用法の有効性は、分析物の値が正確に決定されるかどうかによって決まる。分析物の値は、時間とともに変化し得るので、その後で観測された分析物の値に基づいてなされたあらゆる決定が、試料が採取されてからの分析物の劣化の程度による影響を受ける可能性がある。したがって、輸送条件および保存条件の情報が与えられた場合に、血液試料中の分析物の初期値を推定するための正確なモデルを有することが望ましい。このような諸条件には、試料を保存するために使用された容器のタイプ、試料が保存された温度、試料が得られたときから実際に試験されるときまでに経過した時間が含まれる。

また、このようなモデルを組み込んだ試験装置を有し、特定の分析物の実測値を提供できるだけでなく、上述したように、輸送条件および保存条件の情報が与えられた場合に、試料が採取されたときの値の正確な推定値も提供できることが望ましい。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、観測された実際のレベル、試料の保存時間、保存温度、および前記試料を保存する容器のタイプに基づいて試料中の分析物の初期レベルを推定するための初期値予測方法及びそのシステムを提供することにある。

本発明は、試料、特に、それだけには限定されないが血液試料中の分析物の初期値を予測する（predicting）ための方法に関するもので、上述した欠点が克服され、他の利点が実現される。本発明の初期値予測方法には、複数の既知試料に対して複数の観測をするステップが含まれ、各観測には試料に関連する複数の変数が含まれる。これらの変数には、試料が採取された時間における分析物の実測レベル、試料が採取されてからの時間、試料が保存された温度、試料が保存された管または容器のタイプ、および保存時間後に得られた分析物測定レベルが含まれる。また、本発明の初期値予測方法には、複数の観測を厳密に近似するモデルまたは式を作成することも含まれる。さらに、本発明の初期値予測方法には、未知試料における実際の分析物レベルを測定すること、容器のタイプ、保存時間および保存温度を式に入力すること、および最終的に式を解いて分析物の推定初期値を得ることも含まれる。

本発明には、既知の時間、既知の温度で既知のタイプの容器に保存された試料が与えられたとして、分析物の初期値予測方法もさらに含まれる。この初期値予測方法には、試料中の分析物の実測レベル（actual level）を決定すること、保存時間、保存温度および容器のタイプを含めて試料に関連するデータを入力すること、および予測モデルまたは式にデータを適用することが含まれる。この初期値予測方法には、式を解いて分析物の推定初期値を得ることもさらに含まれる。

本発明には、試料中の分析物の初期値を推定する（estimating）ためのシステムも含まれる。この初期値推定システムは、試料中の１つまたは複数の分析物の実測レベルを分析できるようになされた一般的な化学分析装置を備えている。このシステムは、分析装置によって測定される分析物の実際のレベル、保存時間、保存温度、および管または容器のタイプを含めた値に基づいて、試料中の初期レベルの分析物を推定するようになされた推定装置（estimator）も備えている。

本発明には、試料中の分析物の初期値を予測するための予測モデル作成方法も含まれる。試料は、好ましくは血液試料と理解されるが、本発明は血液試料だけに限定されない。この方法は、複数の試料を収集するステップと、分析物の初期値について各試料を試験するステップと、複数の保存温度の各々で少なくとも１つの試料を保存するステップと、既知の時間間隔後の分析物レベルについて各試料を試験するステップと、収集したデータを多項回帰モデル（polynomial regression model）に基づいて分析するステップと、結果に基づいて予測モデルまたは式を作成するステップとを含んでいる。

本発明は、システムを制御して分析物の予測初期値を生成するようになされたコンピュータ読み取り可能な命令（instruction）媒体にも関する。第１の命令セットは、システムを制御して試料に関連する複数のデータを収集するように構成されており、これらのデータには、分析物の実測値、保存時間、保存温度、および試料が保存された容器のタイプが含まれる。第２の命令セットは、システムを制御して予測モデルにデータを適用し、分析物の推定初期値を計算するように構成されている。第３の命令セットは、システムを制御して推定された分析物の初期値を出力するように構成されている。

コンピュータ読み取り可能な命令媒体は、さらに、予測モデルを作成するように構成することができる。この場合、コンピュータ読み取り可能な命令媒体には、さらに、システムを制御して既知の試料セットに関連する複数のデータを収集するように構成された第４の命令セットも含まれる。各試料は、実測初期値、その後の実測値、保存時間、保存温度、および容器のタイプを含めたデータと関連付けられる。第５の命令セットは、システムを制御して既知の試料セットに関連するデータから予測モデルを作成するように構成されている。

