JP6517933B2 - 検査システム、検査装置、及び検査方法 - Google Patents

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Description

本発明は生体試料の検査に関する。特に、遺伝子解析や細胞機能解析等を含む生体組織の解析および病気の診断、創薬などに関するものである。
タンパク質あるいはmRNAの種類やその量、またはゲノム遺伝子の変異といったバイオマーカーは個体や組織を特徴付ける重要な指標となっている。例えば、がん診断においては病理医による細胞観察が診断の主流であるが、これらのバイオマーカーの活用は客観的な指標を提供できることや従来の画像診断では検出不可能であったわずかな変化、例えば細胞像のみでは判別できないタンパク質分子や核酸分子の部分的変化を検出できること、が大きな特徴である。
特にゲノム創薬とも呼ばれる近年の標的分子特異的な医薬品の効果判定や用量決定にはこれらバイオマーカーを用いた診断が重要である。これらのバイオマーカーを指標とすることによって、より患者個人に適した医療の提供や無駄な治療の回避による医療費の削減が進められると期待されている。バイオマーカーの高感度検出は早期診断や検体間の微妙な違いの検出に有用であり、医療や産業応用に向けたバイオマーカー検出技術の高感度化は重要である。
一方、細胞生物学的な視点から個体や組織について考察すると組織や個体は、分化状態や細胞種の構成が異なる多様性を持った細胞の集合体である。例えば、血液細胞は赤血球、リンパ球、T細胞等多様な細胞種から成り、さらには免疫細胞であるT細胞はそれぞれ異なる抗原応答性を有している。また、腫瘍組織を例に取ってみればがん組織は正常な細胞とがん化した細胞の集合であり、個々のがん細胞においてもゲノム異常の状態は一様ではなく多様性が存在していることが知られている。つまり、ある観察対象として検体から試料を採取した際には、それら試料は多様性を持った細胞の集合体であること、また採取を行った部位や時間によってそれらの多様性を持った細胞の構成や状態が変化することとなる。
遺伝子発現情報の解析手法としては定量PCR法やマイクロアレイ法、または超並列シーケンサを用いた塩基配列解析等、目的に応じて種々の技術が用いられている。ただし、遺伝子検出の技術は異なっても、これら従来法を用いた試料間の比較では試料を構成する細胞の多様性に対する考慮が成されていないことは共通であり、試験対象試料より検出された遺伝子発現量の値、つまりは試験対象を構成する細胞集団の持つ平均値、の比較解析によって特徴量の抽出を行っている。分析する試料中において目的とする細胞種の割合が十分に高い場合には従来法であっても特徴量の抽出が可能であるが、目的とする細胞の割合が低い場合には妥当性に乏しい技術となる。
より詳しくは、上述の従来法を用いて試料間を比較する場合、少数の目的細胞に由来する特徴量は多数を占める他の細胞由来の特徴量に埋没するために、バイオマーカーの高感度検出は困難となる。例えば、腫瘍組織を想定した場合、腫瘍組織におけるがん細胞の割合が50%以下であることは一般的な事象である。さらに近年、それらがん細胞の多様性の内に数%以下の割合と推定されるがん幹細胞の存在を示唆する知見が得られており、そのようながん幹細胞が有するバイオマーカーを検出することは困難であった。また別の事例として、誘導率が数%〜20%であるiPS細胞の分析や評価を想定した場合にも試料の平均値を用いた従来法による分析では存在割合の低いiPS細胞の特徴量を見逃す恐れがある。
上記の課題を解決する手法として、個々の細胞を個別に解析することで少数の細胞が持つ特徴抽出を行う技術の研究が進められている。これらは、多数の細胞から構成される生体組織のゲノム解析や遺伝子発現解析やタンパク質解析を行うときに、個々の細胞のゲノムや遺伝子発現やタンパク質量の違いに注目して解析する技術であり単一細胞解析技術と称される。単一細胞解析技術は計測対象試料の単位を一細胞もしくは小数の細胞とすることによってバイオマーカーの検出感度を向上させる技術として重要性が認識され始めている。
