JP6321637B2 - 白血球数の測定方法及び測定装置 - Google Patents

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１２年７月５日に出願された米国特許仮出願第６１／６６８，３７７号に対する優先権の利益を主張するものである。また本出願は、米国特許第６，７４４，２４５号に関するものである。上記の出願のそれぞれの内容は参照により本明細書に組み込まれる。

本発明の実施形態は、一般的には医療診断の分野に関するものであり、より具体的には、赤血球（ＲＢＣ）溶解と同時通過補正を必要とせずに、白血球（ＷＢＣ）数をもたらす方法と装置を包含する。

患者の健康を判断するのに用いられる一般的な医学的検査は、患者の血液の単位体積当たりの各血球数を測定する全血球計算（ＣＢＣ）である。計数される血球の１種は、白血球である。

Ｌｅｕｋｏｃｙｔｅとしても知られる白血球は、免疫系によって放出され、感染と闘い、体内の異物に応答する細胞である。好中球、好酸球、好塩基球、リンパ球、及び単球など、多くの種類の白血球がある。これらの細胞は、吸収する染料の種類によって一般に命名されている。

健康成人では、白血球は血球の約１％を構成し、これは血液１マイクロリットル当たり４×１０^３〜１×１０^４個の細胞に相当する。この範囲からの逸脱は疾病状態を示す場合がある。白血病や感染症などの一部の疾病の結果、白血球数が増加する白血球増多症になる。一部の疾病の結果、白血球数が減少する白血球減少症になる。これらの疾病として、ウイルス感染、又は骨髄障害が挙げられる。

血球の別の種類は、網赤血球である。網赤血球は未熟な赤血球である。網赤血球は、この細胞が赤血球に成熟すると失われるリボ核酸（ＲＮＡ）の細網を含む。典型的には、成人の体内において赤血球の０．５％〜１．５％が網赤血球である。例えば外傷における失血、又は、例えばある種の貧血症における赤血球破壊の結果、網赤血球数が増加する場合がある。網赤血球数の低下は、別の種類の貧血症、放射線への被曝、又は骨髄に影響する特定の薬物の結果である場合がある。

今日の代表的な血液分析器は、フローセルを利用して血液サンプルを計数し、特徴を確認する。これらの装置は、サンプル中の血球の選択的同定に使用されるプログラムである、多くの試料処理モジュールを含む。例えば網赤血球モジュールは、赤血球及び網赤血球の計数を可能にする。

しかしながら、患者の白血球数が著しく増加すると、正確なＷＢＣ数を得る上で問題が起こる場合がある。これらの場合、血液分析器が典型的に利用するインピーダンスによるＷＢＣ数モジュールは、同時通過のため、個々の白血球を直接的に識別することが困難である。同時通過の問題は、細胞種の濃度が分析器によって個々の細胞を識別できないほど高く、２つ以上の細胞を１つと計測する場合に起こる。同時通過補正は、あらゆるＷＢＣ数に影響するが、ＷＢＣ濃度の上昇においてより強く影響する。補正をしないと、その結果白血球濃度が過少に報告される恐れがある。既存の解決法は、同時通過を調節するため、アルゴリズムによってこれらの問題を補正する試みである。

したがって、ＷＢＣ計数システム及び方法が現在存在し、それを必要とする患者に真に利益をもたらしているが、多くの発展が今なおなされ、個体のＷＢＣの状態を評価するための改善された装置及び方法をもたらすこともあり得る。本発明の実施形態は、これらの問題に対処する解決策を提供し、そのためこれら未解決のニーズの少なくとも一部に対する答えを提供するものである。

本発明の実施形態は、個体の白血球の状態、つまりパラメータを分析するための改善された手法を提供する。かかる手法は、体積伝導度散乱（ＶＣＳ）パラメータに加え、様々な組み合わせの全血球計算（ＣＢＣ）パラメータを用いて、一般集団における患者、つまり個体のＷＢＣ状態を評価する、信頼できるスクリーニング法を提供できる。例えば、診断システム及び方法は、個体のＷＢＣ数、つまりパラメータが正常か異常かどうかについて、早期かつ正確に予測することができる。このようなＷＢＣ分析法は、血液分析器の網赤血球モジュールを用いて、特定のＲＢＣ数を算出することを伴ってよい。

医者にかかっている患者の血液サンプルは、多重光角度検出パラメータを得るために装備されている血液学的システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムを用いて調べることができる。本明細書に開示される手法を利用することによって、血液病理学者及び臨床医は、個々の患者それぞれの疾患予後の予測、将来的な合併症の可能性の評価、及び患者に提供される治療の素早くかつ的確な調整をより良くできる。

ＤｘＨ ８００血液分析器は、白血球、赤血球、及び血小板などの血液成分の種類を示す、形態学的特徴を直接認識することができる。本明細書の別の場所に記載されるように、この技術は、細胞形態、つまり特定の細胞イベントに直接相関する様々なパラメータに関するデータを同時に収集する。細胞成分が分析されると、それらを、その位置が様々なパラメータによって定義されている、ヒストグラムにプロットできる。例えば、異なる血球の種類は異なる特徴を有し得るため、これらをヒストグラムの異なる領域にプロット、つまり区分でき、このように細胞集団を形成する。各集団におけるイベントの数を用いて、計数値を得ることができる。このような計数値に加え、様々な形態学的パラメータ（体積、伝導度、及び５つの光散乱角度）の各点における平均値及び標準偏差値を別々に算出することができる。その結果、細胞イベントと直接相関する大量のデータが得られる。この情報はＶＣＳデータと称してよく、機器のスクリーン上に表示し、並びに、エクセルファイルとして自動的にエクスポートできる。本発明の実施形態は、任意にＣＢＣデータと共にＶＣＳデータが含まれる生体サンプルのプロファイルを得ることによって、個体の生体サンプルを評価する工程と、そのデータに基づき、生体サンプルにＷＢＣパラメータ、例えばＷＢＣ数又はＷＢＣ値を割り当てる工程と、を含んでよい。また、特定の実施形態は、ＷＢＣ数を出力する工程も含んでよい。これらの工程の１つ以上は、Ｂｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムなどの血液分析器によって実施されてよい。

本発明の実施形態は、素早くかつ正確なＷＢＣスクリーニング結果をもたらす。本明細書に開示される方法を使用し、多重パラメータ細胞分析システムから得られる情報を利用して、個体のＷＢＣ状態を評価し、予測することが可能である。本明細書に開示されるように、代表的な細胞分析システムは、体積、伝導度、及び／又は複数の光散乱角度などのパラメータを、同時に測定できる。このようなシステムは、血球分析手法を実装するため、高度な分離能及び感度をもたらす。ある場合には、細胞分析システムは、３つ、４つ、５つ、又はそれ以上の角度範囲における光散乱を検出する。更に、細胞分析システムは、軸方向光損失として知られる光減衰パラメータに相当する、入射光から０°〜約１°の角度のシグナルを検出することもできる。非限定例として、Ｂｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムは、複数の角度（例えば、ＡＬ２では０°〜０．５°、ＬＡＬＳでは約５．１°、ＬＭＡＬＳでは９°〜１９°、ＵＭＡＬＳでは２０°〜４３°）に対する光散乱検出データをもたらす。これらの手法は、特に、より最新の検査が容易に利用されない状況において、異常ＷＢＣパラメータを有する患者の迅速で正確な診断及び治療を可能にする。

このような血液分析機器は、８，０００個を超える細胞を数秒の間に評価でき、細胞体積、細胞質の粒状度、核の複雑さ、及び内部密度の形態学的特徴が定量的に評価され得る。個体のＷＢＣ症状又は状態の予測戦略の実行のため、数値的決定基準を得て、利用してよい。例えば、ＷＢＣ症状又は状態は、個体のＷＢＣ数と関連する場合がある。ある場合には、ＷＢＣ症状又は状態は、個体において算出されたＷＢＣ数を指すことがある。

したがって、本発明の実施形態は、疾病分類に対する多重パラメータモデルを利用して、ＷＢＣ関連症状を診断又は監視するシステム及び方法を包含する。様々な測定パラメータからの情報を組み合わせることによって、形態学的変化のパターンを解析できる。したがって、本発明の実施形態は、白血病などの血液疾患を評価し、白血球数の増加又は抑制に関連する症状の経過及び治療を監視するため、ＷＢＣパラメータの解析で用いるのによく適している。本明細書に開示されるＷＢＣ分析システム及び方法を用いて、白血病、感染症（例えばウイルス感染）、及び骨髄障害の治療を受ける患者において、治療の進行の指標を提供することができる。

本明細書に開示される代表的な手法は、赤血球溶解と同時通過補正を必要とせずに、正しい白血球数をもたらす方法及びシステムを包含する。一態様では、本発明の実施形態は、白血球数が高いときに、血液分析器の網赤血球モジュールを用いて白血球数を測定する方法に関する。一実施形態では、この方法は、血液分析器内で血液サンプルを光に曝す工程と、血液分析器を用いて、複数の散乱角における散乱量を測定する工程と、コンピュータを用いて、複数の散乱角のうち所定の１つにおける散乱量を計算する工程と、コンピュータによって実行されるアルゴリズムを用いて、白血球集団から分離される赤血球（成熟赤血球及び網赤血球）集団を決定する工程と、コンピュータを用いて、分離に応えて、網赤血球及び白血球の計数を決定する工程と、を含む。一実施形態では、ＷＢＣと区別した集団は有核赤血球を含んでよいが、含まなくてもよい。

更に別の実施形態では、複数の散乱角のうち所定の１つは、ＡＬＬ、ＬＡＬＳ、及びＭＡＬＳを含む。更になお別の実施形態では、複数の散乱角のうち所定の１つにおける散乱量を計算する工程は、ＬＡＬＳの対数を計算する工程を含む。一実施形態では、複数の散乱角のうち所定の１つにおける散乱量を計算する工程は、ＬＡＬＳの対数及びＭＡＬＳの対数の合計を計算する工程を含む。別の実施形態では、細胞の透明度はＡＬＬによって測定される。更になお別の実施形態では、ＷＢＣ量を計数する工程は、ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（（ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ）_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}）の関係を計算する工程を含む。一実施形態では、ＷＢＣ量を決定する工程は、ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＵＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／（ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}＋（ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ）_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}））の関係を計算する工程を含む。別の実施形態では、この方法は、ＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}／（１＋ＮＲＢＣ％ _ＮＲＢＣ）の関係に従って、ＮＲＢＣモジュールからＮＲＢＣ％を使用することにより、ＷＢＣ数を補正する工程を更に含む。ＷＢＣ集団がＮＲＢＣを含まない別の実施形態では、ＷＢＣ量を計数する工程は、ＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}）の関係を計算する工程を含む。

別の態様では、本発明の実施形態は、網赤血球モジュールを用いて白血球を計数する装置に関する。一実施形態では、装置には血液分析器を含む。別の実施形態では、血液分析器は、光源であって、血液分析器内で血液サンプルに光を照射する光源と、検出器アレイであって、複数の散乱角における光散乱量を測定する検出器アレイと、検出器アレイと電気通信するプロセッサであって、血液分析器の検出器アレイと接続されるプロセッサと、を含み、コンピュータが、複数の散乱角のうち所定の１つにおける散乱量の対数を計算し、プロセッサが、クラスタ化アルゴリズムを用いて、白血球集団から分離される赤血球（成熟赤血球及び網赤血球）集団を決定し、プロセッサが、分離に応えて、網赤血球及び白血球の量を決定する。

装置の一実施形態では、複数の散乱角のうち所定の１つは、ＡＬＬ、ＬＡＬＳ、及びＭＡＬＳを含む。更に別の実施形態では、複数の散乱角のうち所定の１つにおける散乱量を計算するプロセッサは、ＬＡＬＳの対数を計算する。更になお別の実施形態では、プロセッサは、複数の散乱角のうち所定の１つにおける散乱量を計算し、ＬＡＬＳの対数及びＭＡＬＳの対数の合計を計算する工程を含む。一実施形態では、体積はＡＬＬによって測定される。別の実施形態では、ＷＢＣ量を計数するプロセッサは、ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}）の関係を計算する。別の実施形態では、ＷＢＣ量を計数するプロセッサは、ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＵＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／（ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}＋ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}））の関係を計算する。更になお別の実施形態では、ＷＢＣ量を計数するプロセッサは、ＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}／（１＋ＮＲＢＣ％_ＮＲＢＣ）の関係に従って、ＮＲＢＣモジュールからＮＲＢＣ％を使用することにより、ＷＢＣ数を補正する。ＷＢＣ集団がＮＲＢＣを含まない別の実施形態では、ＷＢＣ量を計数する工程は、ＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}）の関係を計算する工程を含む。

一態様では、本発明の実施形態は、個体の血液から得られた生体サンプルに基づいて、個体における白血球状態を推定する自動化システム及び方法を包含する。代表的なシステムは、細胞照合ゾーンを有する光学素子と、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する生体サンプルの細胞の直流（ＤＣ）インピーダンスを測定するように構成される電極アセンブリと、ビーム軸に沿って光ビームを向け、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する生体サンプルの細胞を照射するように向けられる光源と、細胞照合ゾーンと光学的に結合し、生体サンプルの照射された細胞によって散乱され、透過した光を測定する光検出アセンブリと、を備えてよい。ある場合には、光検出アセンブリは、光ビーム軸に対して第１範囲内の照射された細胞からの第１伝播光、光ビーム軸に対して第２の角度範囲内の照射された細胞からの第２伝播光であって、第２範囲が第１範囲と異なる伝播光、及び、ビーム軸に沿って照射された細胞から伝播された軸方向光、を測定するように構成される。特定の実施形態では、このシステムは、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１伝播光、第２伝播光、及び軸方向光測定値の部分集合を、個体における白血球状態の推定に関連付けるように構成される。いくつかの実施形態によると、個体の白血球状態の推定には、白血球数の推定が含まれる。特定の場合には、ＤＣインピーダンス測定値は網赤血球モジュールを介して得られ、システムは、ＤＣインピーダンス測定値を、個体の白血球状態の推定と関連付けるように構成される。任意に、部分集合である光測定値は網赤血球モジュールを介して得られてよく、システムは、網赤血球モジュールを介して得られた光測定値を、個体の白血球状態の推定と関連付けるように構成されてもよい。ある場合には、部分集合である光測定値が網赤血球モジュールを介して得られてよく、ＤＣインピーダンス測定値も網赤血球モジュールを介して得られてよく、システムは、網赤血球モジュールを介して得られたＤＣインピーダンス測定値、網赤血球モジュールを介して得られた光測定値、及び全血球計算モジュールを介して得られた赤血球数を、個体の白血球状態の推定と関連付けるように構成されてもよい。ある場合には、システムは全血球計算モジュールを備える。ある場合には、網赤血球モジュールを介して得られた部分集合である光測定値として、低角度光散乱（ＬＡＬＳ）測定値、下方中角度光散乱（ＬＭＡＬＳ）測定値、上方中角度光散乱（ＵＭＡＬＳ）測定値、又は軸方向光損失（ＡＬＬ）測定値を挙げてよい。ある場合には、生体サンプルは、個体の血液サンプルである。ある場合には、部分集合である光測定値が網赤血球モジュールを介して得られ、ＤＣインピーダンス測定値が網赤血球モジュールを介して得られ、システムが、網赤血球モジュールを介して得られたＤＣインピーダンス測定値、網赤血球モジュールを介して得られた光測定値、全血球計算モジュールを介して得られた赤血球数、及びＮＲＢＣモジュールを介して得られた有核赤血球（ＮＲＢＣ）パラメータを、個体の白血球状態の推定と関連付けるように構成される。

別の態様では、本発明の実施形態は、個体の血液から得られた生体サンプルに基づいて、個体における白血球状態を推定するシステム及び方法を包含する。代表的な方法は、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを光学素子の細胞照合ゾーンに向けて送達する工程と、電極アセンブリを用いて、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する生体サンプルの細胞の電流（ＤＣ）インピーダンスを測定する工程と、軸を有する電磁ビームを用いて、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する生体サンプルの細胞を照射する工程と、光検出アセンブリを用いて、ビーム軸に対して第１範囲内の照射された細胞からの第１伝播光を測定する工程と、光検出アセンブリを用いて、ビーム軸に対して第２の角度範囲内の照射された細胞からの第２伝播光であって、第２範囲が第１範囲と異なる伝播光を測定する工程と、光検出アセンブリを用いて、ビーム軸に沿って照射された細胞から伝播された軸方向光を測定する工程と、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１伝播光、第２伝播光、及び軸方向光測定値の部分集合を、個体の推定される白血球状態に関連付ける工程と、を含んでよい。

別の態様では、本発明の実施形態は、生体サンプルに関する電流光伝播データプロファイルを得る工程と、電流光伝播データプロファイルに基づいて生体サンプルに白血球状態の指標を割り当てる工程と、割り当てた白血球状態の指標を出力する工程と、を含む、個体の生体サンプルを評価する方法を包含する。

別の態様では、本発明の実施形態は、個体から得られた生体サンプルに基づいて、個体の白血球状態を推定する自動化システムを包含する。代表的なシステムは、開口部を通る（ｔｈｏｒｏｕｇｈ）生体サンプルの動きを受容し、方向付けるように構成される導管と、開口部を通って移動する際に、生体サンプルを通して発光し、光の散乱及び吸収に関するデータを収集するように構成される光散乱及び吸収測定装置と、開口部を通って移動する際に、生体サンプルに電流を通過させ、電流に関するデータを収集するように構成される電流測定装置と、を備える。ある場合には、システムは、光の散乱及び吸収に関するデータ、並びに電流に関するデータを、個体の推定される白血球状態に関連付けるように構成される。

更に別の態様では、本発明の実施形態は、個体から得られた生体サンプルに基づいて、個体の白血球状態を推定する自動化システムを包含する。代表的なシステムは、サンプルが開口部を通過する際に、生体サンプルに対する光散乱データ、光吸収データ、及び電流データを得るトランスデューサと、プロセッサと、記憶媒体と、を備える。ある場合には、記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、光散乱データ、光吸収データ、電流データ、又はこれらの組み合わせを利用し、個体の推定される白血球状態を判定させ、推定される白血球状態に関する情報をプロセッサから出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを有する。

更に別の態様では、本発明の実施形態は、個体から得られた生体サンプルに基づいて個体の白血球状態を評価する自動化システムであって、サンプルが開口部を通過する際に、生体サンプルに対する電流光伝播データを得るトランスデューサと、プロセッサと、記憶媒体と、を備える、システムを包含する。記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、電流光伝播データを利用し、個体の推定される白血球状態を判定させ、推定される白血球状態に関する情報をプロセッサから出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを備えてもよい。

更に別の態様では、本発明の実施形態は、個体から得られた生体サンプルに基づいて、個体が異常白血球状態を有し得るかどうかを同定する自動化システムを含む。代表的なシステムは、記憶媒体と、プロセッサと、トランスデューサと、を備えてよい。トランスデューサは、サンプルが開口部を通過する際に、生体サンプルに対する光散乱データ、光吸収データ、及び電流データを得るように構成されてよい。記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、光散乱データ、光吸収データ、又は電流データのうち１つ以上の測定値に基づくパラメータを利用し、個体の推定される白血球状態を判定させ、個体の推定される白血球状態に関する白血球の情報をプロセッサから出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを備えてよい。

別の態様では、本発明の実施形態は、個体から得られた生体サンプルを評価するシステム及び方法を包含する。代表的な方法は、粒子分析システムの開口部を生体サンプルが通過する工程と、サンプルが開口部を通過する際に、生体サンプルに対する光散乱データ、光吸収データ、及び電流データを得る工程と、を含んでよい。代表的な方法は更に、光散乱データ、光吸収データ、電流データ、又はこれらの組み合わせに基づいて、生体サンプルに対する電流光伝播データプロファイルを判定する工程と、電流光伝播データプロファイルに基づいて生体サンプルに白血球状態の指標を割り当てる工程と、を含んでよい。代表的な方法は更に、割り当てた白血球状態の指標を出力する工程を含んでよい。

更に別の態様では、本発明の実施形態は、個体の生体サンプルを評価する自動化法を包含する。代表的な方法は、粒子分析システムを用いて、サンプルが開口部を通過する際に、生体サンプルに対する光散乱データ、光吸収データ、及び電流データを得る工程と、粒子分析システムから得られたアッセイ結果に基づいて生体サンプルに対する電流光伝播データプロファイルを判定する工程と、を含む。代表的な方法は更に、コンピュータシステムを用いて、パラメータによって個体に対する推定される白血球状態を判定する工程であって、パラメータが、電流光伝播データプロファイルの電流光伝播データ測定値に基づくものである、工程を含んでよい。代表的な方法は更に、推定される白血球状態の指標を出力する工程を含んでよい。