以下、図面を参照して本発明の実施の態様について説明する。

本発明を実施する最良の形態についての以下の説明は、本発明を限定するものではなく、本発明の一般原理を単に説明するために提供されるにすぎない。本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲を参照して決定されるべきである。なお、全図面を通して、同じ数字は同じ構造または同じステップを示している。

図１は、本発明に係る試料中の分析物の初期値予測システムの一実施形態を説明するためのシステム構成図である。システム１００は、血液分析装置１０２とコンピュータ１０４から構成されている。コンピュータ１０４は、キーボード１０６などの入力装置と、モニタ１０８と、プリンタ１１０などの出力装置とを備えている。なお、入力装置としては、当業者に既知の多種多様な入力装置を使用することができる。例えば、入力装置には、バーコードリーダ、ＲＦタグリーダ、光学式文字認識（ＯＣＲ）装置、コンピュータ１０４にデータを提供できる他のあらゆるタイプの入力装置が含まれる。同様に、出力装置にはモニタ１０８およびプリンタ１１０が含まれるが、これらは単に例として示されたものであり、多種多様の出力装置が本発明の技術的範囲内に含まれている。バーコードリーダなどいくつかの入力装置は、特定の血液試料に関連するデータを入力できるため特に有利である。血液試料には、試料を取り出した実際の時間および日付、試料を保持するために使用した容器のタイプ、試料を保存した温度などの試料に関するデータを含むバーコードを付けることができる。

本発明の実施形態によるシステムを、コンピュータを含むものとして上述したが、本発明がコンピュータシステムだけに限定されるものではない。本発明の簡易化された実施方法には、保存の温度と時間などの１組の入力値から分析物の推定初期値を計算するように設計された１組の式を含むスプレッドシート（spreadsheet）が含まれる。同様に、本発明には、入力フィールドを含むウェッブページ、およびウェッブページに遠隔地から接続しているユーザによって入力された情報から分析物の推定初期値を計算するウェッブページサーバ上で動くアプリケーションが含まれる。上述した例は、単に説明として提供されたものであり、決して本発明の技術的範囲を限定するものではない。

以下にさらに詳細に説明するように、本発明は２つの段階（phase）を含んでいる。第１の段階には、後で測定される実測値、ならびに保存時間、保存温度および容器のタイプを含めたデータが与えられたとして、血液試料中の分析物の初期値を正確かつ確実に予測する、特定の血液分析物に対する予測モデルを作成して検証することを含んでいる。第２の段階には、試料が最初に得られたときの血液分析物の値を正確かつ確実に推定するために、既知の時間、既知の温度で既知の容器に保存された新しいまたは未知の血液試料にそのモデルを使用することを含んでいる。

＜予測モデルの作成＞
図２は、所与の分析物に対して予測モデルまたは式を作成するプロセスをフローチャートに示した図である。特定の血液分析物に対する式を作成する第１のステップ２００は、管のタイプ、保存時間、保存温度などの重要な変数を組み込む試験を設計し実施することである。試験の例については以下により詳細に説明する。次に、データを収集した後、次のステップ２０２は、すべての入力値の関数として式を作成することである。これは、データを統計分析することによって実施される。試験中になされた観測に基づいて「最適」式が作成される。次に、ステップ２０４で統計検定を用いて式中の項目を削減する。次に、ステップ２０６で式を反転させて分析物の初期値を求める。最後に、ステップ２０８で、予測モデルを表す式の係数を出力する。回帰分析に関するより詳細な情報は、例えば、非特許文献１にあり、その全体を参照により本明細書に援用できる。

以下は、本発明に従い、予測モデルを作成するために実施した例示的な試験の説明である。２１種類の一般的なケミストリーの血液分析物を、２つのホルモンと共に試験した。分析物を以下の表１に列記する。

上記分析物のリストはあくまで例示であり、本発明はあらゆる種類の分析物に適用できる。

本発明の例示的な実施形態においては、血液を幾人かの健常ドナーから収集し、多種多様なタイプの容器に順不同に入れる。これらの管を、−２０℃、４℃、２５℃、４０℃などの様々な保存温度で保存する。収集後０、８、２４、４８および１６８時間などの様々な時間で分析物の実際の値を測定する。健常ドナーからのいくつかの試料を３つの異なるタイプの管に収集し、１つの管のタイプ当たりある数の試料を入れる。一般的なケミストリーの分析物の分析を、オリンパス製の５０００アナライザーなどの化学分析装置を用いて実施する。ホルモンも、例えば、Ａｂｂｏｔｔ Ｉｍｘシステムを用いて分析することができる。

