JP4961579B2 - 近赤外分光を用いた慢性疲労症候群(cfs)診断法および装置 - Google Patents
近赤外分光を用いた慢性疲労症候群(cfs)診断法および装置 Download PDFInfo
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Description
A)症状クライテリア(以下の症状が6月以上にわたり持続または繰り返し生ずること)1. 徴熱(腋窩温37.2〜38.3℃)ないし悪寒 2. 咽頭痛 3. 頸部あるいは腋窩リンパ節の腫張 4. 原因不明の筋力低下 5. 筋肉痛ないし不快感 6. 軽い労作後に24時間以上続く全身倦怠感 7. 頭痛 8. 腫脹や発赤を伴わない移動性関節痛 9. 精神神経症状(いずれか1つ以上)羞明,一過性暗点,物忘れ,易刺激性,錯乱,思考力低下,集中力低下,抑うつ 10. 睡眠障害(過眠,不眠)11. 発症時,主たる症状が数時間から数日の間に発現、
B)身体所見クライテリア(少なくとも1月以上の間隔をおいて2回以上医師が確認)1. 微熱 2. 非浸出性咽頭炎 3. リンパ節の腫大(頸部,腋窩リンパ節)
A) 波長400nm〜2500nmの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射し、その反射光、透過光または透過反射光を検出して吸光度スペクトルデータを得た後、その中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによって定量的または定性的に慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・判定(診断)を行う方法。
B) PLS法などの回帰分析により作成した定量モデルを用いて、慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・判定を行うことを特徴とする上記A)記載の検査・判定方法。
C) SIMCA法などのクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・判定を行うことを特徴とする上記A)記載の検査・判定方法。
D) 600−700nm、700−900nm、950−960nm、1020nm、および1080nm内の各波長の±5nmの範囲の複数の波長域から選ばれる、2以上の波長の吸光度スペクトルデータを用いた解析によって、慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・判定を行うことを特徴とする上記A)〜C)のいずれかに記載の検査・判定方法。
E) 650nm、670nm、700−715nm、740nm、850nm、950−960nm、1020nm、および1080nm内の各波長の±5nmの範囲の複数の波長域から選ばれる、2以上の波長の吸光度スペクトルデータを用いた解析によって、慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・判定を行うことを特徴とする上記A)〜C)のいずれかに記載の検査・判定方法。
F) 前記検体試料が、血液(血漿・血清を含む)、尿、その他の体液、組織、組織抽出液、または、耳、手足の指先など生体の一部であることを特徴とする上記A)〜E)のいずれかに記載の検査・判定方法。
G) 上記A)記載の方法に使用される解析モデル。
H) 600−700nm、700−900nm、950−960nm、1020nm、および1080nm内の各波長の±5nmの範囲の複数の波長域から選ばれる、2以上の波長の吸光度スペクトルデータを用いて解析することを特徴とする上記G)記載の解析モデル。
I) 650nm、670nm、700−715nm、740nm、850nm、950−960nm、1020nm、および1080nm内の各波長の±5nmの範囲の複数の波長域から選ばれる、2以上の波長の吸光度スペクトルデータを用いて解析することを特徴とする上記G)記載の解析モデル。
J) 上記A)記載の方法に使用される解析モデルの作成、更新、または作成した解析モデルを用いた検査・診断をコンピュータに実行させる、慢性疲労症候群(CFS)の検査・診断用プログラム。
K) 波長400nm〜2500nmの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射する投光手段と、
投光前又は投光後に分光する分光手段、および、前記試料に照射された光の反射光、透過光または透過反射光を検出する検出手段と、
検出により得られた吸光度スペクトルデータの中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによって定量的または定性的に慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・診断を行うデータ解析手段と、を備えたことを特徴とする検査・診断装置。