別の態様では、本発明の実施形態は、個体の白血球状態を推定する自動化システムを包含する。代表的なシステムは、記憶媒体と、プロセッサと、を備える。記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、個体の生体サンプルに関する情報にアクセスさせるように構成される、コンピュータアプリケーションを備えてよい。この情報には、サンプルの軸方向光損失測定値、サンプルの光散乱測定値、サンプルの電流測定値、又はこれらの２つ以上の組み合わせに少なくとも部分的に関する情報を含んでよい。またコンピュータアプリケーションは、プロセッサによって実行されるとき、システムに、軸方向光損失測定値、複数の光散乱測定値、電流測定値、又はこれらの組み合わせに少なくとも部分的に関する情報を利用し、個体の推定される白血球状態を判定させるように構成されてもよい。またコンピュータアプリケーションは、プロセッサによって実行されるとき、システムに、推定される白血球状態に関する情報をプロセッサから出力させるように構成されてもよい。ある場合には、電流測定値として、サンプルの低周波電流測定値が挙げられる。ある場合には、光散乱測定値として、低角度光散乱測定値、下方中角度光散乱測定値、上方中角度光散乱測定値、又はこれらの２つ以上の組み合わせが挙げられる。ある場合には、システムは、電磁ビーム源と、光センサアセンブリと、を備えてよい。光センサアセンブリを用いて、軸方向光損失測定値を得てよい。ある場合には、システムは、電磁ビーム源と、光センサアセンブリと、を備え、光センサアセンブリを用いて光散乱測定値を得てよい。ある場合には、システムは、電磁ビーム源と、電極アセンブリと、を備え、電極アセンブリを用いて電流測定値を得てよい。

更に別の態様では、本発明の実施形態は、個体の白血球状態を推定する自動化システムを包含する。代表的なシステムは、記憶媒体と、プロセッサと、を備えてよい。記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、個体の生体サンプルに関する電流光伝播データにアクセスさせ、電流光伝播データを利用し、個体の推定される白血球状態を判定させ、推定される白血球状態に関する情報をプロセッサから出力させるように構成される、コンピュータアプリケーションを備えてよい。ある場合には、プロセッサは、電流光伝播データを入力値として受け取るように構成される。ある場合には、プロセッサ、記憶媒体、又は両方は、血液学的機器内に組み込まれる。ある場合には、血液学的機器は、電流光伝播データを発生させる。ある場合には、プロセッサ、記憶媒体、又は両方は、コンピュータ内に組み込まれ、コンピュータは血液学的機器と通信する。ある場合には、血液学的機器は、電流光伝播データを発生させる。ある場合には、プロセッサ、記憶媒体、又は両方は、コンピュータ内に組み込まれ、コンピュータは血液学的機器とネットワークを介してリモート通信する。ある場合には、血液学的機器は、電流光伝播データを発生させる。ある場合には、電流光伝播データとして、サンプルの軸方向光損失測定値、サンプルの光散乱測定値、又はサンプルの電流測定値が挙げられる。

別の態様では、本発明の実施形態は、個体の生理学的状態を評価するシステム及び方法を包含する。代表的なシステムは、記憶媒体と、プロセッサと、を備えてよい。記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、個体の生体サンプルに関する電流光伝播データにアクセスさせ、電流光伝播データの測定値に基づくパラメータを利用し、個体の生理学的状態を判定させるように構成される、コンピュータアプリケーションを備えてよい。判定された生理学的状態は、個体が正常白血球状態を有するかどうかの指標を提供できる。またコンピュータアプリケーションは、プロセッサによって実行されるとき、システムに、個体の生理学的状態に関する情報をプロセッサから出力させるように構成されてもよい。

更にまた別の態様では、本発明の実施形態は、血液学的システムデータから、個体が異常白血球状態を有し得るかどうかを同定する自動化システム及び方法を包含する。代表的なシステムは、記憶媒体と、プロセッサと、を備えてよい。記憶媒体は、プロセッサによって実行されるとき、システムに、個体の血液サンプルに関する電流光伝播データにアクセスさせ、血液学的電流光伝播データの測定値に基づくパラメータを利用し、個体の推定される白血球状態を判定させるように構成される、コンピュータアプリケーションを備えてよい。またコンピュータアプリケーションは、プロセッサによって実行されるとき、システムに、個体の推定される白血球状態に関する白血球の情報をプロセッサから出力させるように構成されてもよい。

更なる態様では、本発明の実施形態は、個体の生体サンプルを評価する自動化システム及び方法を包含する。代表的な方法は、サンプルを分析する粒子分析システムから得られたアッセイ結果に基づいて、生体サンプルに対する電流光伝播データプロファイルを判定する工程を含んでよい。代表的な方法は更に、コンピュータシステムを用いて、算出されたパラメータによって個体に対する生理学的状態を判定する工程であって、算出されたパラメータが、電流光伝播データプロファイルの電流光伝播データ測定値の関数に基づき、生理学的状態が、個体が正常白血球状態を有するかどうかの指標を提供する、工程を含んでもよい。代表的な方法は更に、生理学的状態を出力する工程を含んでもよい。

更になお追加の態様では、本発明の実施形態は、患者の治療レジメンを決定するシステム及び方法を包含する。代表的な方法は、患者の生体サンプルに関する電流光伝播データプロファイルにアクセスする工程と、コンピュータシステムを用いて、電流光伝播データプロファイルに基づいて患者に対する推定される白血球状態を判定する工程と、を含んでよい。代表的な方法は更に、推定される白血球状態に基づいて患者の治療レジメンを決定する工程を含んでもよい。ある場合には、推定される白血球状態として、白血球関連（ｅｌａｔｅｄ）疾患の正の指標が挙げられる。ある場合には、推定される白血球状態として、白血球関連疾患の負の指標が挙げられる。

別の態様では、本発明の実施形態は、個体に対する治療レジメンを決定するシステム及び方法を包含する。代表的な方法は、個体の生体サンプルに関連する電流光伝播データプロファイルにアクセスする工程と、コンピュータシステムを用いて、パラメータによって個体に対する生理学的状態を判定する工程であって、パラメータが、電流光伝播データプロファイルの電流光伝播データ測定値に基づき、生理学的状態が、個体が推定される白血球状態に相当する、工程と、を含んでよい。代表的な方法は更に、個体の生理学的状態に基づいて個体の治療レジメンを決定する工程を含んでもよい。

更に別の態様では、本発明の実施形態は、個体の血液から得られた生体サンプルに基づいて、個体の白血球状態を推定する自動化システム及び方法を包含する。代表的なシステムは、細胞照合ゾーンを有する光学素子と、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する生体サンプルの細胞の直流（ＤＣ）インピーダンスを測定するように構成される電極アセンブリと、ビーム軸に沿って光ビームを向け、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する生体サンプルの細胞を照射するように向けられる光源と、細胞照合ゾーンと光学的に結合する光検出アセンブリと、を備える。代表的な光検出アセンブリは、第１伝播光を検出する、細胞照合ゾーンに対して第１位置に配置される第１センサ領域と、第２伝播光を検出する、細胞照合ゾーンに対して第２位置に配置される第２センサ領域と、軸方向伝播光を検出する、細胞照合ゾーンに対して第３位置に配置される第３センサ領域と、を含んでよい。いくつかの実施形態では、このシステムは、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１伝播光、第２伝播光、及び軸方向光測定値の部分集合を、個体の推定される白血球状態に関連付けるように構成される。

なお更なる態様では、本発明の実施形態は、個体の血液から得られた生体サンプルに基づいて、個体における白血球状態を推定するシステム及び方法を包含する。代表的なシステムは、細胞照合ゾーンを有する光学素子と、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する生体サンプルの細胞の直流（ＤＣ）インピーダンスを測定するように構成される電極アセンブリと、ビーム軸に沿って光ビームを向け、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する生体サンプルの細胞を照射するように向けられる光源と、細胞照合ゾーンと光学的に結合し、生体サンプルの照射された細胞によって散乱され、透過した光を測定する光検出アセンブリと、を備える。代表的な光検出アセンブリは、光ビーム軸に対して第１範囲内の照射された細胞からの第１伝播光、光ビーム軸に対して第２の角度範囲内の照射された細胞からの第２伝播光であって、第２範囲が第１範囲と異なる伝播光、及び、ビーム軸に沿って照射された細胞から伝播された軸方向光、を測定するように構成されてよい。特定の実施形態では、このシステムは、ＤＣインピーダンス、第１伝播光、第２伝播光、及び軸方向光測定値の部分集合と組み合わせた、生体サンプルの細胞からの全血球計算血小板測定値の部分集合を、個体における白血球状態の推定に関連付けるように構成される。ある場合には、光検出アセンブリは、第１伝播光を測定する第１センサゾーンと、第２伝播光を測定する第２センサゾーンと、軸方向伝播光を測定する第３センサゾーンと、から構成される。ある場合には、光検出アセンブリは、第１伝播光を測定する第１センサと、第２伝播光を測定する第２センサと、軸方向伝播光を測定する第３センサと、を備える。ある場合には、このシステムは、ＤＣインピーダンス、第１伝播光、第２伝播光、及び軸方向光測定値の部分集合と組み合わせた、生体サンプルの細胞からの全血球計算値の部分集合を、個体における白血球状態の推定に関連付けるように構成される。ある場合には、生体サンプルは、個体の血液サンプルである。

別の態様では、本発明の実施形態は、例えば血液分析器内の網赤血球モジュールを使用して、白血球数を計数するシステム及び方法を包含する。代表的な方法は、血液分析器内で血液サンプルを光に曝す工程と、血液分析器を用いて、複数の散乱角における散乱量を測定する工程と、コンピュータを用いて、複数の散乱角のうち所定の１つにおける散乱量を計算する工程と、コンピュータによって実行されるアルゴリズムを用いて、白血球集団から分離される赤血球集団を決定する工程と、を含む。更に方法は、コンピュータを用いて、分離に応えて、赤血球及び白血球の数を決定する工程を含んでよい。ある場合には、複数の散乱角のうち所定の１つは、ＡＬＬ、ＬＡＬＳ、及びＭＡＬＳを含む。ある場合には、複数の散乱角のうち所定の１つにおける散乱量を計算する工程は、ＬＡＬＳの対数を計算する工程を含む。ある場合には、複数の散乱角のうち所定の１つにおける散乱量を計算する工程は、ＬＡＬＳの対数及びＭＡＬＳの対数の合計を計算する工程を含む。ある場合には、細胞の光学的透明度はＡＬＬによって測定される。いくつかの実施形態によると、ＷＢＣ量を計数する工程は、ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}）の関係を計算する工程を含む。いくつかの実施形態によると、ＷＢＣ量を計数する工程は、ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＵＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／（ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}＋ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}））の関係を計算する工程を含む。いくつかの実施形態によると、方法は、ＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}／（１＋ＮＲＢＣ％_ＮＲＢＣ）の関係に従って、ＮＲＢＣモジュールからＮＲＢＣ％を使用することにより、ＷＢＣ数を補正する工程を含む。いくつかの実施形態によると、ＷＢＣ集団がＮＲＢＣを含まない場合、ＷＢＣ量を計数する工程は、ＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（_{ＷＢＣｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}）の関係を計算する工程を含む。

なお更なる態様では、網赤血球モジュールを用いて白血球を計数する代表的な装置として、光源及び検出器アレイを有する血液分析器を挙げてよい。光源は、血液分析器内で、血液サンプルに光を照射するように構成されてよい。検出器アレイは、複数の散乱角における光散乱量を測定するように構成されてよい。更に装置は、検出器アレイと電気通信するコンピュータを備えてよい。コンピュータは、複数の散乱角のうち所定の１つにおける散乱量の対数を計算するように構成されてよい。ある場合には、コンピュータは、群を同定するアルゴリズムを有する網赤血球モジュールを用いて、白血球集団から分離される赤血球集団を決定するように構成されてよい。ある場合には、コンピュータは、分離に応えて、網赤血球及び白血球の量を決定するように構成されてよい。いくつかの実施形態によると、複数の散乱角のうち所定の１つは、ＡＬＬ、ＬＡＬＳ、及びＭＡＬＳを含む。ある場合には、コンピュータは、ＬＡＬＳの対数を計算することによって、複数の散乱角のうち所定の１つにおける散乱量の対数を計算するように構成できる。ある場合には、コンピュータは、ＬＡＬＳの対数及びＭＡＬＳの対数の合計を計算することによって、複数の散乱角のうち所定の１つにおける散乱量の対数を計算するように構成できる。ある場合には、コンピュータは、ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}）の関係を計算することによって、ＷＢＣ量を計数するように構成できる。ある場合には、コンピュータは、ＵＷＢＣ＃ _{Ｒｅｔｉｃ}＝ＵＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／（ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}＋ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}））の関係を計算することによって、網赤血球量に応えて、ＷＢＣ量を計数するように構成できる。ある場合には、コンピュータは、ＷＢＣ＃ _{Ｒｅｔｉｃ}＝ＵＷＢＣ＃ _{Ｒｅｔｉｃ}／（１＋ＮＲＢＣ％ _ＮＲＢＣ）の関係に従って、ＮＲＢＣモジュールからＮＲＢＣ％を使用することによってＷＢＣ数を補正することにより、ＷＢＣ量を計数するように構成できる。ある場合には、コンピュータは、ＷＢＣ集団がＮＲＢＣを含まない場合、ＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}）の関係を計算することによって、網赤血球量に応えて、ＷＢＣ量を計数するように構成できる。

結果的に、コンピュータ構成部品、例えば処理モジュールなどを含むコンピュータは、様々な異なる手法によってＷＢＣ数を計算するように構成できる。コンピュータ又はプロセッサは、かかるＷＢＣ数にするために使用するパラメータを受け取る入力装置又は入力モジュールと、入力パラメータに基づいてＷＢＣ数を決定するように構成される処理モジュールと、を備えてよい。例えば、コンピュータ、プロセッサ、又は自動化システムは、本明細書に記載の関数、数式、又は等式に基づいてＷＢＣ数を決定する機械読み取り可能なコードを具現化している、非一時的コンピュータ読み取り可能な媒体を有する処理モジュールを備えてよい。同様に、コンピュータ、プロセッサ、又は自動化システムを用いて、機械読み取り可能なコードを具現化している有形媒体を有する処理モジュールが、本明細書に記載の関数、数式、又は等式に基づいてＷＢＣ数を決定する方法を実行してよい。

別の態様では、本発明の実施形態は、生体サンプル中の白血球状態を判定する自動化システム及び方法を包含する。代表的なシステムは、第１モジュールと、第２モジュールと、データ処理モジュールと、を備える。第１モジュールは、生体サンプルの第１赤血球濃度を決定するように構成できる。第２モジュールは、生体サンプルの白血球と有核赤血球とを合わせた濃度を決定するように構成できる。また第２モジュールは、生体サンプルの第２赤血球濃度を決定するようにも構成できる。データ処理モジュールは、第１因数が第１赤血球濃度を含み、第２因数が白血球と有核赤血球とを合わせた濃度の第２赤血球濃度に対する比を含むとき、第１因数と第２因数の積に基づいて白血球状態を判定するように構成できる。ある場合には、データ処理モジュールは、本明細書の別の場所で説明されるように、式：ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}）に従って白血球状態を判定するように構成できる。いくつかの実施形態によると、生体サンプルは溶解されていない。ある場合には、第１赤血球濃度は全赤血球濃度である。ある場合には、全赤血球濃度は、成熟赤血球と網赤血球とを合わせた濃度が含まれる。いくつかの実施形態によると、システムは、生体サンプルの有核赤血球の割合を決定するように構成される第３モジュールを備えてよい。データ処理モジュールは、第１赤血球濃度、白血球と有核赤血球とを合わせた濃度、第２赤血球濃度、及び有核赤血球の割合に基づいて、調整済みの白血球状態を判定するように構成できる。ある場合には、調整済みの白血球状態の判定は、生体サンプルの有核赤血球の割合に対する白血球状態の比に基づいてよい。したがって、例えば、データ処理モジュールは、本明細書の別の場所で説明されるように、式：ＷＢＣ＃ _{Ｒｅｔｉｃ}＝ＵＷＢＣ＃ _{Ｒｅｔｉｃ}／（１＋ＮＲＢＣ％ _ＮＲＢＣ）に従って調整済みの白血球状態を判定するように構成できる。いくつかの実施形態によると、第２モジュールは、生体サンプルの推定される白血球濃度を決定するように構成でき、データ処理モジュールは、第１赤血球濃度と、推定される白血球濃度の第２赤血球濃度に対する比との積に基づいて調整済みの白血球状態を判定するように構成できる。したがって、例えば、データ処理モジュールは、本明細書の別の場所で説明されるように、式：ＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}）に従って調整済みの白血球状態を判定するように構成できる。いくつかの実施形態によると、システムは、細胞照合ゾーンを有する光学素子と、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する生体サンプルの細胞の直流（ＤＣ）インピーダンスを測定するように構成される電極アセンブリと、ビーム軸に沿って光ビームを向け、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する生体サンプルの細胞を照射するように向けられる光源と、細胞照合ゾーンと光学的に結合し、生体サンプルの照射された細胞によって散乱され、透過した光を測定する光検出アセンブリと、を更に備えてよい。光検出アセンブリは、光ビーム軸に対して第１範囲内の照射された細胞からの第１伝播光、光ビーム軸に対して第２の角度範囲内の照射された細胞からの第２伝播光であって、第２範囲が第１範囲と異なる伝播光、及び、ビーム軸に沿って照射された細胞から伝播された軸方向光、を測定するように構成できる。更にシステムは、生体サンプルの第１赤血球濃度を決定するように構成される開口槽を備えてよい。データ処理モジュールは、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１伝播光、第２伝播光、及び軸方向光測定値の第１部分集合を関連付け、白血球と有核赤血球とを合わせた濃度を決定するように構成できる。更に、データ処理モジュールは、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１伝播光、第２伝播光、及び軸方向光測定値の第２部分集合を関連付け、第２赤血球濃度を決定するように構成できる。ある場合には、第１部分集合は第１伝播光及び軸方向光測定値を含み、このとき、第１伝播光測定値は低角度光散乱（ＬＡＬＳ）測定値を含み、軸方向光測定値は軸方向光損失（ＡＬＬ）測定値を含む。ある場合には、第２部分集合はＤＣインピーダンス及び第１伝播光測定値を含む。いくつかの実施形態によると、白血球状態の判定には、白血球濃度の判定が含まれる。いくつかの実施形態によると、データ処理モジュールは、白血球濃度を血液の体積当たりの白血球数として決定するように構成できる。

更に別の態様では、本発明の実施形態は、生体サンプル中の白血球状態を判定する自動化法を包含する。代表的な方法は、第１モジュールを用いて、生体サンプルの第１赤血球濃度を決定する工程を含む。代表的な方法は更に、第２モジュールを用いて、生体サンプルの白血球と有核赤血球とを合わせた濃度、及び生体サンプルの第２赤血球濃度を決定する工程を含んでもよい。更に代表的な方法は、データ処理モジュールを用いて、第１因数と第２因数の積に基づいて白血球状態を判定する工程を含んでよい。第１因数として、第１赤血球濃度を挙げることができる。第２因数として、白血球と有核赤血球とを合わせた濃度の第２赤血球濃度に対する比を挙げることができる。ある場合には、生体サンプルは溶解されていない。ある場合には、第１赤血球濃度は全赤血球濃度である。ある場合には、全赤血球濃度は、成熟赤血球と網赤血球とを合わせた濃度が含まれる。いくつかの実施形態によると、方法は更に、第３モジュールを用いて、生体サンプルの有核赤血球の割合を決定する工程を含んでよい。ある場合には、白血球状態を判定する工程は、第１赤血球濃度、白血球と有核赤血球とを合わせた濃度、第２赤血球濃度、及び有核赤血球の割合に基づいて、調整済みの白血球状態を判定する工程を含む。いくつかの実施形態によると、調整済みの白血球状態は、生体サンプルの有核赤血球の割合に対する白血球状態の比に基づいて判定される。ある場合には、方法は更に、第２モジュールを用いて、生体サンプルの推定される白血球濃度を判定する工程と、また更にデータ処理モジュールを用いて、第１赤血球濃度と、推定される白血球濃度の第２赤血球濃度に対する比との積に基づいて調整済みの白血球状態を判定する工程と、を含んでよい。いくつかの実施形態によると、方法は更に、生体サンプルの流体力学的に集中した流れを光学素子の細胞照合ゾーンに向けて送達する工程と、電極アセンブリを用いて、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する生体サンプルの細胞の電流（ＤＣ）インピーダンスを測定する工程と、軸を有する電磁ビームを用いて、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する生体サンプルの細胞を照射する工程と、も含んでよい。方法は更に、光検出アセンブリを用いて、ビーム軸に対して第１範囲内の照射された細胞からの第１伝播光を測定する工程も含んでよい。方法は更に、光検出アセンブリを用いて、ビーム軸に対して第２の角度範囲内の照射された細胞からの第２伝播光であって、第２範囲が第１範囲と異なる伝播光を測定する工程も含んでよい。更に方法は、光検出アセンブリを用いて、ビーム軸に沿って照射された細胞から伝播された軸方向光を測定する工程も含んでよい。いくつかの方法では、第２モジュールは、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１伝播光、第２伝播光、及び軸方向光測定値の第１部分集合に基づいて、白血球と有核赤血球とを合わせた濃度を決定する。いくつかの方法では、第２モジュールは、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１伝播光、第２伝播光、及び軸方向光測定値の第２部分集合に基づいて、第２赤血球濃度を決定する。ある場合には、第１部分集合は第１伝播光及び軸方向光測定値を含む。ある場合には、第１伝播光測定値は低角度光散乱（ＬＡＬＳ）測定値を含み、軸方向光測定値は軸方向光損失（ＡＬＬ）測定値を含む。ある場合には、第２部分集合はＤＣインピーダンス及び第１伝播光測定値を含む。いくつかの実施形態によると、白血球状態の判定工程は、白血球濃度の判定工程が含まれる。いくつかの実施形態によると、データ処理モジュールを用いる白血球状態の判定工程は、白血球濃度を血液の体積当たりの白血球数として決定する工程が含まれる。