データを収集した後、多項回帰モデルをデータにあてはめる。モデルには、この試験によって許容される重要なファクターが含まれている。これらのファクターには、Ｔｅｍｐ²、Ｔｉｍｅ²などの２次の項、およびＴｅｍｐ＊Ｔｉｍｅなどの相互作用項が含まれ得る。

図３（ａ）〜図３（ｄ）は、特定の分析物の様々な温度における経時的な生データにあてはめた例示的な回帰直線をグラフに示した図で、経時的な分析物の値の生データの４つのプロットを示している。図３（ａ）〜図３（ｄ）の各々は、特定の保存温度での分析物の値と時間との関係を示している。図３（ａ）〜図３（ｄ）の各々は、データに最もあてはまる回帰直線も示している。特定の分析物に関して収集したデータについて統計回帰分析を実施して最もあてはまる線を作成する。

図３（ｅ）は、様々な温度に対するデータを重ねた図で、各線は、異なる温度での経時的な分析物の値を示している。

以下の例示的な式のセットは、特定の分析物であるカルシウムに対して作成されたものである。各管のタイプに対して１つの式が示されている。

当然、表２に示した上式を他の形式でも示すことができる。例えば、管タイプを変数として考慮した単一の式で示すことができる。また、温度を変数として含まず、特定の温度を想定した１つまたは１組の式で示すこともできる。換言すると、１つの温度につき１つの式からなる１組の式で示すことができる。個々の状況の必要性に応じて、任意の種類の式で示すことができることは当然である。上述した代表的な式は、本発明を限定するためのものではなく、単に本発明の説明として提供されるに過ぎない。多種多様な式が、本発明の技術的範囲に包含される。

容器のタイプなどの特定の変数は、時間、温度などの連続変数のように、式中に標準的に組み込むのには適していない。容器のタイプなどの変数の場合、「ダミーの」変数を使用することができる。例として、特定の試験では、３つのタイプの試料容器を含むことができる。作成される式は、各タイプの容器に対して１つずつ、３つの変数を有することができ、それらの変数はどの特定の容器を使用したかに応じて０または１の値を有する。このようにして、収集したデータを容器のタイプに従って集めることができる。したがって、各容器のタイプに対して１つの式またはモデルを作成することができ、あるいは、各容器のタイプに対する変数を有する単一の式を作成することができる。このようにして作成されたモデルは、この試験に含まれる容器のタイプに対して有効であるが、新しい容器のタイプに対して有効なモデルを作成するためには、さらにデータを取得する必要があり得る。

＜予測モデルの検証＞
独立した患者データセットを用いてモデルを検証した。各患者の初期の結果を、後で観測した患者の結果、保存時間、保存温度、および試料収集に使用した管のタイプに基づいて予測した。真の初期結果は検証データとして既知であり、モデルに基づく予測値と真の初期結果との差を計算した。初期値（時間＝０）の臨床的な許容限界内にあるパーセント値を、繰り返し観測した値および予測値に対して計算した。

モデルを評価するために、モデル予測値と真の初期結果との差を、時間の経過した（aged）試料結果と真の初期結果との差と比較した。これは、時間の経過した試料結果が初期結果の代わりをする実際の状況を模倣したものである。図４（ａ）〜図４（ｇ）に示す垂直に積み重ねられたヒストグラムを用いて、２組の差を比較する。図４（ａ）〜図４（ｇ）に示すヒストグラムは、代表的な患者に対する推定の精度および確度を示したものである。ドナーの「真の」値は、水平軸上に示した間隔の中間点である。図４（ａ）〜図４（ｇ）の各々の上列にあるヒストグラムは、時間が経過して観測された試料結果と真の初期観測結果との差である。下列のヒストグラムは、モデルによって調整された初期値の予測値と真の初期観測結果との差である。

図５は、本発明の実施形態による予測モデルを使用して分析物の初期値を予測する方法をフローチャートに示した図である。まず、ステップ３００では、１セットの試料を選び、データを収集する。検証のために選ぶ試料セットは、予測モデルを作成するために使用するセットとは異なることが好ましい。検証データセットにおいては、分析物の初期値、保存時間、温度、および保存管のタイプ、ならびに最終の分析物の値はすべて既知である。ステップ３０２では、予測モデルを用いて検証セットにおける分析物の初期値を推定する。ステップ３０４では、推定した初期値を実測した最終値と比較する。最後に、ステップ３０６では、推定した（予測した）初期値が実測した最終値よりも正確かつ精密である場合、式は有用であると決定される。