このような状況下で、例えば非特許文献1に示されるように、ほぼ全てのmRNAをcDNAに変え、ビーズ上に保持したcDNAライブラリ(全てのcDNAを含んだcDNA集合体)を作製して定量分析に利用する方法が考案されている。本技術ではcDNAライブラリを繰り返し利用することで試料分割による微量発現遺伝子の分子数低下を防ぎ、1細胞中に含まれる複数遺伝子の発現量を正確に計測できることが示されている。
Nature Method vol.6、no.7、503-506 (2009)
これまで述べてきたように、組織、検体が多様な細胞種の集合で構成されていることから、感度の高いバイオマーカー検出には細胞を個別に計測する単一細胞解析技術が有用である。ただし、いかに精度良く一つの細胞のバイオマーカーを検出したとしても、その検出値は本来の目的である組織や検体の状態把握には不十分である。なぜならば、一つの細胞の分析結果が示すのはその細胞の特徴量を示すものであって、一つの細胞の分析結果を多様な細胞の集団である組織の直接的な評価指標とするのは著しく不適切である。
そこで、可能な限り多くの細胞について1細胞レベルで分析を行い、それらの分析結果を統合することによって多様性を有する組織の特徴量とすることが望ましい。従来の細胞集団を対象とする分析技術が通常使用する細胞数は10の3乗から6乗個であり、それら細胞集団解析と同等の細胞数となるまで単一細胞解析を繰り返して実行することによって単一細胞解析結果の妥当性を向上させることも考えられるが、単一細胞解析技術は細胞個々について分析を行う技術であるため細胞数の増加は解析費用、労力、解析時間の増大に直結することとなる。
本発明は、このような従来技術の問題点に鑑み、解析費用、労力、解析時間を抑えつつ、高精度なバイオマーカー検出を実現することを目的とする。
上述した課題の少なくとも一の課題を解決するための本発明の一態様として、検体から複数の生体試料の特徴量を光学的に取得し、特徴量を同一検体に関する事前の検査情報と比較し、比較結果に基づいて、生体試料の遺伝子分析への処理継続か、同一検体からの試料再調整か、の何れを行うかを判定する指標を算出する構成とした。
本発明により単一細胞解析または少数の細胞集団の分析において分析費用、分析時間、労力の抑制を図りながら、検査試料を適切に選択し妥当性を担保することで、より信頼性の高いバイオマーカー検出が実現できる。
単一細胞解析検査システムにおける処理内容を示すフローチャート。 試料適合基準データベースに格納される情報の一例を示す図。 個別細胞基準データベースに格納される情報の一例を示す図。 ライブラリ基準データベースに格納される情報の一例を示す図。 単一細胞解析検査システムに構成の一例を示すブロック構成図。
以下、本発明の実施形態の一例について、図面を参照して説明する。ただし、本実施例は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明を限定するものではない。また、本実施例では次世代シーケンサを用いた遺伝子発現解析を例としてあげているが、遺伝子の検出方法として定量PCRやマイクロアレイ等の他の手法を用いた場合も本発明に含まれる。また、同様に遺伝子発現解析も個々の細胞に由来するバイオマーカーの一例であり、検出対象がmiRNAやゲノムDNA等の核酸分子やタンパク質、あるいは細胞の代謝物である場合を含む。
本実施例において検体とは検査対象である特定個人に由来する試料であり、同一個人に由来しても試料採取箇所、試料採取時期、試料採取方法等が異なる場合は別の試料とみなす。また、切片作製やレーザーマイクロダイセクション法等による試料の一部分の回収や、セルソータ等による特定細胞等の濃縮によって検体より作製された検体の一部分を本実施例では特に試験試料と定義する。例えばバイオプシーによって回収された試料が検体であり、それらの検体を病理観察する際に用いられるパラフィン包埋切片は試験試料となる。