更に別の態様では、本発明の実施形態は、生体サンプルの白血球状態を判定する自動化システムを包含する。代表的なシステムは、生体サンプルの第１サンプルデータを得る赤血球槽モジュールを備え、このとき第１サンプルデータとして、生体サンプルの第１赤血球濃度が挙げられる。システムは更に、サンプルが開口部を通過する際に、生体サンプルの第２サンプルデータを得るトランスデューサも備え、このとき第２サンプルデータとして、軸方向光損失測定値、光散乱測定値、電流測定値、又はこれらの組み合わせが挙げられる。システムは更に、プロセッサと、プロセッサによって実行されるとき、システムに、第２サンプルデータ、生体サンプルの白血球と有核赤血球を合わせた濃度、及び更に生体サンプルの第２赤血球濃度に基づいて判定させるように構成される、コンピュータアプリケーションを有する記憶媒体と、も備えてよい。コンピュータアプリケーションはまた、プロセッサによって実行されるとき、システムに、第１因数と第２因数との積に基づいて生体サンプルの白血球状態を判定させるように構成されてもよい。第１因数として、第１赤血球濃度を挙げることができる。第２因数として、白血球と有核赤血球とを合わせた濃度の第２赤血球濃度に対する比を挙げることができる。コンピュータアプリケーションは更に、プロセッサによって実行されるとき、システムに、判定された白血球状態に関する情報をプロセッサから出力させるように構成されてよい。かかる情報として、例えば白血球濃度又は白血球数を挙げてよい。いくつかの実施形態によると、プロセッサ、記憶媒体、又は両方は、コンピュータ内に組み込まれてよい。ある場合には、コンピュータは血液学的機器とネットワークを介してリモート通信してよい。ある場合には、コンピュータは血液学的機器と直接通信してよい。ある場合には、コンピュータは血液学的機器の一部として実装されてよい。いくつかの実施形態によると、コンピュータアプリケーションは、プロセッサによって実行されるとき、生体サンプルが個体から得られる場合、生体サンプルの判定された白血球状態に基づいて、その個体が異常白血球状態を有し得ることの指標をシステムに提供させるように構成できる。いくつかの実施形態によると、コンピュータアプリケーションは、プロセッサによって実行されるとき、システムに、白血球状態を白血球濃度として判定させるように構成できる。白血球濃度として、血液の体積当たりの白血球数を挙げることができる。

別の態様では、本発明の実施形態は、患者に対する治療レジメンを決定するシステム及び方法を包含する。代表的な方法は、患者の生体サンプルに関するサンプルデータプロファイルであって、生体サンプルの第１赤血球濃度、生体サンプルの白血球と有核赤血球とを合わせた濃度、及び生体サンプルの第２赤血球濃度を含む、サンプルデータプロファイルにアクセスする工程を含んでよい。代表的な方法は更に、第１因数が第１赤血球濃度を含み、第２因数が白血球と有核赤血球を合わせた濃度の第２赤血球濃度に対する比を含むとき、コンピュータシステムを用いて、第１因数と第２因数との積に基づいて患者の白血球状態を判定する工程も含んでよい。代表的な方法は更に、白血球状態に基づいて患者の治療レジメンを決定する工程を含んでよい。ある場合には、白血球状態として、白血球関連疾患の正の指標が挙げられる。ある場合には、白血球状態として、白血球関連疾患の負の指標が挙げられる。いくつかの実施形態によると、第１赤血球濃度は赤血球槽を用いて得ることができる。ある場合には、生体サンプルの白血球と有核赤血球とを合わせた濃度は、生体サンプルの細胞から得られたＤＣインピーダンス、第１伝播光、第２伝播光、及び軸方向光測定値の第１部分集合に基づいて、判定できる。ある場合には、生体サンプルの第２赤血球濃度は、生体サンプルの細胞から得られたＤＣインピーダンス、第１伝播光、第２伝播光、及び軸方向光測定値の第２部分集合に基づいて、判定できる。いくつかの実施形態によると、コンピュータシステムを用いて白血球状態を判定する工程は、生体サンプルの白血球濃度を決定する工程を含む。ある場合には、白血球濃度として、血液の体積当たりの白血球数が挙げられる。

本発明の目的及び特徴は、以下に示す図面を参考により良く理解され得る。図面は必ずしも正確な縮尺ではなく、その代わりに、開示される主題の原理を説明することに重点が置かれている。本開示に付随する図面は、それらが紹介される際に、本開示内において個々に対応される。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
生体サンプル中の白血球状態を判定する自動化システムであって、
前記生体サンプルの第１赤血球濃度を決定するように構成される第１モジュールと、
前記生体サンプルの白血球と有核赤血球とを合わせた濃度、及び前記生体サンプルの第２赤血球濃度を決定するように構成される第２モジュールと、
第１因数と第２因数との積に基づいて白血球状態を判定するように構成され、前記第１因数が前記第１赤血球濃度を含み、前記第２因数が前記白血球と有核赤血球とを合わせた濃度の前記第２赤血球濃度に対する比を含む、データ処理モジュールと、を備える、システム。
（項目２）
前記生体サンプルが溶解されていない、項目１に記載のシステム。
（項目３）
前記第１赤血球濃度が全赤血球濃度であり、該全赤血球濃度が成熟赤血球と網赤血球とを合わせた濃度を含む、項目１に記載のシステム。
（項目４）
前記生体サンプルの有核赤血球の割合を決定するように構成される第３モジュールを更に含み、前記データ処理モジュールが、前記第１赤血球濃度、前記白血球と有核赤血球とを合わせた濃度、前記第２赤血球濃度、及び前記有核赤血球の割合に基づいて、調整済みの白血球状態を判定するように構成される、項目１に記載のシステム。
（項目５）
前記調整済みの白血球状態が、前記生体サンプルの前記有核赤血球の割合に対する前記白血球状態の比に基づく、項目４に記載のシステム。
（項目６）
前記第２モジュールが、前記生体サンプルの推定される白血球濃度を決定するように更に構成され、前記データ処理モジュールが、前記第１赤血球濃度と、前記推定される白血球濃度の前記第２赤血球濃度に対する比との積に基づいて調整済みの白血球状態を判定するように構成される、項目１に記載のシステム。
（項目７）
（ａ）細胞照合ゾーンを有する光学素子と、
（ｂ）前記生体サンプルの流体力学的に集中した流れを前記細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、
（ｃ）前記細胞照合ゾーンを１つずつ通過する前記生体サンプルの細胞の直流（ＤＣ）インピーダンスを測定するように構成される電極アセンブリと、
（ｄ）ビーム軸に沿って光ビームを方向付けるように向けられ、前記細胞照合ゾーンを１つずつ通過する前記生体サンプルの細胞を照射する、光源と、
（ｅ）前記細胞照合ゾーンと光学的に結合され、前記生体サンプルの前記照射された細胞によって散乱され、前記細胞を透過した光を測定する光検出アセンブリであって、
（ｉ）前記ビーム軸に対して第１範囲内の前記照射された細胞からの第１伝播光と、
（ｉｉ）前記光ビーム軸に対して第２の角度範囲内の前記照射された細胞からの第２伝播光であって、前記第２範囲が前記第１範囲と異なる第２伝播光と、
（ｉｉｉ）前記ビーム軸に沿って照射された前記細胞から伝播された軸方向光と、を測定するように構成される、光検出アセンブリと、
（ｆ）前記生体サンプルの前記第１赤血球濃度を決定するように構成される開口槽と、を更に備え、
前記データ処理モジュールが、前記生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１伝播光、第２伝播光、及び軸方向光測定値の第１部分集合を関連付け、白血球と有核赤血球とを合わせた濃度を決定するように構成され、
前記データ処理モジュールが、前記生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、第１伝播光、第２伝播光、及び軸方向光測定値の第２部分集合を関連付け、前記第２赤血球濃度を決定するように構成される、項目１に記載のシステム。
（項目８）
前記第１部分集合が、前記第１伝播光測定値と、前記軸方向光測定値と、を含み、前記前記第１伝播光測定値が、低角度光散乱（ＬＡＬＳ）測定値を含み、前記軸方向光測定値が、軸方向光損失（ＡＬＬ）測定値を含む、項目７に記載のシステム。
（項目９）
前記第２部分集合が、前記ＤＣインピーダンス測定値と、前記第１伝播光測定値と、を含む、項目７に記載のシステム。
（項目１０）
前記白血球状態の判定が、白血球濃度を決定することを含む、項目１に記載のシステム。
（項目１１）
前記データ処理モジュールが、前記白血球濃度を、血液の体積当たりの白血球数として決定するように構成される、項目１０に記載のシステム。
（項目１２）
生体サンプル中の白血球状態を判定する自動化法であって、
第１モジュールを用いて、前記生体サンプルの第１赤血球濃度を決定する工程と、
第２モジュールを用いて、前記生体サンプルの白血球と有核赤血球を合わせた濃度、及び前記生体サンプルの第２赤血球濃度を決定する工程と、
データ処理モジュールを用いて、第１因数と第２因数との積に基づく前記白血球状態を判定する工程であって、前記第１因数が前記第１赤血球濃度を含み、前記第２因数が前記白血球と有核赤血球とを合わせた濃度の前記第２赤血球濃度に対する比を含む、工程と、を含む、方法。
（項目１３）
前記生体サンプルが溶解されていない、項目１２に記載の方法。
（項目１４）
前記第１赤血球濃度が全赤血球濃度であり、該全赤血球濃度が成熟赤血球と網赤血球とを合わせた濃度を含む、項目１２に記載の方法。
（項目１５）
第３モジュールを用いて、前記生体サンプルの有核赤血球の割合を決定する工程を更に含み、前記白血球状態を決定する工程が、前記第１赤血球濃度、前記白血球と有核赤血球とを合わせた濃度、前記第２赤血球濃度、及び前記有核赤血球の割合に基づいて、調整済みの白血球状態を判定する工程を含む、項目１２に記載の方法。
（項目１６）
前記調整済みの白血球状態が、前記生体サンプルの前記有核赤血球の割合に対する前記白血球状態の比に基づいて判定される、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
前記第２モジュールを用いて、前記生体サンプルの推定される白血球濃度を決定する工程と、前記データ処理モジュールを用いて、前記第１赤血球濃度と、前記推定される白血球濃度の前記第２赤血球濃度に対する比との積に基づいて調整済みの白血球状態を判定する工程と、を更に含む、項目１２に記載の方法。
（項目１８）
（ａ）前記生体サンプルの流体力学的に集中した流れを光学素子の細胞照合ゾーンに向けて送達する工程と、
（ｂ）電極アセンブリを用いて、前記細胞照合ゾーンを１つずつ通過する前記生体サンプルの細胞の電流（ＤＣ）インピーダンスを測定する工程と、
（ｃ）軸を有する電磁ビームを用いて、前記細胞照合ゾーンを１つずつ通過する前記生体サンプルの細胞を照射する工程と、
（ｄ）光検出アセンブリを用いて、前記ビーム軸に対して第１範囲内の前記照射された細胞からの第１伝播光を測定する工程と、
（ｅ）前記光検出アセンブリを用いて、前記ビーム軸に対して第２の角度範囲内の前記照射された細胞からの第２伝播光を測定する工程であって、前記第２範囲が前記第１範囲と異なっている、工程と、
（ｆ）前記光検出アセンブリを用いて、前記ビーム軸に沿って前記照射された細胞から伝播された軸方向光を測定する工程と、を更に含み、
前記第２モジュールが、前記生体サンプルの細胞からの前記ＤＣインピーダンス測定値、前記第１伝播光測定値、前記第２伝播光測定値、及び前記軸方向光測定値の第１部分集合に基づいて、前記白血球と有核赤血球とを合わせた濃度を決定し、
前記第２モジュールが、前記生体サンプルの細胞からの前記ＤＣインピーダンス測定値、前記第１伝播光測定値、前記第２伝播光測定値、及び前記軸方向光測定値の第２部分集合に基づいて、前記第２赤血球濃度を決定する、項目１２に記載の方法。
（項目１９）
前記第１部分集合が、前記第１伝播光測定値と、前記軸方向光測定値と、を含み、前記前記第１伝播光測定値が、低角度光散乱（ＬＡＬＳ）測定値を含み、前記軸方向光測定値が、軸方向光損失（ＡＬＬ）測定値を含む、項目１８に記載の方法。
（項目２０）
前記第２部分集合が、前記ＤＣインピーダンス測定値と、前記第１伝播光測定値と、を含む、項目１８に記載の方法。
（項目２１）
前記白血球状態を判定する工程が、白血球濃度を決定する工程を含む、項目１２に記載の方法。
（項目２２）
前記データ処理モジュールを用いる白血球状態を判定する工程が、白血球濃度を血液の体積当たりの白血球数として決定する工程を含む、項目１２に記載の方法。
（項目２３）
生体サンプルの白血球状態を判定する自動化システムであって、
（ａ）第１サンプルデータが前記生体サンプルの第１赤血球濃度を含む、前記生体サンプルの前記第１サンプルデータを得る赤血球槽モジュールと、
（ｂ）第２サンプルデータが、軸方向光損失測定値、光散乱測定値、電流測定値、又はこれらの組み合わせを含む、前記サンプルが開口部を通過する際に、前記生体サンプルの前記第２サンプルデータを得るトランスデューサと、
（ｂ）プロセッサと、
（ｃ）前記プロセッサによって実行されるとき、システムに、
（ｉ）前記第２サンプルデータに基づいて、前記生体サンプルの白血球と有核赤血球とを合わせた濃度、及び前記生体サンプルの第２赤血球濃度を決定させる、
（ｉｉ）第１因数と第２因数との積に基づいて、前記白血球状態を判定させ、このとき、前記第１因数が前記第１赤血球濃度を含み、前記第２因数が前記白血球と有核赤血球とを合わせた濃度の前記第２赤血球濃度に対する比を含む、
（ｉｉ）前記判定された白血球状態に関する情報を前記プロセッサから出力させる、ように構成される、コンピュータアプリケーションを含む、記憶媒体と、を備える、システム。
（項目２４）
前記プロセッサ、前記記憶媒体、又は両方が、コンピュータ内に組み込まれ、前記コンピュータがネットワークを介して血液学的機器とリモート通信する、項目２３に記載のシステム。
（項目２５）
前記プロセッサによって実行されるとき、前記コンピュータアプリケーションが、前記生体サンプルの前記判定された白血球状態に基づいて、個体が異常白血球状態を有し得ることの指標をシステムに提供させるように構成され、前記生体サンプルが前記個体から得られる、項目２３に記載のシステム。
（項目２６）
前記プロセッサによって実行されるとき、前記コンピュータアプリケーションが、白血球濃度として前記白血球状態をシステムに判定させるように構成され、前記白血球濃度が血液の体積当たりの白血球数を含む、項目２３に記載のシステム。
（項目２７）
患者の治療レジメンを決定する方法であって、
前記患者の生体サンプルに関するサンプルデータプロファイルであって、前記生体サンプルの第１赤血球濃度と、前記生体サンプルの白血球と有核赤血球とを合わせた濃度と、前記生体サンプルの第２赤血球濃度と、を含む、前記サンプルデータプロファイルにアクセスする工程と、
コンピュータシステムを用いて、第１因数と第２因数との積に基づいて前記患者の白血球状態を判定する工程であって、前記第１因数が前記第１赤血球濃度を含み、前記第２因数が前記白血球と有核赤血球とを合わせた濃度の前記第２赤血球濃度に対する比を含む、工程と、
前記白血球状態に基づいて前記患者の治療レジメンを決定する工程と、を含む、方法。
（項目２８）
前記白血球状態が、白血球関連疾患の正の指標を含む、項目２７に記載の方法。
（項目２９）
前記第１赤血球濃度が赤血球槽を用いて得られ、このとき、前記生体サンプルの前記白血球と有核赤血球とを合わせた濃度が、前記生体サンプルの細胞から得られたＤＣインピーダンス測定値、第１伝播光測定値、第２伝播光測定値、及び軸方向光測定値の第１部分集合に基づいて決定され、前記生体サンプルの第２赤血球濃度が、前記生体サンプルの細胞から得られたＤＣインピーダンス測定値、第１伝播光測定値、第２伝播光測定値、及び軸方向光測定値の第２部分集合に基づいて決定される、項目２７に記載の方法。
（項目３０）
前記コンピュータシステムを用いて白血球状態を判定する工程が、前記生体サンプルの白血球濃度を決定する工程を含み、前記白血球濃度が血液の体積当たりの白血球数を含む、項目２７に記載の方法。

本発明の実施形態による血球分析の態様を示す。 本発明の実施形態による細胞分析システムの態様を模式的に示す。 本発明の実施形態による細胞分析システムの態様示す、システムブロック図を示す。 本発明の実施形態による、個体の白血球状態を評価する自動化細胞分析システムの態様を示す。 本発明の実施形態による細胞分析システムの光学素子の態様を示す。 本発明の実施形態による、個体の白血球状態を評価する代表的な方法の態様を示す。 本発明の実施形態による代表的なモジュールシステムの、簡略ブロック図を示す。 本発明の実施形態による白血球分画スクリーンの代表的なスクリーンショットを示す。 本発明の実施形態による血球パラメータを得る手法を模式的に示す。 本発明の実施形態による血球パラメータを得る手法を模式的に示す。 本発明の実施形態による、個体から得られた生体サンプルに基づいて白血球状態の情報を判定する方法の態様を示す。 本発明の実施形態による血球分析装置の態様を示す。 本発明の実施形態による血球分析装置の態様を示す。 本発明の実施形態による血球分析法の態様を示す。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を示す。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を示す。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を示す。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を示す。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を示し、軸方向光損失（ＡＬＬ）対低角度光散乱（ＬＡＬＳ）の対数のプロットを含む。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を示し、ＷＢＣ及び網赤血球が容易に分離しない場合の、軸方向光損失（ＡＬＬ）対低角度光散乱（ＬＡＬＳ）の対数のプロットを含む。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を示し、軸方向光損失（ＡＬＬ）対低角度光散乱（ＬＡＬＳ）の対数と中角度光散乱（ＭＡＬＳ）の対数との合計のプロットを含む。 本発明の実施形態によるゲーティング法の態様を示す。 本発明の実施形態による血球分析装置の態様を示す。 本発明の実施形態による血球分析装置の態様を示す。 本発明の実施形態によって分析された臨床全血サンプルのＤＣ対ＡＬＬの散布図である。 図２１に示される臨床全血サンプルのＬＳ１対ＡＬＬの散布図である。 標準品に対してプロットされた、ＷＢＣモジュールによって測定された白血球数の関連性を示す。 標準品に対してプロットされた、本発明の方法実施形態によって測定された白血球数の関連性を示す。

説明目的で概説すると、本発明の実施形態は、白血球数の算出のため、血液分析器において網赤血球モジュールを使用することを含むシステム及び方法を包含する。代表的な血液細胞分析器は、フローセル中のウィンドウに向けて方向付けられた細い光ビームを生じさせる、光源を備えてよい。様々な非限定実施形態では、光源はレーザー又はレーザーダイオードであり、キャリア流体は、血液サンプルの個々の細胞をフローセルを通して運ぶことによって、個々の各細胞の光ビームとの相互作用を可能にする。フローセルに隣接して位置する複数の光センサを用いて、フローセルを通過する細胞によって様々な角度で散乱する光の強度を記録できる。特定の実施形態では、１つの光センサは光ビームの経路中にじかに置かれ、３つの光センサのグループは、光ビームの経路から測定された、所定の角度範囲内の細胞によって散乱された光を集めるために位置される。信号は、これらの検出器からプロセッサに伝達され、デジタル化、解析を経て、結果を表示できる。

本明細書の別の場所で記載されるように、血液分析器内で網赤血球モジュールを使用すると、正確な白血球数の算出を容易にできる。代表的な網赤血球モジュールは、赤血球を正確に計数するように構成でき、このときかかる計数値は、通常白血球数を千倍上回る。サンプルを適切に前処理して代表的な網赤血球モジュールを使用し、ＷＢＣ数が高いときに白血球を計数できる。いくつかの実施形態によると、標準的ＣＢＣは、標準ＣＢＣモジュールを用いて実施できる。