＜予測モデルの使用＞
図６は、本発明の実施形態に使用する予測モデルを検証する方法をフローチャートに示した図である。このフローチャートは、予測モデルを用いて、既知の時間、温度および管のタイプを含めた既知の条件下で保存した試料から、未知の分析物の初期値を決定するプロセスを示している。ステップ４００では、試料の保存履歴に関係するデータを含めて、試料を受け取る。試料の分析を実施して、現在の分析物の実測値を決定する。保存の温度および時間、および管のタイプをステップ４０２でチェックして、それらが試験限界（study limits）内にあるかどうかを決定する。限界内にない場合、予測モデルを信頼して使用することはできない（ステップ４０４）。値が試験限界内の場合、ステップ４０６において、実際の分析結果、ならびに管のタイプ、保存時間および保存温度に関するデータを予測モデルに入力する。式を計算し、推定された分析物の初期値をステップ４０８で出力する。

本発明は、様々な形式で使用することができ、具体的に本明細書に記載した方法以外の方法で本発明を実施できることが可能である。例として、分析物の推定初期値を決定するために本発明を使用する臨床家および検査室に加え、本発明は、品質保証のツールとして使用することができる。利用可能な情報のタイプに応じて、分析物の予測初期値を品質保証の設定に使用して、方法および手順のさらなる検討を開始して誤差の原因を取り除くことができる。第１のタイプのシナリオでは、分析物の予測初期値を特定の患者の既往歴（prior history）と比較することができる。この設定において、予測初期値と患者の既往歴に基づく予測値との差があるしきい値を超える場合、さらなる検討を開始させることができる。第２のタイプの状況においては、実際の分析物の初期値が既知である場合、実際の分析物の初期値を予測初期値と比較することができる。１グループの患者からの１群の試料が利用可能である第３のシナリオにおいては、測定値と推定初期値の差を、統計的一貫性のために試料間で比較することができる。また、１グループの患者の履歴が利用可能である場合、予測初期値のセットを患者履歴のセットと比較して、偏差が一貫しているかどうかを決定することができる。１群の試料間の分析物の値における推定された変化に何らかの統計的異常がある場合、さらなる検討を開始させることができる。

以上、本明細書に開示する本発明を、具体的実施形態およびその応用形態によって説明してきたが、当業者によれば、特許請求の範囲に記載の本発明の範囲から逸脱することなく、多数の改変形態および変更形態が可能である。

本発明に係る試料中の分析物の初期値予測システムの一実施形態を説明するためのシステム構成図である。 本発明の実施形態による予測モデルを作成する方法をフローチャートに示した図である。 特定の分析物の様々な温度における経時的な生データにあてはめた例示的な回帰直線をグラフ（その１）に示した図である。 特定の分析物の様々な温度における経時的な生データにあてはめた例示的な回帰直線をグラフ（その２）に示した図である。 特定の分析物の様々な温度における経時的な生データにあてはめた例示的な回帰直線をグラフ（その３）に示した図である。 特定の分析物の様々な温度における経時的な生データにあてはめた例示的な回帰直線をグラフ（その４）に示した図である。 ４つの異なる温度に対する分析物の値と時間との関係をグラフに示した図である。 予測された初期結果と実際の初期結果との差を、時間の経過した実際の結果と実際の初期結果との差と比較したヒストグラム（その１）を示した図である。 予測された初期結果と実際の初期結果との差を、時間の経過した実際の結果と実際の初期結果との差と比較したヒストグラム（その２）を示した図である。 予測された初期結果と実際の初期結果との差を、時間の経過した実際の結果と実際の初期結果との差と比較したヒストグラム（その３）を示した図である。 予測された初期結果と実際の初期結果との差を、時間の経過した実際の結果と実際の初期結果との差と比較したヒストグラム（その４）を示した図である。 予測された初期結果と実際の初期結果との差を、時間の経過した実際の結果と実際の初期結果との差と比較したヒストグラム（その５）を示した図である。 予測された初期結果と実際の初期結果との差を、時間の経過した実際の結果と実際の初期結果との差と比較したヒストグラム（その６）を示した図である。 予測された初期結果と実際の初期結果との差を、時間の経過した実際の結果と実際の初期結果との差と比較したヒストグラム（その７）を示した図である。 本発明の実施形態による予測モデルを使用して分析物の初期値を予測する方法をフローチャートに示した図である。 本発明の実施形態に使用する予測モデルを検証する方法をフローチャートに示した図である。