L) PLS法などの回帰分析により作成した定量モデルを用いて、慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・診断を行うことを特徴とする上記K)記載の検査・診断装置。
M) SIMCA法などのクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・診断を行うことを特徴とする上記K)記載の検査・診断装置。
N) 600−700nm、700−900nm、950−960nm、1020nm、および1080nm内の各波長の±5nmの範囲の複数の波長域から選ばれる、2以上の波長の吸光度スペクトルデータを用いた解析によって、慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・診断を行うことを特徴とする上記K)〜M)のいずれかに記載の検査・診断装置。
O) 650nm、670nm、700−715nm、740nm、850nm、950−960nm、1020nm、および1080nm内の各波長の±5nmの範囲の複数の波長域から選ばれる、2以上の波長の吸光度スペクトルデータを用いた解析によって、慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・診断を行うことを特徴とする上記K)〜M)のいずれかに記載の検査・診断装置。
P) 前記検体試料が、血液(血漿・血清を含む)、尿、その他の体液、組織、組織抽出液、または、耳、手足の指先など生体の一部であることを特徴とする上記K)〜O)のいずれかに記載の検査・診断装置。
本発明によれば、たとえば血漿・血清など血液由来の試料を使用して、CFSの診断が可能である。そのほか、試料には、尿その他の体液、耳や手足の指先など生体の一部を検体として、生体を傷つけることなく非侵襲的に検査することも可能である。
[1. 1]VIS−NIRスペクトル測定の概略
本装置による検査・診断は、本発明の方法を採用し、即ち、(a)波長400nm〜2500nmの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射し、(b)その反射光、透過光または透過反射光を検出して吸光度スペクトルデータを得た後、(c)その中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによってCFSに関する検査・判定を行う。
本装置は、上述のようにして得られた吸光度スペクトルデータの中の特定波長(または測定全波長)の吸光度を解析モデルで解析することによって、CFSの検査・診断を行う。つまり、最終的な検査・診断を行うには、解析モデルが予め作成されていることを要する。もっとも、この解析モデルはスペクトル測定時にあわせて作成することとしてもよい。
尚、後述の実施例に示すように解析の結果、CFSに関する検査・判定において、600−700nm(特に650nmおよび670nm)、700−900nm(特に700−715nm、740nmおよび850nm)、950−960nm、1020nm、および1080nmが検査に有効な波長と判断されたので、これら各波長の±5nmの範囲の複数の波長域から選ばれる、2以上(好ましくは2〜15個もしくは5〜10個程度)の波長の吸光度スペクトルデータを用いた解析によってCFSに関する検査を行うことは好ましく、また、これらの波長の吸光度スペクトルデータを用いて解析モデルを作成することは好ましい。
本装置の検査・診断システムの構成としては、(i) プローブ(投光部)、(ii) 分光・検出部、(iii) データ解析部および(iv) 結果表示部の4つの要素を備えて構成することができる。以下では、各要素について説明する。
プローブは、ハロゲンランプ・LED等の光源からの光(波長400nm〜2500nmの全範囲またはその一部範囲)を測定対象である試料に導く機能を有する。例えばファイバープローブとし、柔軟な光ファイバーを介して測定対象(試料)に投光する構成が挙げられる。一般に近赤外線分光器のプローブは安価に作製することができ、低コストである。
本装置は、測定システムとして近赤外線分光器の構成を有する。近赤外線分光器は一般に、光を測定対象物に照射し、この対象物からの反射光や透過光あるいは透過反射光を検出部で検出する。さらに、検出された光について波長別に入射光に対する吸光度が測定される。
分光・検出部から波長別の吸光度、即ち吸光度スペクトルデータが得られる。データ解析部は、この吸光度スペクトルデータをもとに、前述のように予め作成した解析モデルを使用して、CFS診断を行う。
結果表示部は、データ解析部における解析結果を表示する。具体的には、解析モデルによる解析の結果得られた疲労度などを表示する。あるいは、定性モデルの場合は、そのクラス判別結果に基づき、「CFS」「CFSの可能性高い」「CFSの可能性低い」「疲労の程度高い」「疲労の程度低い」「健常者」などといった表示を行う。なお、本装置を携帯型とする場合は、結果表示部を液晶等のフラットディスプレイとすることが好ましい。