典型的には、血液細胞分析器は、フローセル中のウィンドウに向けて方向付けられた細い光ビームを生じさせる、光源を備えてよい。様々な非限定実施形態では、光源はレーザー又はレーザーダイオードである。キャリア流体は、血液サンプルの個々の細胞をフローセルを通して運ぶことによって、個々の各細胞の光ビームとの相互作用を可能にする。

代表的な実施形態では、複数の光センサは、フローセルを通過する細胞によって様々な角度で散乱する光の強度を記録するために、フローセルに隣接して位置する。１つの光センサは光ビームの経路中にじかに置かれる。３つの光センサのグループは、光ビームの経路から測定された、３種類の所定の角度範囲内の細胞によって散乱された光を集めるために位置される。これらの角度は、様々な血液成分を最も区別するように選択される。

一実施形態では、これらの所定の角度範囲は、それぞれ、１０°未満（低角度光散乱（ＬＡＬＳ）と称され、光検出器によって検出される）、約１０°〜約２０°（下方中角度光散乱（ＬＭＡＬＳ）と称され、光検出器４６によって検出される）、及び約２０°〜約４２°（上方中角度光散乱（ＵＭＡＬＳ）と称され、別の光検出器によって検出される）である。ＵＭＡＬＳ及びＬＭＡＬＳでの検出器からの信号の合計は、総じてＭＡＬＳ（中角度光散乱）と称される。信号は、これらの検出器からプロセッサに伝達され、デジタル化、解析を経て、結果が表示される。

いくつかの実施形態によると、ビーム経路中にじかにある別の光検出器センサは、細胞が光源と光センサとの間のビーム経路を通過する毎に、光ビームからの光損失量（軸方向光損失又はＡＬＬ又はＡＬ２と称される）を測定する。このＡＬＬは、フローセルを通過する細胞又は粒子の透明度、つまり吸光度の指標である。光損失が大きいほど、吸光度が大きい。

本明細書の別の場所で記載されるように、細胞又は粒子の大きさの指標は、フローセル中の特定の電極間を流れる電流量である。粒子がフローセルのウィンドウ領域に入ると、細胞又は粒子は電流が流れるのを妨げるため、これらの電極間の電流が変化する。流れる電流量の減少は、細胞又は粒子の大きさに関係する。直流（ＤＣ）電流は、ＤＣ源によって供給される。ＤＣモジュールは、流体中オンイオンに起因し、細胞の大きさの目安である、電流の流れの変化を測定する。

いくつかの実施形態によると、網赤血球モジュールを用いて、個体から得られた生体サンプルの血球の分析ができる。特定の実施形態では、血液サンプルのサンプルを試薬と共にインキュベートし、特定の細胞又は細胞の特徴部を染色する。一実施形態では、染料であるニューメチレンブルー（ＮＭＢ）を用いる。

したがって、本明細書に記載されるのは、個体から得られた生体サンプルに基づいて、個体のＷＢＣ状態を評価するように構成される血液学的システム及び方法である。図１は、代表的なＷＢＣ計数手法の態様を示す。ここに示され、本明細書の別の場所で記載されるように、全血サンプル１００は、血小板、白血球（ＷＢＣ）、及び有核赤血球（ＮＲＢＣ）を含む赤血球（ＲＢＣ）などの細胞を含みことがある。ＣＢＣモジュール１１０又は網赤血球モジュール１２０などのチャネル処理機構から得られる、種々のＲＢＣ、ＷＢＣ、及びＮＲＢＣパラメータを調べて、個体のＷＢＣ状態を評価できる。例えば、代表的な評価手法は、チャネル処理モジュール１１０、１２０から得られた入力パラメータ１４０に基づいて、白血球数１３０を得る工程を含んでよい。本明細書に記載の血液学的システム及び方法は、個体の生体サンプルの特定のインピーダンス、伝導度、及び角度付き光伝播測定値に関するデータに基づいて、個体が正常又は異常なＷＢＣパラメータを示しているのかどうかを評価できる。

多くの場合、システム及び方法は、個数又は濃度について血球データを提供する。ある場合には、用語、個数及び濃度は互換的に使用されてよい。例えば、用語、白血球数は、白血球の絶対数、又は、フローサイトメータで検出されたサンプル又は一定分量中の白血球数を、サンプル又は一定分量の体積で除した数を指すことができる。用語、白血球濃度は、白血球数、又は白血球数に関連する推定値を指すことができる。代表的な白血球数又は濃度は、３．５〜１１×１０^９／Ｌ（例えば血液１リットル当たり細胞数）であり得る。

複数の角度における光散乱を検出する細胞分析システムを用いて、生体サンプル（例えば血液サンプル）を分析し、個体の予測されるＷＢＣ状態を出力できる。代表的なシステムは、３つ以上の角度範囲について光散乱データに加えて、吸光、つまり軸方向光損失測定値に関連する光透過データを得るセンサアセンブリを備えることによって、特定の染料、抗体、又は蛍光技術を必要とせずに、正確で、感度が高く、かつ分離能が高い結果をもたらす。ある場合では、ＤｘＨ ８００血液分析器（Ｂｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ（Ｂｒｅａ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，ＵＳＡ））などの血液分析器は、複数の光散乱角度に基づいて生体サンプル（例えば血液サンプル）を分析し、個体の予測されるＷＢＣ状態を出力するように構成される。ＤｘＨ ８００は、血液内の細胞成分を示す形態学的特徴を認識するように構成される、様々なチャネル処理モジュールを備える。例えば、ＤｘＨは、特定の血球成分を分析するように構成される網赤血球チャネル処理モジュールを備える。ＤｘＨ ８００は、サンプルの分析に基づいて膨大な量のデータを生じるように構成され、このようなデータは、本明細書において詳述するが、ＣＢＣデータ又はＶＣＳデータと称されることがある。

いくつかの実施形態では、ＶＣＳデータは、分析したサンプルの各細胞に対する異なるパラメータの判定に基づいており、かかるパラメータは、各細胞の形態と相関する。具体的には、細胞の大きさに対応する体積パラメータは、インピーダンスによって直接測定することができる。更に、内部細胞密度に対応する伝導度パラメータは、細胞を横切る高周波の伝導によって直接測定することができる。その上、細胞質の粒状度及び核の複雑さに対応する５つの異なる光散乱の角度（又は角度範囲）は、例えば、様々な光検出機構を用いて測定できる。

図２は、細胞分析システム２００を模式的に示す。ここに示されるように、システム２００は、前処理システム２１０と、トランスデューサモジュール２２０と、分析システム２３０と、を備える。システム２００は、本明細書において３つのコアシステムブロック（２１０、２２０、及び２３０）に関して非常に詳しく説明されるが、当業者は、システム２００が、中央制御プロセッサ（１つ又は複数）、ディスプレイシステム（１つ又は複数）、流体系（１つ又は複数）、温度制御システム（１つ又は複数）、ユーザー安全制御システム（１つ又は複数）などといった、多くの他のシステム構成要素を備えることを、容易に理解するであろう。操作中、全血サンプル（ＷＢＳ）２４０は分析のためにシステム２００に送られてよい。ある場合には、ＷＢＳ ２４０はシステム２００内に吸引される。代表的な吸引法は、当業者には既知である。吸引後、ＷＢＳ ２４０は前処理システム２１０に送達されてよい。前処理システム２１０はＷＢＳ ２４０を受け取り、更に測定かつ分析するために、ＷＢＳ ２４０の前処理に関する操作を実行できる。例えば、前処理システム２１０は、トランスデューサモジュール２２０に提示するため、ＷＢＳ ２４０を所定の一定分量に分割してよい。また前処理システム２１０は、混合チャンバを備えてもよく、適当な試薬をその一定分量に加えることができる。例えば、ある一定分量について白血球の部分集団の分画を検査する場合、溶解試薬（例えば、赤血球溶解バッファーであるＥＲＹＴＨＲＯＬＹＳＥ）をその一定分量に加え、ＲＢＣを分解して除去してもよい。また、前処理システム２１０は温度制御要素を備えて、試薬及び／又は混合チャンバの温度を制御してもよい。適当な温度制御によって、前処理システム２１０の操作の一貫性を改善できる。本明細書の別の場所で記載されるように、光散乱データ、光吸収データ、及び／又は電流データなどのサンプルデータを、（例えばトランスデューサを用いて）得て、処理、つまり使用して、個々の患者の様々な血球状態の指標を決定することができる。

ある場合には、所定の一定分量を、前処理システム２１０からトランスデューサモジュール２２０に移してよい。以下で詳述するように、トランスデューサモジュール２２０は、その中を１つずつ通過するＷＢＳの細胞の、直流（ＤＣ）インピーダンス、高周波（ＲＦ）伝導度、光透過、及び／又は光散乱の測定を実行できる。測定されたＤＣインピーダンス、ＲＦ伝導度、及び光伝播（例えば光透過、光散乱）パラメータを、データ処理のために分析システム２３０に提供、つまり送ることができる。ある場合には、分析システム２３０は、コンピュータ処理機能、及び／又は、図６に示し、かつ以下に詳述するシステムに関して本明細書で記載されるものなどの１つ以上のモジュール若しくは構成要素を備えてよく、これによって、測定されたパラメータを評価し、血球成分を同定して数え、ＷＢＳの要素の特徴を示すデータの部分集合を個体のＷＢＣ状態と関連付けることができる。本明細書に示されるように、細胞分析システム２００は、予測されるＷＢＣ状態及び／又は個体に対して処方される治療レジメンを含む、報告２５０を作成、つまり出力できる。ある場合には、余剰の生体サンプルを、トランスデューサモジュール２２０から外部（あるいは内部）廃棄システム２６０に方向付けてよい。

治療レジメンには、患者の状態に対処する目的で、１種以上の医薬品、つまり治療薬を、個体に投与することを含んでよい。本明細書に記載されるように、異常ＷＢＣ数、つまり異常状態を有すると同定された個体の治療のため、任意の様々な治療法を用いることができる。

図３は、トランスデューサモジュールをより詳細に、及び付属要素をより詳細に示す。ここに示されるように、システム３００は、ビーム３１４を放出するレーザー３１０などの光源又は照射源を有する、トランスデューサモジュール３１０を備える。レーザー３１２は、例えば、６３５ｎｍ、５ｍＷの固体レーザーであってよい。ある場合には、システム３００は、ビーム３１４を調節して、得られるビーム３２２がフローセル３３０の細胞照合ゾーン３３２に焦点が合い、位置付けられるような、焦点調整システム３２０を備えてよい。ある場合には、フローセル３３０は、前処理システム３０２からサンプルの一定分量を受け取る。本明細書の別の場所で記載されるように、フローセル３３０内のサンプルの一定分量の流体力学的焦点調節のため、様々な流体装置及び手法を利用することができる。

ある場合には、一定分量は、一般に細胞照合ゾーン３３２を通って流れ、その成分が細胞照合ゾーン３３２を１つずつ通過するようにする。ある場合には、システム３００は、米国特許第５，１２５，７３７号、同第６，２２８，６５２号、同第７，３９０，６６２号、同第８，０９４，２９９号、及び同第８，１８９，１８７号（これらの内容は参照により本明細書に組み込まれる）に記載されるものなどの、トランスデューサモジュール又は血液分析機器の細胞照合ゾーン又はその他特徴を備えてよい。例えば、細胞照合ゾーン３３２は、約５０×５０マイクロメートルの正方形の横断面で画定され、長さ（流れの方向に測定）が約６５マイクロメートルであってよい。フローセル３３０は、細胞照合ゾーン３３２を通過する細胞のＤＣインピーダンス及びＲＦ伝導度測定を行うため、第１及び第２電極３３４、３３６を有する電極アセンブリを備えてよい。信号を、電極３３４、３３６から分析システム３０４に送ることができる。電極アセンブリは、低周波電流及び高周波電流をそれぞれ使用して、細胞の体積及び伝導度の特徴を分析できる。例えば、低周波ＤＣインピーダンス測定値を用いて、細胞照合ゾーンを通過する個々の細胞それぞれの体積を分析できる。関連して、高周波ＲＦ電流測定値を用いて、細胞照合ゾーンを通過する細胞の伝導度を判定できる。細胞壁は、高周波電流に対して伝導体の機能を果たすため、高周波電流を用いて、電流が細胞壁及び各細胞内部を通過する際の細胞成分の絶縁特性の違いを検出できる。高周波電流を用いて、細胞内部の核性及び顆粒性成分、並びに化学組成の特徴を確認することができる。

入射ビーム３２２は、ビーム軸ＡＸに沿って進み、細胞照合ゾーン３３２を通過する細胞を照射して、その結果、ゾーン３３２から放射する角度範囲α（例えば散乱、透過）内の光伝播が得られる。代表的なシステムは、本明細書の別の場所で記載されるような吸光、つまり軸方向光損失測定値に関連する光を含む、角度範囲α内の３つ、４つ、５つ、又はそれ以上の角度範囲内の光を検出できるセンサアセンブリを備える。ここに示されるように、光伝播３４０は、光散乱検出器ユニット３５０Ａ、並びに、光散乱及び透過検出器ユニット３５０Ｂを任意に有する、光検出アセンブリ３５０によって検出できる。ある場合には、光散乱検出器ユニット３５０Ａは、上方中角度光散乱（ＵＭＡＬＳ）、例えば、光ビーム軸に対して約２０〜約４２度の範囲内の角度で散乱、ないしは別の方法で伝播される光を検出し、測定するための光活性領域、つまりセンサゾーンを備える。ある場合には、ＵＭＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約２０〜約４３度の角度範囲内で伝播する光に相当する。また、光散乱検出器ユニット３５０Ａは、下方中角度光散乱（ＬＭＡＬＳ）、例えば、光ビーム軸に対して約１０〜約２０度の範囲内の角度で散乱、ないしは別の方法で伝播される光を検出し、測定するための光活性領域、つまりセンサゾーンを備えてもよい。ある場合には、ＬＭＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約９〜約１９度の角度範囲内で伝播する光に相当する。

ＵＭＡＬＳ及びＬＭＡＬＳの組み合わせは中角度光散乱（ＭＡＬＳ）と定義され、これは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約９度〜約４３度の角度における光散乱、つまり伝播である。

図３に示されるように、光散乱検出器ユニット３５０Ａは、低角度光散乱、つまり伝播３４０が、光散乱検出器ユニット３５０Ａを超えて通過し、その結果光散乱及び透過検出器ユニット３５０Ｂに到達し、これによって検出されるのを可能にする、開口部３５１を備えてよい。いくつかの実施形態によると、光散乱及び透過検出器ユニット３５０Ｂは、低角度光散乱（ＬＡＬＳ）、例えば、照射している光ビーム軸に対して約５．１度の角度で散乱、ないしは伝播される光を検出し、測定するための光活性領域、つまりセンサゾーンを備えてよい。ある場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約９度未満の角度で伝播する光に相当する。ある場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約１０度未満の角度で伝播する光に相当する。ある場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約１．９度±０．５度の角度で伝播する光に相当する。ある場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約３．０度±０．５度の角度で伝播する光に相当する。ある場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約３．７度±０．５度の角度で伝播する光に相当する。ある場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約５．１度±０．５度の角度で伝播する光に相当する。ある場合には、ＬＡＬＳは、照合ゾーンを通過して流れる細胞を照射する入射ビーム軸に対して、約７．０度±０．５度の角度で伝播する光に相当する。

いくつかの実施形態によると、光散乱及び透過検出器ユニット３５０Ｂは、細胞を軸方向に通過して透過した、つまり、入射光ビーム軸に対して０度の角度で照射された細胞から伝播される光を検出し、測定するための光活性領域、つまりセンサゾーンを備えてよい。ある場合には、光活性領域、つまりセンサゾーンは、入射光ビーム軸に対して約１度未満の角度で細胞から軸方向に伝播される光を検出し、測定できる。ある場合には、光活性領域、つまりセンサゾーンは、入射光ビーム軸に対して約０．５度未満の角度で細胞から軸方向に伝播される光を検出し、測定できる。このような軸方向に透過した、つまり伝播した光測定値は、軸方向光損失（ＡＬＬ又はＡＬ２）に相当する。米国特許第７，３９０，６６２号に組み込まれて左記に記載されるように、光が粒子と相互作用するとき、入射光の一部は散乱過程を経て方向を変え（すなわち、光散乱）、光の一部は粒子に吸収される。これらの過程は両方とも、入射ビームからエネルギーを抜き去る。ビームの入射軸に沿って見るとき、光損失は、前方吸光、つまり軸方向光損失と称することができる。軸方向光損失測定法の更なる態様は、米国特許第７，３９０，６６２号（５段５８行〜６段４行）に記載されている。

このように細胞分析システム３００は、生体サンプルの、ＡＬＬ及び複数の別々の光散乱角度、つまり伝播角度などの様々な任意の角度、又は様々な任意の角度範囲において照射された細胞から放射する光について、光散乱及び／又は光透過を含む光伝播測定値を得る手段を提供する。例えば、適当な回路機構及び／又は処理装置を含む光検出アセンブリ３５０は、ＵＭＡＬＳ、ＬＭＡＬＳ、ＬＡＬＳ、ＭＡＬＳ、及びＡＬＬを検出し、測定する手段を提供する。

導線又はその他伝達、つまり接続機構は、電極アセンブリ（例えば電極３３４、３３６）、光散乱検出器ユニット３５０Ａ、及び／又は光散乱及び透過検出器ユニット３５０Ｂから、分析システム３０４へ、処理のために信号を送信できる。例えば、測定されたＤＣインピーダンス、ＲＦ伝導度、及び光透過、及び／又は光散乱パラメータを、データ処理のために分析システム３０４に提供、つまり送ることができる。ある場合には、分析システム３０４は、コンピュータ処理機能、及び／又は、図６に示すシステムに関して本明細書で記載されるものなどの１つ以上のモジュール若しくは構成要素を備えてよく、これによって、測定されたパラメータを評価し、生体サンプル成分を同定して数え、生体サンプルの要素の特徴を示すデータの部分集合を個体のＷＢＣ状態と関連付けることができる。本明細書に示されるように、細胞分析システム３００は、予測されるＷＢＣ状態及び／又は個体に対して処方される治療レジメンを含む、報告３０６を作成、つまり出力できる。ある場合には、余剰の生体サンプルを、トランスデューサモジュール３１０から外部（あるいは内部）廃棄システム３０８に方向付けてよい。ある場合には、細胞分析システム３００は、既に組み込まれている米国特許第５，１２５，７３７号、同第６，２２８，６５２号、同第８，０９４，２９９号、及び同第８，１８９，１８７号に記載されるものなどの、トランスデューサモジュール又は血液分析機器の１つ以上の特徴を備えてよい。

図４は、本発明の実施形態による、個体のＷＢＣ状態を予測し、又は評価する自動化細胞分析システムの態様を示す。具体的には、ＷＢＣ状態は、個体の血液から得られた生体サンプルに基づいて予測できる。ここに示されるように、分析システム、つまりトランスデューサ４００は、細胞照合ゾーン４１２を有する光学素子４１０を備えてよい。また、トランスデューサは流路４２０も提供し、生体サンプルの流体力学的に集中した流れ４２２を、細胞照合ゾーン４１２に向けて送達する。例えば、サンプル流４２２が細胞照合ゾーン４１２に向けて発射されると、ある体積のシース流体４２４も加圧下で光学素子４１０に入り、サンプル流４２２を均一に取り巻いて、サンプル流４２２が細胞照合ゾーン４１２の中心を通過して流れるようにでき、それによって、サンプル流の流体力学的焦点調節が実現する。このように、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する生体サンプルの個々の細胞を正確に分析できる。

トランスデューサモジュール、つまりシステム４００は、細胞照合ゾーン４１２を１つずつ通過する生体サンプルの細胞１０の直流（ＤＣ）インピーダンス及び高周波（ＲＦ）伝導度を測定する、電極アセンブリ４３０も備える。電極アセンブリ４３０は、第１電極機構４３２と、第２電極機構４３４と、を備えてよい。本明細書の別の場所で記載されるように、低周波ＤＣ測定値を用いて、細胞照合ゾーンを通過する個々の細胞それぞれの体積を分析できる。関連して、高周波ＲＦ電流測定値を用いて、細胞照合ゾーンを通過する細胞の伝導度を判定できる。かかる伝導度測定値は、細胞内部の細胞内含有量に関する情報を提供できる。例えば、高周波ＲＦ電流を用いて、核及び顆粒性成分、並びに、細胞照合ゾーンを通過する個々の細胞における細胞内部の化学組成を分析できる。