Claims (18)

1. 複数の試料に関連する複数の変数を有するような、前記複数の試料について複数の観測を行うステップと、
   前記複数の観測を近似する式を回帰分析に基づいて作成するステップであって、前記式は、容器のタイプ、保存時間、保存温度、及び前記保存時間と前記保存温度の変数を含み、
   既知の期間にわたり前記試料を保存した後に、前記容器のタイプ、前記保存時間及び前記保存温度と関連付けられた前記試料の分析物の値を測定するステップと、
   前記容器のタイプ、前記保存時間、前記保存温度及び前記分析物の値を前記式に入力するステップと、
   前記式を解いて前記分析物の推定初期値を得るステップと
   を有することを特徴とする試料中の分析物の初期値予測方法。
2. 前記式を解いて、前記容器のタイプ、前記保存時間及び前記保存温度の関数として前記分析物の初期値を求めるステップを有することを特徴とする請求項１に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
3. 前記試料は、血液試料であることを特徴とする請求項１に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
4. 前記試料に関連する前記複数の変数は、実際の初期分析物レベル、その後の実際の分析物レベル、前記試料が採取されてからの時間及び前記試料を保存した温度を含むことを特徴とする請求項１に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
5. 前記試料に関連する前記複数の変数は、実際の初期分析物レベル、その後の実際の分析物レベル、前記試料が採取されてからの時間及び前記試料を保存した容器のタイプを含むことを特徴とする請求項１に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
6. 前記試料に関連する前記複数の変数は、実際の初期分析物レベル、その後の実際の分析物レベル、前記試料を保存した温度及び前記試料を保存した容器のタイプを含むことを特徴とする請求項１に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
7. 前記試料に関連する前記複数の変数は、実際の初期分析物レベル、その後の実際の分析物レベル、前記試料が採取されてからの時間、前記試料を保存した温度及び前記試料を保存した容器のタイプを含むことを特徴とする請求項１に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
8. 既知の期間にわたり試料を保存した後に、容器のタイプ、保存時間及び保存温度からなる群から選択される少なくとも１つのファクターと関連付けられた試料中の分析物のレベルを決定するステップと、
   前記少なくとも１つのファクター及び前記分析物レベルを回帰分析に基づいて作成された式に入力するステップであって、前記式は、前記容器のタイプ、前記保存時間、前記保存温度、及び前記保存時間と前記保存温度の関数を含み、
   前記式を解いて分析物の推定初期値を得るステップと
   を有することを特徴とする試料中の分析物の初期値予測方法。
9. 前記式は、前記保存時間の関数として分析物レベルを表すことを特徴とする請求項８に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
10. 前記式は、前記保存温度の関数として分析物レベルを表すことを特徴とする請求項８に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
11. 前記式は、前記容器のタイプの関数として分析物レベルを表すことを特徴とする請求項８に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
12. 前記式は、前記保存温度と前記保存時間の関数として分析物レベルを表すことを特徴とする請求項８に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
13. 前記式は、前記保存温度と前記容器のタイプの関数として分析物レベルを表すことを特徴とする請求項８に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
14. 前記式は、前記保存時間と前記容器のタイプの関数として分析物レベルを表すことを特徴とする請求項８に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
15. 前記式は、前記保存温度と前記保存時間と前記容器のタイプの関数として分析物レベルを表すことを特徴とする請求項８に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
16. 前記試料は、血液試料であることを特徴とする請求項８に記載の試料中の分析物の初期値予測方法。
17. 試料中の分析物の実測レベルを分析する分析装置と、
    該分析装置により分析された前記実測レベル、保存時間、保存温度及び容器のタイプを含めた複数の値に基づいて、前記分析物の初期レベルを推定する推定装置と、
    該推定装置により推定された初期値を示す出力装置とを備え、
    前記推定装置は、回帰分析に基づいて作成された、前記分析物に関連する式を用いて前記初期レベルを推定し、前記式は、前記実測レベル、前記保存時間、前記保存温度及び前記容器のタイプの関数として初期分析物レベルを解くように構成されており、
    前記式は、さらに、前記保存時間と前記保存温度の関数を含むことを特徴とする試料中の分析物の初期値予測システム。
18. 前記試料は、血液試料であることを特徴とする請求項１７に記載の試料中の分析物の初期値予測システム。

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