[1. 1]吸収スペクトルの測定
本実施例では、以下の測定方法により、各試料の吸収スペクトルを測定した。
健常人の血漿(Normal donor plasma)119検体およびCFS患者の血漿92検体の合計211検体について、それぞれPBS緩衝液で5倍希釈したものを検体試料として使用した。
本実施例では、得られた吸収スペクトルについてSIMCA法による多変量解析を行い、解析モデルの作成を行った。なお、既知のCFS診断は、厚生省CFS診断基準に従って行った。また、SIMCA法によるクラス分けにおいて、クラス1をCFS、クラス2を健常者と定義した。
本実施例では、CFS患者の血清77検体および健常者の血清71検体の合計148検体について、それぞれPBS緩衝液で10倍希釈したものを試験サンプルとして使用し、PCA(主成分分析)およびSIMCA法により、それぞれCFS診断用の解析モデルを作成した。さらに、未知サンプルとして99検体(CFS患者群45、健常者群54)を使用し、上記各解析モデルによって正しく診断できるかどうかを評価した。
本実施例では、指を被検体とし、指先から非侵襲的にスペクトルデータを取得し、当該データをもとにSIMCA法により作成した解析モデルによるCFS診断を行った。より具体的には、CFS患者42名および健常者50名の合計92名について、各名3回ずつ指からの近赤外分光透過測定を行い、得られた近赤外スペクトルのSIMCA解析により、CFS診断用の解析モデルを作成が可能かを検討した。
また、下記の表8および表9は、Factor数を20個使用した場合の解析結果であり、表8はクラス距離の結果を、表9は分類ミスの結果をそれぞれ示す。これらの結果に示すように、本SIMCA解析により作成した解析モデルによって、CFSかどうかを良好に判別し、検査・診断できることがわかった。
Claims (7)
- 波長400nm〜2500nmの範囲またはその一部範囲の波長光を、被検者その他動物由来の血液(血漿・血清を含む)または被検者その他動物の手足の指先に照射し、その反射光、透過光または透過反射光を検出して吸光度スペクトルデータを得た後、その中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いてコンピュータが解析することによって、定量的または定性的に慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・判定をコンピュータが行う方法。
- PLS法である回帰分析により作成した定量モデルを用いて、慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・判定をコンピュータが行うことを特徴とする請求項1記載の検査・判定方法。
- SIMCA法であるクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・判定をコンピュータが行うことを特徴とする請求項1記載の検査・判定方法。
- 請求項1記載の方法に使用される解析モデルを作成する手段、当該解析モデルを更新する手段、および/または、当該解析モデルを用いて請求項1記載の方法において得られた測定完全波長あるいは特定波長の吸光度を解析することによって、定量的または定性的に慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・診断を行うデータ解析手段として、コンピュータを機能させるための慢性疲労症候群(CFS)の検査・診断用プログラム。
- 波長400nm〜2500nmの範囲またはその一部範囲の波長光を、被検者その他動物由来の血液(血漿・血清を含む)または被検者その他動物の手足の指先に照射する投光手段と、
投光前又は投光後に分光する分光手段、および、前記試料に照射された光の反射光、透過光または透過反射光を検出する検出手段と、
検出により得られた吸光度スペクトルデータの中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによって定量的または定性的に慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・診断を行うデータ解析手段と、を備えたことを特徴とする検査・診断装置。 - データ解析手段が、PLS法である回帰分析により作成した定量モデルを用いて、慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・診断を行うことを特徴とする請求項5記載の検査・診断装置。
- データ解析手段が、SIMCA法であるクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、慢性疲労症候群(CFS)に関する検査・診断を行うことを特徴とする請求項5記載の検査・診断装置。
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