また、システム４００は、ビーム軸４４４に沿って光ビーム４４２を方向付けるよう向けられた光源４４０も備え、細胞照合ゾーン４１２を１つずつ通過する生体サンプルの細胞１０を照射する。関連して、システム４００は、細胞照合ゾーンと光学的に結合された光検出アセンブリ４５０を備え、生体サンプルの照射された細胞１０によって散乱され、細胞を透過した光を測定する。光検出アセンブリ４５０は、細胞照合ゾーン４１２から伝播する光を検出し、測定する複数の光センサゾーンを備えてよい。ある場合には、光検出アセンブリは、照射しているビーム軸に対して様々な角度又は角度範囲で、細胞照合ゾーンから伝播された光を検出する。例えば、光検出アセンブリ４５０は、細胞によって様々な角度で散乱する光、並びにビーム軸に沿って細胞によって軸方向に透過する光を検出し、測定できる。光検出アセンブリ４５０は、光ビーム軸４４４に対して第１の角度範囲内の第１の散乱又は伝播光４５２ｓを測定する第１センサゾーン４５２を備えてよい。また、光検出アセンブリ４５０は、光ビーム軸４４４に対して第２の角度範囲内の第２の散乱又は伝播光４５４ｓを測定する第２センサゾーン４５４を備えてもよい。ここに示されるように、散乱又は伝播光４５４ｓに対する第２の角度範囲は、散乱又は伝播光４５２ｓに対する第１の角度範囲と異なる。更に、光検出アセンブリ４５０は、光ビーム軸４４４に対して第３の角度範囲内の第３の散乱又は伝播光４５６ｓを測定する第３センサゾーン４５６を備えてよい。ここに示されるように、散乱又は伝播光４５６ｓに対する第３の角度範囲は、散乱又は伝播光４５２ｓに対する第１の角度範囲、及び、散乱又は伝播光４５４ｓに対する第２の角度範囲の両方と異なる。また、光検出アセンブリ４５０は、細胞照合ゾーン４１２を１つずつ通過する生体サンプルの細胞を透過する、つまり、軸ビームに沿って細胞照合ゾーンから伝播する、軸方向光４５８ｔを測定する第４センサゾーン４５８も備える。ある場合には、センサゾーン４５２、４５４、４５６、及び４５８のそれぞれは、特定のセンサゾーンと関連する個別のセンサに配置される。ある場合には、センサゾーン４５２、４５４、４５６、及び４５８の１つ以上は、光検出アセンブリ４５０の共通のセンサに配置される。例えば、光検出アセンブリは、第１センサゾーン４５２及び第２センサゾーン４５４を含む第１センサ４５１を備えてよい。したがって、２つ以上の種類（例えば低角度、中角度、又は高角度）の光散乱又は伝播を検出し、又は測定するために単一のセンサを用いてよい。

自動化細胞分析システムは、任意の様々な光学素子又はトランスデューサ機構を備えてよい。例えば、図４Ａに示されるように、細胞分析システムトランスデューサの光学素子４１０ａは、４つの方形で光学的に平坦な側面４５０ａと、対向する端部壁４３６ａと、を備える正四角柱形状を有してよい。ある場合には、各側面４５０ａのそれぞれの幅Ｗは同一であり、それぞれの測定値は例えば約４．２ｍｍである。ある場合には、各側面４５０ａのそれぞれの長さＬは同一であり、それぞれの測定値は例えば約６．３ｍｍである。ある場合には、光学素子４１０ａの全部又は一部は、融解シリカ、つまり石英から作られてよい。光学素子４１０ａの中央領域を貫いて形成される流路４３２ａは、素子４１０ａの中心部を通り、矢印ＳＦで示されるサンプルが流れる方向に平行な、長手方向軸Ａに対して同心円状に構成されてよい。流路４３２ａは、細胞照合ゾーンＺと、細胞照合ゾーンと流体連通する各基部の付近に開口部を有する、１対の対向するテーパ形状のボアホール４５４ａと、を備える。ある場合には、細胞照合ゾーンＺの横断面の形状は正方形であり、各側面の幅Ｗ’は公称５０マイクロメートル±１０マイクロメートルである。ある場合には、軸Ａに沿って測定した細胞照合ゾーンＺの長さＬ’は、照合ゾーンの幅Ｗ’の約１．２〜１．４倍である。例えば、長さＬ’は、約６５マイクロメートル±１０マイクロメートルであってよい。本明細書の別の場所に記載されるように、細胞照合ゾーンを通過する細胞において、ＤＣ及びＲＦを測定できる。ある場合には、端部壁４３６ａで測定される、テーパ形状のボアホール４５４ａの最大直径は、約１．２ｍｍである。記載される種類の光学構造体４１０ａは、例えば、連通ボアホール４５４ａの画定のため機械加工された、５０×５０マイクロメートルの毛管開口部を含む、石英の正方形角柱から形成されてよい。レーザー又は他の照射源は、細胞照合ゾーンを通って方向付けられる、つまりそこに像を結ぶビームＢを生成できる。例えば、ビームは、細胞が通過させられる場所において、照合ゾーンＺ内に位置する楕円形の腰部に像を結ぶことができる。細胞分析システムは、光学素子４１０ａから放射される光、例えば、内部を流れる、照らされた、つまり照射された細胞を含む細胞照合ゾーンＺから伝播される光Ｐを検出するように構成される、光検出アセンブリを備えてよい。ここに記載されるように、光Ｐは、角度範囲α内で細胞照合ゾーンＺから伝播、つまり放射でき、そのため、ビーム軸ＡＸに対して選択した角度位置、つまり角度範囲において、測定又は検出できる。関連して、光検出アセンブリは、ビームＢの軸ＡＸに対して様々な角度範囲内の前方の面において、散乱した光、又は軸方向に透過した光を検出できる。本明細書の別の場所で記載されるように、細胞照合ゾーンを１つずつ通過する個々の細胞について、１つ以上の光伝播測定値を得ることができる。ある場合には、細胞分析システムは、米国特許第５，１２５，７３７号、同第６，２２８，６５２号、同第８，０９４，２９９号、及び同第８，１８９，１８７号（これらの内容は参照により本明細書に組み込まれる）に記載されるものなどの、トランスデューサ又は細胞照合ゾーンの１つ以上の特徴を備えてよい。

図５は、個体のＷＢＣ状態を予測する、又は評価する代表的な方法５００の態様を示す。方法５００は、工程５１０に示されるように、血液分析システム内に血液サンプルを導入する工程を含む。工程５２０に示されるように、この方法は、サンプルを一定分量に分け、その一定分量のサンプルを適当な試薬と混合することによって、血液サンプルを調製する工程も含んでよい。工程５３０では、サンプルがトランスデューサシステム内のフローセルを通過し、サンプル成分（例えば血球）が細胞照合ゾーンを１つずつ通過できるようにする。これらの成分を、レーザーなどの光源によって照射できる。工程５４０では、ＲＦ伝導度５４１、ＤＣインピーダンス５４２、第１角度付き光伝播５４３（例えばＬＡＬＳ）、第２角度付き光伝播５４４（例えばＡＬ２）、第３角度付き光伝播５４５（例えばＵＭＡＬ）、及び／又は第４角度付き光伝播５４６（例えばＬＭＡＬＳ）の任意の組み合わせを測定できる。工程５４７に記載されるように、第３及び第４角度付き光伝播測定値を用いて、第５角度付き光伝播測定値（例えばＭＡＬＳ）を決定できる。あるいは、ＭＡＬＳを直接測定できる。本明細書の別の場所で記載されるが、工程５５０に示されるように、特定の測定値又は測定値の組み合わせを処理し、ＷＢＣ状態の予測を提供することができる。任意に、この方法は、予測されるＷＢＣ状態に基づいて治療レジメン（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｒｅｇｉｍｅ）を決定する工程を含んでもよい。

細胞分析システムは、生体サンプルの細胞からのＤＣインピーダンス、ＲＦ伝導度、角度付き光測定値（例えば第１の散乱光、第２の散乱光）、及び軸方向光測定値の部分集合を、個体のＷＢＣ状態と関連付けるように構成されてよい。本明細書の別の場所で記載されるように、場合によっては、この関連付けの少なくとも一部は、１つ以上のプロセッサ、１つ以上のハードウェアモジュール、又はこれらの任意の組み合わせによって実行可能な１つ以上のソフトウェアモジュールを用いて実施できる。プロセッサ又はその他コンピュータ又はモジュールシステムは、様々な測定値、つまりパラメータを入力値として受信し、個体の予測されるＷＢＣ状態を自動的に出力するように構成されてよい。ある場合には、１つ以上のソフトウェアモジュール、プロセッサ、及び／又はハードウェアモジュールは、多重光角度検出パラメータを得るために装備される血液学的システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムの構成要素として備えられてよい。ある場合には、１つ以上のソフトウェアモジュール、プロセッサ、及び／又はハードウェアモジュールは、多重光角度検出パラメータを得るために装備される血液学的システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムと、動作可能に通信される、つまり接続されているスタンドアロン型コンピュータの構成要素として備えられてよい。ある場合には、少なくとも一部の関連付けは、多重光角度検出パラメータを得るために装備される血液学的システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムから、リモートでインターネット又は任意のその他有線及び／若しくは無線通信ネットワークを介してデータを受信する、１つ以上のソフトウェアモジュール、プロセッサ、及び／又はハードウェアモジュールによって実施できる。関連して、本発明の実施形態による装置又はモジュールのそれぞれは、プロセッサ若しくはハードウェアモジュール、又はこれらの任意の組み合わせによって処理される、コンピュータ読み取り可能な媒体上の１つ以上のソフトウェアモジュールを備えてよい。

図６は、代表的なモジュールシステムの簡略ブロック図であり、モジュールシステム６００の個々のシステム要素が、別々に、又はより一体的に実行され得る方法について、大まかに示している。モジュールシステム６００は、本発明の実施形態による、個体のＷＢＣ状態を予測する自動化細胞分析システムの一部であってよく、又はこのシステムと接続されてよい。モジュールシステム６００は、データを生成し、又はＷＢＣ分析に関する入力値を受信するのに非常に適している。ある場合には、モジュールシステム６００は、１つ以上のプロセッサ６０４、ユーザーインターフェース入力装置などの１つ以上の入力装置６０６、及び／又はユーザーインターフェース出力装置などの１つ以上の出力装置６０８を備える、バスサブシステム６０２を介して電気的に接続されるハードウェア要素を含む。ある場合には、システム６００は、ネットワークインターフェース６１０、並びに／又は、診断システム６４２から信号を受信し、及び／若しくはシステムへ信号を送信できる、診断システムインターフェース６４０を備える。ある場合には、システム６００は、ソフトウェア要素、例えばここでは、メモリ６１４のワーキングメモリ６１２内に現在位置するように示されるもの、オペレーティングシステム６１６、及び／又はその他コード６１８、例えば、本明細書に開示される手法の１つ以上の態様を実行するように構成されるプログラムを備える。

いくつかの実施形態では、モジュールシステム６００は、本明細書に開示される様々な手法の機能をもたらす、基本プログラム及びデータ構造を記憶できる、記憶サブシステム６２０を備えてよい。例えば、本明細書に記載されるような方法の態様の機能を実行するソフトウェアモジュールは、記憶サブシステム６２０に記憶されてよい。これらのソフトウェアモジュールは、１つ以上のプロセッサ６０４によって実行されてよい。分散型環境では、ソフトウェアモジュールは、複数のコンピュータシステムに記憶され、複数のコンピュータシステムのプロセッサによって実行されてよい。記憶サブシステム６２０は、メモリサブシステム６２２と、ファイル記憶サブシステム６２８と、を備えてよい。メモリサブシステム６２２は、プログラム実行中に命令及びデータを記憶するメインランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６２６、及び固定命令を記憶する読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）６２４などの、多くのメモリを備えてよい。ファイル記憶サブシステム６２８は、プログラム及びデータファイルに対する固定（不揮発性）記憶装置をもたらすことができ、任意に、患者、治療、評価、又はその他データを組み入れることができる有形記憶媒体を備えてよい。ファイル記憶サブシステム６２８は、ハードディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ並びに関連リムーバブルメディア、コンパクトデジタル読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）ドライブ、光学式ドライブ、ＤＶＤ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ ＲＷ、固体リムーバブルメモリ、その他リムーバブルメディアカートリッジ又はディスク、及びその他同種のものを備えてよい。１つ以上のドライブは、モジュールシステム６００に接続される、別の場所の別の接続されたコンピュータのリモート位置に位置してよい。ある場合には、システムは、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、１つ以上のプロセッサに本明細書に開示される手法又は方法の任意の態様を実施させることができる、１つ以上の一連の命令、つまりコードを記憶する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体又はその他有形記憶媒体を備えてよい。本明細書に開示される手法の機能を実行する１つ以上のモジュールは、ファイル記憶サブシステム６２８によって記憶されてよい。いくつかの実施形態では、ソフトウェア又はコードは、プロトコルを提供し、モジュールシステム６００が通信ネットワーク６３０と通信できるようにする。任意に、このような通信には、ダイヤルアップ又はインターネット接続通信を含んでよい。

システム６００は、本発明の方法の様々な態様を実施するように構成できると理解される。例えば、プロセッサ要素、つまりモジュール６０４は、センサ入力装置、つまりモジュール６３２から、ユーザーインターフェース入力装置、つまりモジュール６０６から、及び／又は診断システム６４２から、任意に診断システムインターフェース６４０及び／又はネットワークインターフェース６１０、並びに通信ネットワーク６３０を介して、細胞のパラメータ信号を受信するように構成されるマイクロプロセッサ制御モジュールであってよい。ある場合には、センサ入力装置は、多重光角度検出パラメータを得るために装備されている細胞分析システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムに備えられても、又はその一部であってもよい。ある場合には、ユーザーインターフェース入力装置６０６及び／又はネットワークインターフェース６１０は、多重光角度検出パラメータを得るために装備される細胞分析システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムによって生じる細胞のパラメータ信号を受信するように構成されてよい。ある場合には、診断システム６４２は、多重光角度検出パラメータを得るために装備されている細胞分析システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムに備えられても、又はその一部であってもよい。

また、プロセッサ要素、つまりモジュール６０４は、細胞のパラメータ信号を、本明細書に開示される任意の手法によって任意に処理して、センサ出力装置、つまりモジュール６３６に、ユーザーインターフェース出力装置、つまりモジュール６０８、ネットワークインターフェース装置、つまりモジュール６１０に、診断システムインターフェース６４０に、又はこれらの任意の組み合わせに送信するように構成することもできる。本発明の実施形態による装置又はモジュールのそれぞれは、プロセッサ若しくはハードウェアモジュール、又はこれらの任意の組み合わせによって処理される、コンピュータ読み取り可能な媒体上の１つ以上のソフトウェアモジュールを備えてよい。任意の様々な一般的プラットフォーム、例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ＭａｃＩｎｔｏｓｈ、及びＵｎｉｘ（登録商標）を、任意の様々な一般的なプログラミング言語と共に用いて、本発明の実施形態を実行してよい。

ユーザーインターフェース入力装置６０６は、例えば、タッチパッド、キーボード、マウスなどのポインティングデバイス、トラックボール、グラフィックスタブレット、スキャナー、ジョイスティック、ディスプレイに組み込まれるタッチスクリーン、音声認識システムなどの音声入力装置、マイクロホン、及び他の種類の入力装置を含んでよい。ユーザー入力装置６０６は、有形記憶媒体から、又は通信ネットワーク６３０からコンピュータ実行可能コードをダウンロードしてもよく、このコードは、本明細書に開示される任意の方法又は態様を具現化するものである。端末ソフトウェアは時々アップデートされ、必要に応じて端末にダウンロードできることが理解されるであろう。一般に、用語「入力装置」の使用は、様々な従来の専用装置と、モジュールシステム６００への情報入力方法を含むことが意図される。

ユーザーインターフェース出力装置６０６は、例えば、ディスプレイサブシステム、プリンタ、ファクス、又は音声出力装置などの非視覚的ディスプレイを含んでよい。ディスプレイサブシステムは、陰極管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）などのフラットパネル装置、投射装置などであってよい。ディスプレイサブシステムは、音声出力装置を介するものなど非視覚的表示を提供してもよい。一般に、用語「出力装置」の使用は、様々な従来の専用装置と、モジュールシステム６００からユーザーへの情報出力方法を含むことが意図される。

バスサブシステム６０２は、モジュールシステム６００の様々な構成要素及びサブシステムが、意図した通り、つまり要求通りに互いに通信させる機構を提供する。モジュールシステム６００の様々なサブシステム及び構成要素は、物理的に同じ位置にいる必要はないが、分散型ネットワーク内の様々な位置に分散されてよい。バスサブシステム６０２は、模式的に単一バスとして示されるが、バスサブシステムの別の実施形態では、多重バスを利用してもよい。

ネットワークインターフェース６１０は、外部ネットワーク６３０又は他の装置へのインターフェースを提供できる。外部通信ネットワーク６３０は、必要に応じて、つまり要求に応じて他と通信できるように構成されてよい。したがって、モジュールシステム６００から電子的パケットを受信し、必要に応じて、つまり要求に応じてモジュールシステム６００に任意の情報を送り返すことができる。ここに記載されるように、通信ネットワーク６３０及び／又は診断システムインターフェース６４２は、多重光角度検出パラメータを得るために装備される診断システム６４２、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ（商標）８００セルラーアナリシスシステムに情報を送る、又はシステムから情報を受け取ることができる。

システム内にこのようなインフラストラクチャ通信リンクを提供することに加え、通信ネットワークシステム６３０は、インターネットなどの別のネットワークへの接続を提供することもでき、有線、無線、モデム、及び／又は別の種類のインターフェース通信を含んでよい。

特定の要件に従って大幅に変更され得ることが、当業者には明らかであろう。例えば、カスタマイズされたハードウェアも使用され、及び／又は、特定の要素が、ハードウェア、ソフトウェア（アプレット等の高移植性ソフトウェアを含む）、若しくは両方で実装され得る。更に、ネットワーク入力／出力装置などの他のコンピュータデバイスへの接続が利用できる。モジュール端末システム６００自体は、コンピュータ端末、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、ワークステーション、ネットワークコンピュータ、又は任意のその他データ処理システムなどの、様々な種類のものであってよい。コンピュータ及びネットワークの特性上変化が激しいため、図６に記載するモジュールシステム６００の説明は、１つ以上の本発明の実施形態を例示する目的の具体例としてのみ意図される。図６に記載するモジュールシステムよりも、多くの又は少ない構成要素を有する、モジュールシステム６００の多くの他の構成が可能である。モジュールシステム６００の任意のモジュール、つまり構成要素、又はかかるモジュール、つまり構成要素の任意に組み合わせは、本明細書に開示される任意の細胞分析システムの実施形態と結合でき、又はシステムに組み込まれ、ないしは別の方法でシステムと接続するように構成されてよい。関連して、上記任意のハードウェア及びソフトウェア構成要素は、別の場所で使用される別の医学的評価、又は治療システムと一体化され、又はインターフェースで接続されるように構成されてよい。

いくつかの実施形態では、モジュールシステム６００は、入力モジュールにおいて、１つ以上の患者の細胞分析パラメータを受信するように構成できる。細胞分析パラメータデータは、ＷＢＣ状態が予測又は判定される評価モジュールに送ることができる。予測されるＷＢＣ状態は、出力モジュールを介して、システムのユーザーに対して出力できる。ある場合には、モジュールシステム６００は、例えば治療モジュールを使用することによって、１つ以上の細胞分析パラメータ及び／又は予測されるＷＢＣ状態に基づいて、患者の初期治療、つまり導入時プロトコル、又は調整済みの治療プロトコルを決定できる。治療法は、出力モジュールを介して、システムのユーザーに対して出力できる。任意に、治療の特定の態様を出力装置によって決定し、治療システム又は治療システムの二次装置に送信してよい。年齢、体重、性別、治療歴、病歴などを含む患者に関する任意の様々なデータを、モジュールシステムに入力してよい。治療レジメン又は診断的評価のパラメータは、かかるデータに基づいて決定してよい。

関連して、場合によっては、システムは、ＶＣＳデータを入力値として受け取るように構成されるプロセッサを備える。また、プロセッサは、ＣＢＣデータを入力値として受け取るように構成されてもよい。任意に、プロセッサ、記憶媒体、又は両方は、血液学的機器、つまり細胞分析機器内に組み込まれてよい。ある場合には、血液学的機器は、プロセッサに入力するため、ＶＣＳデータ、ＣＢＣデータ、又はその他の情報をもたらし得る。ある場合には、プロセッサ、記憶媒体、又は両方は、コンピュータ内に組み込まれてよく、コンピュータは血液学的機器と通信してよい。ある場合には、プロセッサ、記憶媒体、又は両方は、コンピュータ内に組み込まれてよく、コンピュータはネットワークを介して血液学的機器とリモート通信してよい。

体積伝導度散乱（ＶＣＳ）データ
ＣＢＣモジュールから得られ得るＣＢＣデータに加え、ＶＣＳデータをＶＣＳモジュールから得ることができる。代表的なＶＣＳパラメータは以下を含む。
１．細胞伝導度（Ｃ）［高周波電流］
２．細胞体積（Ｖ）［低周波電流］
３．軸方向光損失、つまり吸収された光（ＡＬ２又はＡＬＬ）
４．低角度光散乱（ＬＡＬＳ）
５．上方中角度光散乱（ＵＭＡＬＳ）
６．下方中角度光散乱（ＬＭＡＬＳ）
７．中角度光散乱（ＭＡＬＳ）［ＵＭＡＬＳ＋ＬＭＡＬＳ］

このように、様々なパラメータ（例えば体積、伝導度、及び光散乱、つまり伝播角度）を、白血球、赤血球、及び血小板といった血球について別々に計算できる。このデータは、個体の生体サンプルに基づいて得ることができる。その上、ＣＢＣ及びＶＣＳデータは、例えば図７に示すスクリーンショット７００に見られるように、機器のスクリーン上に見せることができ、並びにエクセルファイルとして自動的にエクスポートできる。したがって、血球（例えばＲＢＣ、血小板、及びＷＢＣ）を分析し、三次元ヒストグラム中に別々にプロットでき、各細胞のヒストグラム上の位置は、本明細書に記載される特定のパラメータによって決定されている。

細胞の亜集団は、ヒストグラム上の異なる場所において、異なる種類に分けることができる。例えば、白血球及び有核赤血球は、ヒストグラムの特定領域に集まることができ、それによって、別の領域に集まり得る網赤血球集団などの他の細胞集団とは異なる細胞集団を形成する。このように、異なる細胞集団を区別して分析できる。図７は、計数分析の代表的なスクリーンショット７００を示す。ここに示されるように、ＷＢＣ及びＮＲＢＣを含む集団は、ヒストグラム７１０上で線で囲まれている。通常、このようなヒストグラムは、本明細書の別の場所で記載されるように、網赤血球チャネル（又はＷＢＣ分画チャネル又はＮＲＢＣチャネル）から得ることができる。

かかるＶＣＳ値は、ヒストグラム中の集団の位置及び顕微鏡下での血球の形態に対応させることができる。図７Ａ及び７Ｂに示されるように、特定のチャネルモジュールは、存在し得る血球又は細胞デブリなどの様々な血液成分について、測定値を提供できる。

ＶＣＳパラメータを用いて、主観的で、更には非常に時間がかかり、高価で、かつ再現性が制限される人による解釈を用いずに、定量的、客観的、かつ自動的な方法で細胞イベントを分析できる。ＶＣＳパラメータを、ＷＢＣ数が変わる様々な医学的状態の診断に用いることができる。ＶＣＳパラメータ、つまり体積伝導度散乱データプロファイルを参照するとき、この特徴は、個体のＶＣＳデータの特徴の部分集合を含み得ると理解される。例えば、ＶＣＳパラメータデータは、体積及び伝導度の測定値の組み合わせ、体積及び散乱の測定値の組み合わせ、又は、伝導度及び散乱の測定値の組み合わせを含んでよい。同様に、ＶＣＳパラメータデータは、体積測定値のみ、伝導度測定値のみ、又は散乱測定値のみを含んでよい。ある場合には、ＶＣＳパラメータデータは、光伝播及び電流データの集合又は部分集合を含むと見なされてよい。例えば、光伝播測定値は、第１角度における第１伝播光、第１角度とは異なる第２角度における第２伝播光、軸方向伝播光、又はこれらの任意の組み合わせを含んでよい。関連して、電流測定値は、低周波電流（例えば、体積に対応するＤＣインピーダンス）、高周波電流（例えば、内部細胞密度に対応するＲＦ伝導度）、又はこれらの組み合わせを含んでよい。この意味で、ＶＣＳパラメータデータ又は体積伝導度散乱データプロファイルは、電流光伝播パラメータ又はデータプロファイルと称されてよい。

本明細書に更に説明されるように、特定のＶＣＳパラメータ値は、個体におけるＷＢＣ状態の評価に特に有用であることがわかっている。結果的に、これらのパラメータは、ＷＢＣ関連症状の診断向けのシステム及び方法において実行できる。

図７Ａは、本発明の実施形態による生体サンプル分析システム７００ａの態様を示す。ここに記載されるように、白血球分析法は、ＶＣＳ網赤血球チャネルを用いて、ＷＢＣ＋ＮＲＢＣ数及びＲＢＣ数の両方を決定する工程を含んでよい。更に、この手法は、ＣＢＣモジュールのＲＢＣ開口槽を用いて、ＲＢＣ数を決定する工程を含んでよい。その上、この手法は、ＷＢＣ＋ＮＲＢＣ数、網赤血球モジュールＲＢＣ数、ＣＢＣモジュールＲＢＣ数に基づいて、未補正白血球数（ＵＷＢＣ）を算出する工程を含んでよい。

ここに示されるように、サンプル分析システム７００ａは、サンプル吸引モジュール７１０ａ、ＣＢＣモジュール７２０ａ（Ｃｏｕｌｔｅｒ技術を組み込む）、及びＶＣＳモジュール７３０ａ（ＶＣＳ技術を組み込む）を備える。ＣＢＣモジュール７２０ａは、吸引モジュール７１０ａからサンプルを受け取る血液サンプリング弁７２１ａを備える。更に、ＣＢＣモジュール７２０ａは、ＢＳＶ ７２１ａからサンプルを受け取り（かつ、ＷＢＣ数の判定に使用できる）ＷＢＣ開口槽７２２ａと、ＢＳＶ ７２１ａからサンプルを受け取り（かつ、ＲＢＣ数の判定に使用できる）ＲＢＣ開口槽７２３ａと、を備える。ＶＣＳモジュール７３０ａは、吸引モジュール７１０ａからサンプルを受け取り、フローセルトランスデューサ７４０ａによる処理と、網赤血球チャネル７５０ａ中での分析のため、サンプルを網赤血球チャンバ７３２ａに移動するのに使用できる、サンプル分配弁７３１ａを備える。また、サンプル分配弁７３１ａを用いて、フローセルトランスデューサ７４０ａによる処理と、ＷＢＣ分画チャネル７６０ａ中での分析のため、サンプルをＷＢＣ分画チャンバ７３４ａに移動することもできる。その上、サンプル分配弁７３１ａを用いて、フローセルトランスデューサ７４０ａによる処理と、ＮＲＢＣチャネル７７０ａ中での分析のため、サンプルをＮＲＢＣチャンバ７３６ａに移動することができる。

本明細書の別の場所で記載されるように、本発明の実施形態は、生体サンプル中の白血球（ＷＢＣ）状態を推定するための自動化システムを包含し、システムは、生体サンプルの赤血球数を決定するように構成される第１分析器モジュール（例えば、Ｃｏｕｌｔｅｒ技術を実装する）と、生体サンプルの白血球（ＷＢＣ）対赤血球（ＲＢＣ）の割合を決定するように構成される第２分析器モジュール（例えば、ＶＣＳ技術を実装する）と、Ｃｏｕｌｔｅｒ赤血球数及びＶＣＳ比に基づいてＷＢＣ状態を判定するように構成されるデータ処理モジュールと、を備える。

いくつかの実施形態によると、サンプルは、システム内でサンプルが処理される場所に応じて、溶解されてもされなくてもよい。例えば、多くの場合、ＷＢＣ開口槽７２２ａ、ＷＢＣ分画チャンバ７３４ａ、及びＮＲＢＣチャンバ７３６ａを用いて処理されるとき、サンプルは溶解される。反対に、多くの場合、ＲＢＣ開口槽７２３ａ又は網赤血球チャンバ７３２ａを用いて処理されるとき、サンプルは溶解されない。したがって、図７Ａに示されるように、未補正白血球数（ＵＷＢＣ）は、溶解されないサンプルに基づいて決定されてよい。

いくつかの実施形態によると、ＣＢＣモジュールを用いて、ＷＢＣ数（ＷＢＣ開口槽を介して）及びＲＢＣ数（ＲＢＣ開口槽を介して）の両方を決定してよい。図７Ａで使用されるＣＢＣモジュールからのパラメータは、ＲＢＣ数［ＲＢＣ＃_ＣＢＣ］である。換言すれば、ＣＢＣモジュールのＷＢＣ開口槽を必要としない。

図７Ｂは、本発明の実施形態による生体サンプル分析システム７００ｂ（上記分析システム７００ａの要素も含んでよい）の態様を示す。ここに記載されるように、白血球分析法は、ＶＣＳ網赤血球チャネル７５０ｂを用いて、ＷＢＣ＋ＮＲＢＣ数及びＲＢＣ数の両方を決定する工程を含んでよい。更に、この手法は、ＣＢＣモジュールのＲＢＣ開口槽７２３ｂを用いて、未補正ＲＢＣ（ＵＲＢＣ）数を決定する工程を含んでよい。その上、この手法は、ＷＢＣ＋ＮＲＢＣ数、網赤血球モジュールＲＢＣ数、及びＣＢＣモジュールＵＲＢＣ数に基づいて、未補正白血球数（ＵＷＢＣ）を算出する工程を含んでよい。

図８は、本発明の実施形態によるＷＢＣパラメータ（例えば個数）を得る方法８００を模式的に示す。ここに記載されるように、この方法は、工程８１０に示されるように、個体から血液サンプルを得る（例えば、定期健診時）工程を含む。工程８２０に示されるように、細胞イベントパラメータを得るために装備されている細胞分析システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムを用いて、全血球計算（ＣＢＣ）データ、体積伝導度散乱（ＶＣＳ）データ、又はこれらの組み合わせをこれらの生体サンプルから得ることができる。工程８３０に示されように、分析サンプルのＣＢＣパラメータ、ＶＣＳパラメータ、又はこれらの組み合わせを用いて、ＷＢＣパラメータを決定できる。また工程８４０に示されるように、方法は、ＷＢＣ状態の情報を出力する工程を含んでもよい。

分析システム
本発明の実施形態は、本明細書に開示される手法によって、ＷＢＣ状態の予測又は同定法を実施するようにプログラムされた、細胞分析システム及びその他自動化生物学的検査装置を包含する。例えば、多重光角度検出パラメータを得る及び／又は処理するために装備されるシステム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システム、又は、これらに付随する若しくはこれらに組み込まれるプロセッサ、若しくはその他コンピュータ若しくはモジュールシステムは、本明細書に記載の様々な測定値又はパラメータを入力値として受け取り、予測されるＷＢＣ状態を自動的に出力するように構成できる。予測される状態は、個体が、例えば、正常なＷＢＣ数、増加したＷＢＣ数、又は減少したＷＢＣ数を有していることの指標を提供できる。ある場合には、多重光角度検出パラメータを得る及び／又は処理するために装備されるシステム、例えば、Ｂｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムは、ＷＢＣ数分析を自動的に実行するように構成されるプロセッサ又は記憶媒体を備えてよく、それによって、多重光角度検出パラメータを得るために装備されるシステム、例えばＤｘＨ ８００システムが分析した生体サンプルから得られたデータは、多重光角度検出パラメータを得る及び／又は処理するために装備されるシステム、例えばＤｘＨ ８００システムによっても処理され、分析データに基づいて、ＷＢＣの予測又は指標が、多重光角度検出パラメータを得る及び／又は処理するために装備されるシステム、例えばＤｘＨ ８００システムによって提供、つまり出力される。

図９は、本発明の実施形態による代表的なＣＢＣモジュール９００の態様を示す。かかるＣＢＣモジュールは、Ｂｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標） ＤｘＨ ８００システムなどのシステムの一部であってよく、ＷＢＣ、ＲＢＣ、及びＰＬＴ細胞計数、並びにヘモグロビン測定に対する、様々な機械的機能、並びに電子的かつ光度的測定機能を制御し、又は実行するように操作できる。代表的なＣＢＣモジュールを用いて、ＣＢＣ分析用にサンプルを調製し、開口槽アセンブリ（例えばＷＢＣ槽９１０及びＲＢＣ槽９２０）を介して、ＣＢＣパラメータ測定値を得ることができる。

血液の細胞成分（例えば赤血球、白血球、及び血小板）は、電気インピーダンス法を用いて数えることができる。例えば、吸引された全血サンプルを２つの一定分量に分け、等張性希釈剤と混合できる。第１希釈液をＲＢＣ開口槽９２０に送達してよく、第２液をＷＢＣ開口槽９１０に送達してよい。ＲＢＣチャンバでは、ＲＢＣ及び血小板の両方を数え、細胞が検出開口部を通過する際の電気インピーダンスによって区別できる。例えば、２〜２０ｆＬの粒子は血小板として計数され、３６ｆＬを超えるものはＲＢＣとして計数することができる。ＷＢＣチャンバ処理において、ＲＢＣ溶解試薬をＷＢＣ希釈一定分量に加え、ＲＢＣを溶解してヘモグロビンを遊離でき、その後、ＷＢＣ槽の検出開口部のインピーダンスによってＷＢＣを計数できる。ある場合には、槽は複数の開口部を備えてよい。したがって、例えば、血球算出法で使用される血球数は、ＲＢＣ ３口開口槽を用いて得ることができる。

代表的なＣＢＣサンプル調製法は、サンプル収集及びサンプル送達の２つのプロセスを含んでよい。サンプル収集は、例えば図７Ａに示されるように、１６５μＬの患者サンプルを吸引し、血液サンプリング弁（ＢＳＶ）に方向付けられるときに起こり得る。ＢＳＶを操作して、２つの三口開口槽に送達するために、ＤｘＨ試薬と共に患者サンプルの一定量を方向付けてよい。患者サンプル及びＤｘＨ試薬を所定の角度で開口槽の底部に運ぶことができ、円形デザインであることから、これによって気泡を混入せずにサンプル及び試薬を十分に混合できる。続いて、サンプルを測定及び分析用に調製できる。いくつかの実施形態によると、ＷＢＣ槽では、６．０ｍＬ（±１．０％）のＤｘＨ希釈剤及び２８μＬのサンプルを、１．０８ｍＬ（±１．０％）のＤｘＨ細胞溶解液と合わせ、最終希釈率を１：２５１としてよい。いくつかの実施形態によると、ＲＢＣ槽では、１０ｍＬ（±１．０％）のＤｘＨ希釈剤及び１．６μＬのサンプルを合わせ、最終希釈率を１：６２５０としてよい。患者サンプル及びＤｘＨ試薬を混合した後、細胞数及び細胞体積の測定のため、開口部に真空及び開口部電流を印加してよい。ＲＢＣ及びＰＬＴの計数には、開口部付近の細胞の再循環を防ぐため、スイープフローの適用を含んでもよい。特定の実施形態では、ＲＢＣ及びＰＬＴのデータ収集は、最大２０秒まで、ＷＢＣについては最大１０秒までであってよい。特定の実施形態では、開口部アセンブリによって生成される全アナログパルスは、プリアンプカードによって増幅され、その後Ａ−Ｄ変換とパラメータ抽出のため、ＣＢＣ信号調整分析器カードに送られてよい。いくつかの実施形態によると、システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムを用いて、各細胞イベントについて複数のパラメータを測定でき、デジタルパラメータ抽出プロセスを用いて、時間、体積（振幅及びパルス幅を含むパルス属性）、個数及び計数率、並びに待ち時間などのデジタル測定値を提供できる。任意にシステム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムによって、パルス編集、同時通過補正、計数決定、ＷＢＣ、ＲＢＣ及びＰＬＴについてのヒストグラムの生成、ヒストグラム決定、パターン分析、及び干渉補正などにおいて、かかる測定値を使用できる。

図１０は、本発明の実施形態による代表的な網赤血球処理チャンバ１０００の態様を示す。いくつかの実施形態によると、システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００の網赤血球モジュールを用いて、ニューメチレンブルー染料などの染料を血液サンプルに加えることができ、その後、サンプルを信号収集開口部（例えば、ＶＣＳモジュールフローセルトランスデューサ）によって処理する。ニューメチレンブルー染料は、白血球のＲＮＡを沈殿させる非蛍光染料である。沈殿したＲＮＡは、様々な異なる角度で集められた、計測される光散乱信号を効率よく増すことができる。本発明の実施形態は、白血球を染色する任意の様々な手法の使用を包含し、及びニューメチレンブルー染料以外の、又はこれに加えた材料を使用できる。ここに示されるように、網赤血球チャンバ及びチャネル処理法は、ある量の血液（例えば２７μＬ）を染料チャンバ１０１０に送達する工程［工程１］と、その量の血液を染料と（例えば、血液と染料を混合することによって）接触させる工程［工程（ｓｔｅｍ）２］と、混合液をインキュベートする工程［工程３］と、インキュベートした混合液を網赤血球チャンバ１０２０に移送する工程［工程４］と、網赤血球クリア試薬を導入する工程［工程５］と、ある量のサンプル（例えば４μＬ）を分析のためフローセル１０３０に移送する工程［工程６］と、結果を表示する工程［工程７］と、を含んでよい。

図１０Ａは、本発明の実施形態により、網赤血球モジュールを用いてＷＢＣ数を決定する更なる態様を示す。ここに示されるように、血液サンプルの細胞を、まず第１試薬とインキュベートし、網赤血球のリボ核酸を選択的に染色する（工程１０）。一実施形態では、染料のニューメチレンブルー（ＮＭＢ）を用いるが、任意のＲＮＡ特異的染料を使用できる。次に、赤血球のヘモグロビンは、第２試薬（チオシアン酸カリウム及び硫酸を含むゴースト試薬）によって遊離される（工程１４）。ゴースト試薬は、膜を損傷せずに赤血球を球状に膨張することによって、ヘモグロビンを赤血球から漏出させる。またゴースト試薬は、固定化性も有し、細胞が、ゴースト剤に起因する膨張によって引き起こされる球状を維持できる。結果としてヘモグロビン含量が減少すると、細網の染色を増強し、網赤血球のフローサイトメトリーによる判定を可能にする。

ゴースト化工程では、血液サンプルを高温（４１℃）でゴースト試薬と混合する。ゴースト試薬の浸透圧は、赤血球を効果的に膨張するために制御しなくてはならない。７５〜１１０ミリオスモルの範囲の外部浸透圧は、赤血球を溶解又は損傷でき、あるいは血球はヘモグロビンを保持できて、成熟赤血球から未熟な網赤血球を区別するのを防ぐ。

得られる染色されゴースト化したサンプル溶液を、次に血液分析器のフローセルを通過させ（工程１８）、様々な角度でＡＬＬ及び散乱光を測定する（工程２２）。これらの測定によって、網赤血球モジュールのクラスタ化アルゴリズムを使用して、白血球から網赤血球及び成熟ＲＢＣを区別できる。これによって、本明細書の別の場所で記載されるように、ＷＢＣ数を正確に決定する（工程２６）。

ゲーティング法及びクラスタ化
血液学的評価は、流体の流れ中に細胞を懸濁し、電子検出装置を通過させることによる、１秒当たり数千個の粒子の同時多重パラメータ分析を伴うことができる。得られたデータは、ヒストグラムにプロットされ、領域に分類できる。領域とは、１つ又は２つのパラメータヒストグラム上の目的とする集団の周囲に描かれる、つまり位置付けられる形状である。代表的な領域形状として、二次元多角形、円形、楕円形、不規則形状などが挙げられる。データ中に例示される個体のイベントは、特有のパラメータの組み合わせに相当し、かかる組み合わせについて複数の実例が存在する場合に蓄積される。領域を利用して、ヒストグラム上に描かれる、つまり位置付けられる細胞、つまりイベントを限定、つまり分離して、これら分離された細胞、つまりイベントを後続ヒストグラムに示せるとき、このプロセスをゲーティングと称する。ヒストグラムに蓄積されたデータは、１つ以上の領域を伴う「ゲーティング」として知られる一連の連続工程において、ＶＣＳパラメータに基づいて分離、つまりクラスタ化できる。ある場合には、ブール論理（ＡＮＤ、ＯＲ、ＮＯＴ）を用いて、ゲートを互いに組み合わせる。一般的な手法には、ゲートを連続的に使用することが含まれる。ある場合には、ゲートは同時に実行される。

様々な手動、自動、及びその他ゲーティング、境界決定、領域設置、又はヒストグラム分割法を、ヒストグラムデータを分割、つまりゲーティングするために使用でき、代表的な手法は米国特許出願公開第２０１０／０１１１４００号（「Ｎｏｎ−Ｌｉｎｅａｒ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ」）に記載されており、この内容は参照により本明細書に組み込まれる。例えば、米国特許出願公開第２０１０／０１１１４００号は、粒子分析のための非線形ヒストグラム分割を使用するクラスタ化アルゴリズムの形態について記載している。一般に、アルゴリズムによって実行される工程は、本明細書の別の場所で記載されるように、２種類の選択された粒子のパラメータ、この場合、ＡＬＬ及びＬＡＬＳの対数、又は、ＡＬＬ並びにＭＡＬＳ及びＬＡＬＳの対数の合計のいずれかに基づいて、初期二次元ヒストグラムを形成することを含む。別のパラメータを用いて、目的の細胞からデブリ及び血小板を分離する。次に、初期二次元ヒストグラムをフィルタリングし、フィルタ化二次元像を得る。使用するフィルタは、ノイズを除去する平滑化フィルタと、任意の細胞集団の縁部の検出を試みるエッジ検出フィルタの組み合わせである。得られるのは、任意の集団の縁部が検出された、平滑化したノイズ低減像である。このフィルタ化二次元像から、振幅極大に対応する複数のシード集団を特定する。次に、様々な集団対の質量中心の対間の中点に、アンカーポイントを定める。アルゴリズムによって、アンカーポイントを通過する、又はアンカーポイントに接する１つ以上の線形輪郭線が得られ、検出されたシード集団を分離する。次に、アルゴリズムは、輪郭点を調整し、検出されたシード集団を分離するために、少なくとも１つの線形輪郭線におけるエネルギー関数（ｆ（距離、曲率、強度））をほぼ最小化する。シード集団の分離は、輪郭線を輪郭帯に広げることを含んでよい。次に、Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ変換を用いて領域を結合することによって、輪郭帯を縮小又は削除できる。結果として、様々な集団を分離、同定できる。

いくつかの実施形態によると、様々なゲーティング工程を行って、ＷＢＣ数を得ることができる。これらの工程のうち１つ以上は、システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムを用いる、網赤血球モジュール及びチャネル処理法に基づいて実施できる。

デブリイベントの同定
本発明のいくつかの実施形態によると、図１１〜１８に示すヒストグラムは、細胞分析システム、例えばＢｅｃｋｍａｎ ＣｏｕｌｔｅｒのＵｎｉＣｅｌ（登録商標）ＤｘＨ ８００システムの網赤血球モジュール及びチャネルを用いて得られたデータに基づいてよい。図１１に示すように、デブリイベントをデータ収集中に検出できる。かかるデブリイベントは、ＬｏｇＵＭＡＬＳ４対ＯＰビューで同定できる。ここに示されるように、デブリイベントは底部及び右側に位置する。同定されたデブリイベントは、続くゲーティング工程によって除外できる。

この２Ｄヒストグラムに示されるように（いくつかの実施形態では、ゲート化イベントから生じ、又は特定の実施形態では、未ゲート化イベントから生じる）、デブリと指定された領域とその対応する境界線は、ヒストグラムを２つの個別のイベントの組に分割する。デブリ領域は、ヒストグラムの境界の外側境界線と組み合わせて境界線によって画定できる（右側に最大ＯＰ値、下側に最小ＬｏｇＵＭＡＬＳ４値）。デブリ領域は、ヒストグラムを２つの独立したデータ集合に分離する。示される最初のデータは全てのイベントを含み、領域はこのイベントを２つの別個の集合に分けて、第１集合が領域の内側（デブリ）に、第２集合が領域の外側（非デブリ）になるようにする。したがって、領域は、データを２つの部分集合にわける形状である。

領域の境界線（すなわち、領域を画定する線）の範囲内のゲート化イベント数を計数し、又は評価できる。非限定例として、いくつかの実施形態では、これは、デブリ領域を画定する境界線の範囲内のイベント数を決定することを含む。更に、分析される総イベント数を得ることができる。いくつかの実施形態では、この数は、全収集イベントの所定の部分集合を参照する。ある場合には、図１１は、ゲート化又は未ゲート化ヒストグラムの代表例であってよい。本明細書で使用されるとき、用語、未ゲート化とは、非限定例として、機器によって得られた使用可能な全てのデータを用いて構築されたヒストグラムを意味する。

いくつかの実施形態では、第２領域（非デブリ）を利用して、図１１のヒストグラム上に描かれる、つまり位置付けられる細胞、つまりイベントを限定、つまり分離し、これらの分離された細胞、つまりイベントを図１２の後続ヒストグラムに示すようにできる。このように、第１ヒストグラム（図１１）のイベント、つまり細胞数を限定し、それを第２ヒストグラム（図１２）に示すことによって、領域（非デブリ）の利用をゲーティング工程として操作する。非限定例として、領域は、領域境界内のこれらイベントをフィルタリングして除去する、つまり分離するゲートとして働き、イベントが次のヒストグラム中に抽出され、配置されるようにする。本明細書で使用されるとき、用語、ゲート化は、非限定例として、前のヒストグラムに適用されるとき、ヒストグラム中に存在するデータがゲーティング工程を用いて導き出されることを意味する。

したがって、ここに記載されるように、図１１は、未ゲート化又はゲート化データを表し、図１２は、ゲート化データ（すなわち、非デブリイベントについてゲート化）を表す。多くの場合には、後続ヒストグラムのパラメータは、前のヒストグラムで用いたものとは異なる。ある場合には、単一ゲーティング工程を用いて集団を分離する。ある場合には、多重ゲーティング工程を用いて集団を分離する。本明細書の別の場所で記載されるように、場合によってはブール論理をヒストグラムデータに適用する。

ＷＢＣ／ＮＲＢＣイベントの同定
ＷＢＣ及びＮＲＢＣ細胞は核を有し、図１２に示されるＡＬＬ対（ＬｏｇＭＡＬＳ＋ＬｏｇＬＡＬＳ）ヒストグラムで同定できる。ＷＢＣ／ＮＲＢＣイベントは、囲んで示す右上の隅に位置する。同定されたＷＢＣ／ＮＲＢＣイベントは、続くゲーティング工程によって除外できる。

この２Ｄヒストグラムに示されるように、ＷＢＣ／ＮＲＢＣと指定された領域とその対応する境界線は、ヒストグラムを２つの個別のイベントの組に分割する。ＷＢＣ／ＮＲＢＣ領域は、境界線によって少なくとも部分的に画定できる。ＷＢＣ／ＮＲＢＣ領域はヒストグラムを２つの独立したデータ集合に分けて、第１集合が領域の内側（ＷＢＣ／ＮＲＢＣ）に、第２集合が領域の外側（非ＷＢＣ／ＮＲＢＣ）になるようにする。したがって、領域は、データを２つの部分集合にわける形状である。

いくつかの実施形態では、第２領域（非ＷＢＣ／ＮＲＢＣ）を利用して、図１２のヒストグラム上に描かれる、つまり位置付けられる細胞、つまりイベントを限定、つまり分離し、これらの分離された細胞、つまりイベントを図１３の後続ヒストグラムに示すようにできる。このように、第１ヒストグラム（図１２）のイベント、つまり細胞数を限定し、それを第２ヒストグラム（図１３）に示すことによって、領域（非ＷＢＣ／ＮＲＢＣ）の利用をゲーティング工程として操作する。非限定例として、領域は、領域境界内のこれらイベントをフィルタリングして除去する、つまり分離するゲートとして働き、イベントが次のヒストグラム中に抽出され、配置されるようにする。本明細書で使用されるとき、用語、ゲート化は、非限定例として、前のヒストグラムに適用されるとき、ヒストグラム中に存在するデータがゲーティング工程を用いて導き出されることを意味する。

したがって、ここに記載されるように、図１３は、ゲート化データ（すなわち、非ＷＢＣ／ＮＲＢＣイベントについてゲート化）を表す。多くの場合には、後続ヒストグラムのパラメータは、前のヒストグラムで用いたものとは異なる。ある場合には、単一ゲーティング工程を用いて集団を分離する。ある場合には、多重ゲーティング工程を用いて集団を分離する。本明細書の別の場所で記載されるように、場合によってはブール論理をヒストグラムデータに適用する。

血小板イベントの同定
いくつかの実施形態によると、血小板イベントは、低ＤＣ、高光散乱、及び高ＯＰを示し得る。血小板イベントを他のイベントから分離するのに使用され得る１つのビューは、図１３に示される（ＬｏｇＤＣ−ＬｏｇＵＭＡＬＳ）対（ＬｏｇＬＡＬＳ＋ＯＰ）である。血小板イベントは、囲まれる右下の隅に位置する。ここに示されるように、同定された血小板イベントを除外（例えば、図１４を得るために非血小板イベントについてゲーティングするとき）、又は選択（例えば、血小板イベントについてゲーティングするとき）できる。

図１３の２Ｄヒストグラムに示されるように、血小板と指定された領域とその対応する境界線は、ヒストグラムを２つの個別のイベント集合に分割する。血小板領域は、境界線によって少なくとも部分的に画定できる。血小板領域はヒストグラムを２つの独立したデータ集合に分けて、第１集合が領域の内側（血小板）に、第２集合が領域の外側（非血小板）になるようにする。したがって、領域は、データを２つの部分集合にわける形状である。

いくつかの実施形態では、第２領域（非血小板）を利用して、図１３のヒストグラム上に描かれる、つまり位置付けられる細胞、つまりイベントを限定、つまり分離し、これらの分離された細胞、つまりイベントを図１４の後続ヒストグラムに示すようにできる。このように、第１ヒストグラム（図１３）のイベント、つまり細胞数を限定し、それを第２ヒストグラム（図１４）に示すことによって、領域（非血小板）の利用をゲーティング工程として操作する。非限定例として、領域は、領域境界内のこれらイベントをフィルタリングして除去する、つまり分離するゲートとして働き、イベントが次のヒストグラム中に抽出され、配置されるようにする。本明細書で使用されるとき、用語、ゲート化は、非限定例として、前のヒストグラムに適用されるとき、ヒストグラム中に存在するデータがゲーティング工程を用いて導き出されることを意味する。

したがって、ここに記載されるように、図１４は、ゲート化データ（すなわち、非血小板イベントについてゲート化）を表す。多くの場合には、後続ヒストグラムのパラメータは、前のヒストグラムで用いたものとは異なる。ある場合には、単一ゲーティング工程を用いて集団を分離する。ある場合には、多重ゲーティング工程を用いて集団を分離する。本明細書の別の場所で記載されるように、場合によってはブール論理をヒストグラムデータに適用する。

ＲＢＣイベントの同定
いくつかの実施形態によると、成熟ＲＢＣ及び網赤血球の両方を含むＲＢＣイベントは、図１４に示されるＥＤＣ対ｌｏｇ ＡＬＬビューで同定できる。ＲＢＣイベントは、囲まれるビューの下部に位置する。一般に、ＲＢＣイベントは、ＥＤＣ、ＡＬＬ（ｌｏｇ ＡＬＬを含む）、散乱パラメータ、又はこれらの組み合わせを用いて同定できる。

結果的に、本発明の実施形態は、増加ＤＣ、ＡＬＬ、ＬＡＬＳ、ＬＭＡＬＳ、ＭＡＬＳ、及び／又はＵＭＡＬＳ、及びその他パラメータに基づく、血球イベントの同定及び計数に使用できる、システム及び方法を包含する。

白血球数の算出
本発明の実施形態は、ＷＢＣ＋ＮＲＢＣ数及びＲＢＣ数に基づいて、ＷＢＣ数を決定するシステム及び方法を包含する。図１５の網赤血球チャネルヒストグラムに示されるように、ＡＬＬをＬｏｇ ＬＡＬＳに対してプロットすると、ＷＢＣ ＆ ＮＲＢＣ（白血球と有核赤血球とを合わせたもの）イベントは、成熟赤血球及び網赤血球数から区別される。図１６の網赤血球チャネルヒストグラムに示される特定の場合では、網赤血球集団は、依然としてＷＢＣ ＆ ＮＲＢＣ集団と重なっている。図１７の網赤血球チャネルヒストグラムに示されるように、ＡＬＬ対ｌｏｇ ＭＡＬＳ＋Ｌｏｇ ＬＡＬＳの場合では、分離がより向上する。したがって、ｘ軸のＬｏｇ ＬＡＬＳにＬｏｇ ＭＡＬＳを加えると、一部のサンプルについてＷＢＣ−ＮＲＢＣの分離を改善できる。

本明細書の別の場所で記載されるように、網赤血球モジュールの赤血球（ＲＢＣ）イベント数は、ＷＢＣ算出に有用である。いくつかの実施形態によると、ＲＢＣ網赤血球イベント数は、成熟赤血球及び網赤血球の両方を含む。図１５〜１７に示すように、様々な手法を用いて、網赤血球集団と数を決定できる。ある場合には、成熟赤血球と区別して網赤血球を同定せずに、成熟赤血球と網赤血球を合わせた数を決定する。網赤血球モジュールを使用したＲＢＣ数（例えば、成熟赤血球と網赤血球を合わせたもの）の決定に、任意の様々な手法を利用できる。例えば、図１８に示すように、体積を光散乱パラメータ（又はｌｏｇ光散乱パラメータ）に対してプロットするとき、成熟赤血球イベント１８０２及び網赤血球イベント１８０４を判定できる。光散乱パラメータ（又はその対数）は、ＲＢＣ数の決定に有用な任意のパラメータであってよい。例えば、光散乱パラメータは、上方中角度光散乱（ＵＭＡＬＳ）パラメータであってよい。この散乱プロットにより、血液サンプル中に一般に存在する異なる細胞種のイベントデータ集団を評価できる。ここに示されるように、様々な手法が、例えば、線１８２２及び１８２４によって画定された領域に基づく赤血球集団全体のゲーティングを可能にして、赤血球全体（すなわち、赤血球１８０２及び網赤血球１８０４）、血小板１８０８、及び白血球１８０６の集団間が十分に分離する。代表的なゲーティング法は、マルチパラメータデータから選択した測定値をフィルタリングし、例えば、本明細書の別の場所で記載されるように、各細胞イベントについて生じた測定値を既知の閾値と比較して検証することによって、赤血球（赤血球及び網赤血球）、血小板、及び白血球を分離することを含んでよい。例えば、体積測定値が線１８２４より高く、かつ、光散乱値（多くの場合、光散乱の対数で使用される）が線１８２２より低い細胞イベントが赤血球又は網赤血球のいずれかに相当するとき、線１８２４は体積閾値となり得、線１８２２は光散乱閾値となり得る。ある場合には、例えば、線１８３０などの線によって、網赤血球集団もゲート化できる。線１８３０の右側のイベントは網赤血球であり、一方線１８３０の左側のイベントは成熟赤血球である。赤血球分析法の追加的かつ関連態様は、米国特許出願公開第２０１０／００７５３６９号、及び同第２０１０／０２４００５５号であり、これらの内容は参照により本明細書に組み込まれる。

ＷＢＣ数の決定に使用される様々な計算の説明には、使用される用語を定義することが有用である。ある場合には、記号「＃」は濃度を表す。ある場合には、添字「ＣＢＣ」、「Ｒｅｔｉｃ」及び「ＮＲＢＣ」は、それぞれ標準ＣＢＣモジュール、網赤血球モジュール、及びＮＲＢＣモジュールの使用を示す。用語「ｅｖｅｎｔｓ」は、個々の粒子数を指す。

ＷＢＣ ＆ ＮＲＢＣ数の決定に加えて、ＷＢＣ ＆ ＮＲＢＣ対ＲＢＣ数の比の算出が、及びその算出から、ＣＢＣモジュールによる（ＲＢＣ＃）と表されるＲＢＣ数（濃度）を用いる（ＵＷＢＣ＃）と表される未補正ＷＢＣ数（濃度）の算出が可能である。例えば、網赤血球モジュールに対応する未補正ＷＢＣ数（濃度）は、次式を用いて決定できる。
ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}）

任意に、ＷＢＣ ＆ ＮＲＢＣ対ＲＢＣ＋ＷＢＣ ＆ ＮＲＢＣイベント比の算出、更にはＣＢＣモジュールによる未補正ＲＢＣ数（濃度）を用いた未補正ＷＢＣ数（濃度）の算出が可能である。例えば、網赤血球モジュールに対応する未補正ＷＢＣ数（濃度）は、次式を用いて決定できる。
ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＵＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／（ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}＋ＷＢＣ＆ＮＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}））

ＣＢＣモジュール中のＷＢＣ干渉がＲＢＣ＃数の精度に影響するとき、この任意手法により正確な結果が得られる。

未補正ＷＢＣ数は、ＮＲＢＣモジュールによるＮＲＢＣの割合（ＮＲＢＣ％）を用いて補正できる。ある場合には、ＮＲＢＣ％は、米国特許第７，００８，７９２号、及び同第７，２０８，３１９号（これらの内容は参照により本明細書に組み込まれる）に記載されるものなどの、手法を用いて決定できる。例えば、ＮＲＢＣ％（ＮＲＢＣ濃度とも称され得る）は、米国特許第７，２０８，３１９号の実施例１に記載されるＮＲＢＣモジュールを用いて決定できる。米国特許第７，２０８，３１９号の実施例１で使用されるとき、用語、濃度は、百分率として記載されており、単位体積当たりのカウント数の単位による集団数ではないことに留意されたい。ある場合には、ＮＲＢＣ％は、図７Ａに示されるＮＲＢＣチャネル７７０ａを用いて決定できる。例として、網赤血球モジュールに対応する補正ＷＢＣ数（濃度）は、次式を用いて決定できる。
ＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＵＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}／（１＋ＮＲＢＣ％_ＮＲＢＣ）

図１９は、本発明の実施形態による代表的なＮＲＢＣ処理チャンバ１９００の態様を示す。ここに示されるように、ＮＲＢＣ処理法は、血液をＮＲＢＣチャンバ１９１０に送達する工程［工程１］と、血液サンプルを溶解剤と接触させるために、ＮＲＢＣ溶解剤をチャンバ１９１０に導入する工程［工程２］と、を含んでよい。ＮＲＢＣ処理法は、更に、分析のためにサンプルをフローセル１９２０に移送する工程［工程３］と、結果を表示する工程［工程４］と、を含んでよい。関連して、図２０は、本発明の実施形態による代表的なＮＲＢＣ処理サイクルの態様を示す。ここに示されるように、血液サンプルの一部を希釈し、溶解試薬で処理をして、予測可能な状態で存在し得るＮＲＢＣ、ＷＢＣ、及び任意の血小板又は細胞デブリを保持しながら、非有核赤血球を選択的に除去できる。ＮＲＢＣ処理サイクル２０００は、総溶解サイクル２０１０と、空気混合サイクル２０２０と、溶解サイクル２０３０と、を含んでよい。

様々な体積伝導度散乱（ＶＣＳ）パラメータを使用して、ＮＲＢＣモジュールを用いるＮＲＢＣ分析が可能である。ある場合には、軸方向光損失及びＤＣインピーダンス測定値を用いて、ＮＲＢＣを評価できる。例えば、図２１は、ＮＲＢＣモジュール試薬及び本明細書の別の場所で記載される手順を使用して処理し、分析した、有核赤血球を含む臨床全血サンプルのＤＣ対ＡＬＬ散布図を示す。ここに示されるように、有核赤血球（ＮＲＢＣ）は、白血球と細胞デブリから分離したクラスタを形成する。サンプルのＮＲＢＣ濃度は、同定されたＮＲＢＣクラスタ（図２１）中の細胞数を白血球（ＷＢＣ）数で除し、その商に１００を乗ずることによって算出できる。ＮＲＢＣ濃度は、用手的参照法の単位と同じＮＲＢＣの数／ＷＢＣ １００個として報告でき、又は、全血１マイクロリットル（μＬ）当たりのＮＲＢＣの絶対数として報告できる。別の実施形態では、図２２に示すように、有核赤血球を他の細胞種から区別するプロセスは、軸方向光損失と低角度光散乱測定値（例えば５．１°での光散乱などのＬＳ１）との組み合わせを使用できる。この実施形態では、軸方向光損失及び低角度光散乱信号を測定することによって、溶解した血液サンプルをフローセル内で分析する。得られる軸方向光損失及び低角度光散乱信号を用いることによって、有核赤血球を他の細胞種から区別する。ある場合には、低角度光散乱信号は１０°未満で測定される。ある場合には、低角度光散乱は、約１°〜約７°の範囲内の角度、又は約４°〜約６°の範囲内の角度に相当する。

代表的なＮＲＢＣ処理法では、ある量の血液を希釈し（例えば等張性血液希釈剤を用いて）、血液分析器の混合チャンバ内である量の溶解試薬と混合してよい。混合後一定時間（例えば約９秒）において、有核赤血球の分析のため、サンプル混合液をシース流体と共にフローセルに送達してよい。代表的な溶解試薬は、赤血球の溶解及び有核赤血球の分析用の活性成分、例えば、約４のｐＨを有する、３６ｇ／Ｌの塩化ドデシルトリメチルアンモニウム（５０％溶液）及び３．６ｇ／Ｌの臭化テトラデシルトリメチルアンモニウムを含む水溶液であってよい。

ＷＢＣ集団がＮＲＢＣを含まない別の実施形態では、ＷＢＣ量を計数する工程は、次式によってその関係を単に計算する工程を含んでよい。
ＷＢＣ＃_{Ｒｅｔｉｃ}＝ＲＢＣ＃_ＣＢＣ×（ＷＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}／ＲＢＣ_{ｅｖｅｎｔｓ Ｒｅｔｉｃ}）

図２３は、既知の標準品に対してプロットした高ＷＢＣ数における、ＷＢＣモジュールによるＷＢＣ数値の分散を示す。高い白血球数では、白血球数が実際の標準品から顕著に逸脱していることが容易にわかる。回帰直線は、１対１相関を表す点線より下にある。結果として、白血球は実際より少なく数えられる。ここに示す実線は、実際のデータポイントで計算された回帰直線であり、式ｙ＝０．８８３ｘと記載される。

図２４は、図２３と同じ測定を示し、網赤血球モジュールによって決定されたＷＢＣ数が標準品と比較されている。示されるように、回帰直線は、１対１相関を表す点線に更に一致している。この手法は、同一サンプルの光散乱パラメータ（例えば光散乱及び軸方向光損失）、並びにＲＢＣ（成熟ＲＢＣ及び網赤血球）及びＷＢＣ＆ＮＲＢＣイベントを測定するために装備された任意の血液分析器によって使用してよい。

本明細書の別の場所で記載されるように、ＷＢＣ計数手法は、ＷＢＣを多く含むサンプルの分析に特に有用である。例えば、代表的な手法を用いて、１０^３／μＬ当たりＷＢＣが４００個を超えるサンプルにおいて、ＷＢＣ数を得ることができる。更に、代表的な手法は、大型血小板、血小板凝集塊、ＮＲＢＣ、又は脂質などのその他干渉物質による干渉がある場合でも、信頼できるＷＢＣ数を得ることができる。

本発明の実施形態は、広範なＷＢＣ数値を報告できるＷＢＣ計数手法を提供する。更に、本明細書に開示されるＷＢＣ計数手法は、同時通過によるＷＢＣ数損失の補償を必要とせずに実施できる。網赤血球モジュールは、通常ＷＢＣより１０００倍密度が高いＲＢＣを処理できる。したがって、ＷＢＣ数について同時通過を無視することができる。

本明細書の別の場所で記載されるように、代表的なＷＢＣ計数手法は、ＲＢＣを化学的に破壊することによってＲＢＣとＷＢＣを分離する、溶解手順を使用せずに実施できる。かかる溶解手順は、多くの場合、正確な制御プロトコル及び分注プロトコル、特殊な試薬、特定のタイミング及び温度パラメータなどを必要とする。関連して、いかなる溶解されていないＲＢＣは、ＷＢＣに対する大きな干渉を引き起こし得る。本発明の実施形態は、ＲＢＣをＷＢＣから分離するデジタル処理法を用いることによって、これらの問題を回避する手法を包含する。更に、代表的なＷＢＣ法は、流量測定又は制御（例えば多くの場合、サンプル体積の計算に利用される）を利用することなく実施できる。更に、代表的なＷＢＣ法を機能させて、ＷＢＣを多次元空間内の血小板干渉から分離でき、したがって、大型血小板又は血小板凝集塊の干渉に伴う問題を回避できる。

本明細書に記載される計算、つまり演算はそれぞれ、ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアを有するコンピュータ又はその他プロセッサを用いて実行されてよい。様々な方法工程はモジュールによって実行されてよく、モジュールは、本明細書に記載される方法工程を実行するために配置される、任意の広範なデジタル及び／又はアナログデータ処理ハードウェア及び／又はソフトウェアを備えてよい。データ処理ハードウェアを任意に備えるモジュールは、これらに伴って適当な機械プログラミングコードを有することによって、これらの工程のうち１つ以上を実行するのに適しており、２つ以上の工程（又は２つ以上の工程の部分）に対するモジュールは、任意の広範な統合処理及び／又は分散処理アーキテクチャにおいて、単一のプロセッサボードに組み込まれている、又は、異なるプロセッサボードに分かれている。これらの方法及びシステムは、多くの場合、上記方法工程を実行するための命令を伴う、コンピュータ読み取り可能なコードを組み込む有形媒体を利用するだろう。好適な有形媒体は、メモリ（揮発性メモリ及び／又は不揮発性メモリを含む）、記憶媒体（例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、テープなどへの磁気記録、ＣＤ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなどといった光学式メモリ、又は任意のその他デジタル若しくはアナログ記憶媒体）などを含んでよい。

図面中に示し、上記で説明したものと異なる構成要素の配置、並びに、示されていない、すなわち説明されていない構成要素及び工程は可能である。同様に、一部の特徴及びサブコンビネーションは有用なものであり、他の特徴及びサブコンビネーションに関係なく使用できる。本発明の実施形態は、限定目的ではなく例示目的で説明しており、本発明の読者には、別の実施形態が明らかになるであろう。特定の場合では、方法工程又は操作が異なる順序で実施、つまり実行されてよく、あるいは、操作を追加、削除、又は変更してもよい。本発明の特定の態様では、ある要素若しくは構造を提供するため、又は、ある機能を実行するために、単一の構成要素を複数の構成要素と置き換えてよく、複数の構成要素を単一の構成要素と置き換えてよいことが理解され得る。かかる置換が本発明の特定の実施形態の実行に有効でない場合を除き、かかる置換は本発明の範囲内であると見なされる。

当然のことながら、本発明の実施形態の図及び説明を簡略化して、本発明の明確な理解に関連する要素を説明している。しかしながら、当業者は、これらの及び他の要素が望ましい場合があると認識するであろう。しかしながら、かかる要素は当該技術分野において周知であり、本発明のより良い理解を助けるものではないため、本明細書にかかる要素の説明は提供されない。当然のことながら、図は、組立図としてではなく、例示目的で示されている。省略された詳細点及び変更点、又は別の実施形態は、当業者の専門範囲内である。

本発明の特定の態様では、ある要素若しくは構造を提供するため、又は、ある機能を実行するために、単一の構成要素を複数の構成要素と置き換えてよく、複数の構成要素を単一の構成要素と置き換えてよいことが理解され得る。かかる置換が本発明の特定の実施形態の実行に有効でない場合を除き、かかる置換は本発明の範囲内であると見なされる。

本明細書に示される実施例は、本発明の潜在的かつ特定の実施例を例示することを意図している。当業者には、実施例は、主に本発明の説明を目的としていると理解され得る。本発明の趣旨から逸脱することなく、本明細書に記載されるこれらの図又は操作に対して変更があってもよい。例えば、特定の場合では、方法工程又は操作が異なる順序で実施、つまり実行されてよく、あるいは、操作を追加、削除、又は変更してもよい。

更に、一方では、本発明の特定の実施形態は、本発明を説明する目的であり、本発明を限定する目的ではなく本明細書に記載されているが、当業者によって、本発明の原理及び範囲の内で、特許請求の範囲に記載される本発明から逸脱することなく、詳細、材料、及び要素、工程、構造の配置、並びに／又は部品において多くの変更がなされ得ることが理解されるであろう。

本開示で論じた全ての特許、特許公開、特許出願、雑誌論文、書籍、技術文献などは、それらの全体があらゆる目的で参照により本明細書に組み込まれる。

図面中に示し、上記で説明したものと異なる構成要素の配置、並びに、示されていない、すなわち説明されていない構成要素及び工程は可能である。同様に、一部の特徴及びサブコンビネーションは有用なものであり、他の特徴及びサブコンビネーションに関係なく使用できる。本発明の実施形態は、限定目的ではなく例示目的で説明しており、本発明の読者には、別の実施形態が明らかになるであろう。したがって、本発明は、上記の、又は図に示した実施形態に限定されず、以下の特許請求の範囲から逸脱することなく、様々な実施形態及び変更がなされてよい。

Claims (28)

1. 生体サンプル中の白血球状態を判定する自動化システムであって、前記自動化システムは、
   前記生体サンプルの第１赤血球濃度を決定するように構成される第１モジュールであって、前記第１モジュールは、全血球計算（ＣＢＣ）モジュールであり、前記第１赤血球濃度は、前記生体サンプル中の赤血球の濃度である、第１モジュールと、
   前記生体サンプルの白血球と有核赤血球とを合わせた数、及び前記生体サンプルの第２赤血球数を決定するように構成される第２モジュールであって、前記第２モジュールは、体積伝導度散乱（ＶＣＳ）モジュールであり、前記第２赤血球数は、前記生体サンプル中の成熟赤血球及び網赤血球の数である、第２モジュールと、
   第１因数と第２因数との積に基づいて前記白血球状態を判定するように構成され、前記第１因数が前記第１赤血球濃度を含み、前記第２因数が前記白血球と有核赤血球とを合わせた数の前記第２赤血球数に対する比を含む、データ処理モジュールと、を備える、自動化システム。
2. 前記生体サンプルが溶解されていない、請求項１に記載の自動化システム。
3. 前記生体サンプルの有核赤血球の割合を決定するように構成される第３モジュールを更に含み、前記データ処理モジュールが、前記第１赤血球濃度、前記白血球と有核赤血球とを合わせた数、前記第２赤血球数、及び前記有核赤血球の割合に基づいて、調整済みの白血球状態を判定するように構成される、請求項１に記載の自動化システム。
4. 前記調整済みの白血球状態が、前記生体サンプルの前記有核赤血球の割合に対する前記白血球状態の比に基づく、請求項３に記載の自動化システム。
5. 前記第２モジュールが、前記生体サンプルの推定される白血球数を決定するように更に構成され、前記データ処理モジュールが、前記第１赤血球濃度と、前記推定される白血球数の前記第２赤血球数に対する比との積に基づいて調整済みの白血球状態を判定するように構成される、請求項１に記載の自動化システム。
6. （ａ）細胞照合ゾーンを有する光学素子と、
   （ｂ）前記生体サンプルの流体力学的に集中した流れを前記細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、
   （ｃ）前記細胞照合ゾーンを１つずつ通過する前記生体サンプルの細胞の直流（ＤＣ）インピーダンスを測定するように構成される電極アセンブリと、
   （ｄ）ビーム軸に沿って光ビームを方向付けるように向けられ、前記細胞照合ゾーンを１つずつ通過する前記生体サンプルの細胞を照射する、光源と、
   （ｅ）前記細胞照合ゾーンと光学的に結合され、前記生体サンプルの前記照射された細胞によって散乱され、前記細胞を透過した光を測定する光検出アセンブリであって、
   （ｉ）前記ビーム軸に対して第１範囲内の前記照射された細胞からの第１伝播光と、
   （ｉｉ）前記光ビーム軸に対して第２の角度範囲内の前記照射された細胞からの第２伝播光であって、前記第２範囲が前記第１範囲と異なる第２伝播光と、
   （ｉｉｉ）前記ビーム軸に沿って前記照射された細胞から伝播された軸方向光と、を測定するように構成される、光検出アセンブリと、
   （ｆ）前記生体サンプルの前記第１赤血球濃度を決定するように構成される開口槽と、を更に備え、
   前記データ処理モジュールが、前記生体サンプルの細胞からの前記ＤＣインピーダンスの測定値、前記第１伝播光の測定値、前記第２伝播光の測定値、及び前記軸方向光の測定値の第１部分集合を関連付け、前記白血球と有核赤血球とを合わせた数を決定するように構成され、
   前記データ処理モジュールが、前記生体サンプルの細胞からの前記ＤＣインピーダンスの測定値、前記第１伝播光の測定値、前記第２伝播光の測定値、及び前記軸方向光の測定値の第２部分集合を関連付け、前記第２赤血球数を決定するように構成される、請求項１に記載の自動化システム。
7. 前記第１部分集合が、前記第１伝播光の測定値と、前記軸方向光の測定値と、を含み、前記第１伝播光の測定値が、低角度光散乱（ＬＡＬＳ）測定値を含み、前記軸方向光の測定値が、軸方向光損失（ＡＬＬ）測定値を含む、請求項６に記載の自動化システム。
8. 前記第２部分集合が、前記ＤＣインピーダンスの測定値と、前記第１伝播光の測定値と、を含む、請求項６に記載の自動化システム。
9. 前記白血球状態の判定が、白血球濃度を決定することを含む、請求項１に記載の自動化システム。
10. 前記データ処理モジュールが、前記白血球濃度を、血液の体積当たりの白血球数として決定するように構成される、請求項９に記載の自動化システム。
11. 生体サンプル中の白血球状態を判定する自動化された方法であって、前記自動化された方法は、
    第１モジュールを用いて、前記生体サンプルの第１赤血球濃度を決定することであって、前記第１モジュールは、全血球計算（ＣＢＣ）モジュールであり、前記第１赤血球濃度は、前記生体サンプル中の赤血球の濃度である、ことと、
    第２モジュールを用いて、前記生体サンプルの白血球と有核赤血球とを合わせた数、及び前記生体サンプルの第２赤血球数を決定することであって、前記第２モジュールは、体積伝導度散乱（ＶＣＳ）モジュールであり、前記第２赤血球数は、前記生体サンプル中の成熟赤血球及び網赤血球の数である、ことと、
    データ処理モジュールを用いて、第１因数と第２因数との積に基づく前記白血球状態を判定することであって、前記第１因数が前記第１赤血球濃度を含み、前記第２因数が前記白血球と有核赤血球とを合わせた数の前記第２赤血球数に対する比を含む、ことと
    を含む、自動化された方法。
12. 前記生体サンプルが溶解されていない、請求項１１に記載の自動化された方法。
13. 第３モジュールを用いて、前記生体サンプルの有核赤血球の割合を決定することを更に含み、前記白血球状態を判定する工程が、前記第１赤血球濃度、前記白血球と有核赤血球とを合わせた数、前記第２赤血球数、及び前記有核赤血球の割合に基づいて、調整済みの白血球状態を判定することを含む、請求項１１に記載の自動化された方法。
14. 前記調整済みの白血球状態が、前記生体サンプルの前記有核赤血球の割合に対する前記白血球状態の比に基づいて判定される、請求項１３に記載の自動化された方法。
15. 前記第２モジュールを用いて、前記生体サンプルの推定される白血球数を決定することと、前記データ処理モジュールを用いて、前記第１赤血球濃度と、前記推定される白血球数の前記第２赤血球数に対する比との積に基づいて調整済みの白血球状態を判定することとを更に含む、請求項１１に記載の自動化された方法。
16. （ａ）前記生体サンプルの流体力学的に集中した流れを光学素子の細胞照合ゾーンに向けて送達することと、
    （ｂ）電極アセンブリを用いて、前記細胞照合ゾーンを１つずつ通過する前記生体サンプルの細胞の電流（ＤＣ）インピーダンスを測定することと、
    （ｃ）軸を有する電磁ビームを用いて、前記細胞照合ゾーンを１つずつ通過する前記生体サンプルの細胞を照射することと、
    （ｄ）光検出アセンブリを用いて、前記ビーム軸に対して第１範囲内の前記照射された細胞からの第１伝播光を測定することと、
    （ｅ）前記光検出アセンブリを用いて、前記ビーム軸に対して第２の角度範囲内の前記照射された細胞からの第２伝播光を測定することであって、前記第２範囲が前記第１範囲と異なっている、ことと、
    （ｆ）前記光検出アセンブリを用いて、前記ビーム軸に沿って前記照射された細胞から伝播された軸方向光を測定することと
    を更に含み、
    前記第２モジュールが、前記生体サンプルの細胞からの前記ＤＣインピーダンスの測定値、前記第１伝播光の測定値、前記第２伝播光の測定値、及び前記軸方向光の測定値の第１部分集合に基づいて、前記白血球と有核赤血球とを合わせた数を決定し、
    前記第２モジュールが、前記生体サンプルの細胞からの前記ＤＣインピーダンスの測定値、前記第１伝播光の測定値、前記第２伝播光の測定値、及び前記軸方向光の測定値の第２部分集合に基づいて、前記第２赤血球数を決定する、請求項１１に記載の自動化された方法。
17. 前記第１部分集合が、前記第１伝播光の測定値と、前記軸方向光の測定値と、を含み、前記第１伝播光の測定値が、低角度光散乱（ＬＡＬＳ）測定値を含み、前記軸方向光の測定値が、軸方向光損失（ＡＬＬ）測定値を含む、請求項１６に記載の自動化された方法。
18. 前記第２部分集合が、前記ＤＣインピーダンスの測定値と、前記第１伝播光の測定値と、を含む、請求項１６に記載の自動化された方法。
19. 前記白血球状態を判定する工程が、白血球濃度を決定することを含む、請求項１１に記載の自動化された方法。
20. 前記データ処理モジュールを用いて前記白血球状態を判定する工程が、白血球濃度を血液の体積当たりの白血球数として決定することを含む、請求項１１に記載の自動化された方法。
21. 生体サンプルの白血球状態を判定する自動化システムであって、前記自動化システムは、
    （ａ）前記生体サンプルの第１サンプルデータを得る全血球計算（ＣＢＣ）モジュールであって、前記第１サンプルデータは、前記生体サンプルの第１赤血球濃度を含み、前記第１赤血球濃度は、前記生体サンプル中の赤血球の濃度である、ＣＢＣモジュールと、
    （ｂ）前記サンプルが開口部を通過する際に、前記生体サンプルの第２サンプルデータを得る体積伝導度散乱（ＶＣＳ）モジュールであって、前記第２サンプルデータは、軸方向光損失測定値、光散乱測定値、電流測定値、又はこれらの組み合わせを含む、ＶＣＳモジュールと、
    （ｂ）プロセッサと、
    （ｃ）コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体であって、前記コンピュータアプリケーションは、前記プロセッサによって実行されるとき、前記自動化システムに、
    （ｉ）前記第２サンプルデータに基づいて、前記生体サンプルの白血球と有核赤血球とを合わせた数、及び前記生体サンプルの第２赤血球数を決定することであって、前記第２赤血球数は、前記生体サンプル中の成熟赤血球及び網赤血球の数である、ことと、
    （ｉｉ）第１因数と第２因数との積に基づいて、前記生体サンプルの前記白血球状態を判定することであって、前記第１因数が前記第１赤血球濃度を含み、前記第２因数が前記白血球と有核赤血球とを合わせた数の前記第２赤血球数に対する比を含む、ことと、
    （ｉｉｉ）前記判定された白血球状態に関する情報を前記プロセッサから出力することと
    を行わせるように構成される、記憶媒体と
    を備える、自動化システム。
22. 前記プロセッサ、前記記憶媒体、又は両方が、コンピュータ内に組み込まれ、前記コンピュータがネットワークを介して血液学的機器とリモート通信する、請求項２１に記載の自動化システム。
23. 前記コンピュータアプリケーションは、前記プロセッサによって実行されるとき、前記自動化システムに、前記生体サンプルの前記判定された白血球状態に基づいて、個体が異常白血球状態を有し得ることの指標を提供することを行わせるように構成され、前記生体サンプルが前記個体から得られる、請求項２１に記載の自動化システム。
24. 前記コンピュータアプリケーションは、前記プロセッサによって実行されるとき、前記自動化システムに、白血球濃度として前記白血球状態を判定することを行わせるように構成され、前記白血球濃度が血液の体積当たりの白血球数を含む、請求項２１に記載の自動化システム。
25. 患者の治療レジメンを決定するためのシステムであって、
    前記患者の生体サンプルに関するサンプルデータプロファイルにアクセスするための手段であって、前記サンプルデータプロファイルは、前記生体サンプルの第１赤血球濃度と、前記生体サンプルの白血球と有核赤血球とを合わせた数と、前記生体サンプルの第２赤血球数とを含み、前記第１赤血球濃度は、全血球計算（ＣＢＣ）モジュールを用いて得られた前記生体サンプル中の赤血球の濃度であり、前記第２赤血球数は、体積伝導度散乱（ＶＣＳ）モジュールを用いて得られた前記生体サンプル中の成熟赤血球及び網赤血球の数である、手段と、
    第１因数と第２因数との積に基づいて前記患者の白血球状態を判定するように構成されたコンピュータシステムであって、前記第１因数が前記第１赤血球濃度を含み、前記第２因数が前記白血球と有核赤血球とを合わせた数の前記第２赤血球数に対する比を含む、コンピュータシステムと
    を含み、前記治療レジメンが、前記白血球状態に基づいて前記患者に対して決定されることを特徴とする、システム。
26. 前記白血球状態が、白血球関連疾患の正の指標を含む、請求項２５に記載のシステム。
27. 前記第１赤血球濃度が赤血球槽を用いて得られ、このとき、前記生体サンプルの前記白血球と有核赤血球とを合わせた数が、前記生体サンプルの細胞から得られたＤＣインピーダンスの測定値、第１伝播光の測定値、第２伝播光の測定値、及び軸方向光の測定値の第１部分集合に基づいて決定され、前記生体サンプルの前記第２赤血球数が、前記生体サンプルの細胞から得られたＤＣインピーダンスの測定値、第１伝播光の測定値、第２伝播光の測定値、及び軸方向光の測定値の第２部分集合に基づいて決定される、請求項２５に記載のシステム。
28. 前記コンピュータシステムを用いて前記白血球状態を判定する工程が、前記生体サンプルの白血球濃度を決定することを含み、前記白血球濃度が血液の体積当たりの白血球数を含む、請求項２５に記載のシステム。