本実施例は、先に述べた細胞及び組織の多様性を考慮した、より正確なバイオマーカー検出を行うことを目的としていることが従来のバイオマーカー検出技術と大きく異なる点の一つである。すなわち、同一検体に由来する試験試料であっても、異なる試験試料は厳密には同一ではない細胞集団であり、高感度のバイオマーカー検出技術であれば特にそれら試験試料の違いを考慮した判断が重要となる。例えば、がん診断における組織診では病理医により試験試料のパラフィン包埋切片の顕微鏡観察が実施される。その観察結果から病理医が遺伝子解析等によるバイオマーカーの追加分析を判断した際に検体に対するバイオマーカー検出が実施される。この際、バイオマーカー検出に用いられる試験試料は先に顕微鏡観察を行ったパラフィン包埋切片に連続する切片であるため、同一検体由来ではあるものの試料中の位置空間が先の観察試料とは異なる試験試料となる。
すなわち、本実施例では、異なる試験試料を用いているために、顕微鏡観察を行う試験試料とバイオマーカー検出を行う試験試料ではがん細胞の割合やがん細胞の多様性に違いがある可能性を十分に考慮した単一細胞解析検査システム、単一細胞解析検査装置、単一細胞解析検査方法について説明する。
バイオマーカー検出の対象とする試料の選定は大きな課題である。組織や細胞の多様性を考慮するならば、組織の採取場所や採取時期が異なる検体は異なる多様性を持つことから、それらの多様性を考慮して適切な試料に対して分析を実行することが重要である。まずは、本実施例のシステム構成例の説明に先立ち、試料選定の重要性をがん組織を例に取って説明する。
がん組織は正常な細胞とがん化した細胞の集合した組織であり、またがん細胞間にも多様性が存在していることが知られている。さらには一つの腫瘍組織の中においても正常細胞とがん細胞の割合等は腫瘍の部位によって多様となっている。よって、あるがん組織の性質を詳細に把握することを目的とする場合にはi)腫瘍組織の複数の部位から試料を調製し、ii)各試料片について単一細胞レベルで分析を行い、iii)それらの組織片の分析結果を統合する、ことが求められるが、分析対象とした試料が妥当性を欠く場合は、例えば腫瘍組織中でがん細胞割合が極端に低い領域、その分析結果は誤った判定の原因となる。つまり、細胞や組織が本質的に多様な集団であることを考慮すると、単一細胞解析技術を用いたバイオマーカーの高感度検出では、検査試料の妥当性判定が極めて重要となる。
このような検査試料の妥当性判定の重要性を踏まえ、本実施例における単一細胞解析検査システムの構成例について図5を用いて説明する。本システムは、試料適合基準データベース501と、個別細胞基準データベース502と、ライブラリ基準データベース503と、細胞の観察を行う顕微鏡観察部504と、個別化細胞を調製する単一細胞解析処理部505と、定量PCRを行う定量PCR装置506、作製したDNAライブラリの塩基配列解析を行うDNAシーケンサ507と、これらに接続可能な単一細胞検査装置200を備える。
また、単一細胞検査装置200は、演算部608と、判定結果表示部609を備える。演算部608は、図1を用いて後述するように、試料適合基準データベース501と、個別細胞基準データベース502と、ライブラリ基準データベース503の少なくとも何れか一つを参照して、参照した基準データベースと各検査値との比較による演算処理と判定処理を行う。また、判定結果表示部609は、演算部608による演算及び判定の結果を表示する。
試料適合基準データベース501は、図2で詳述するように、同一検体由来の試験試料を用いて事前に実施した精密検査判定102の結果を参照基準とした基準値と、試料適合判定201の結果と適用されるバイオマーカー検査技術によって定められる試料の条件を格納している。
個別細胞基準データベース502は、図3で詳述するように、個別細胞評価204の結果を参照基準とした基準値と、適用されるバイオマーカー検査技術によって定められる試料の条件を格納している。
ライブラリ基準データベース503は、図4で詳述するように、個別細胞評価204の結果を参照基準とした基準値と、適用されるバイオマーカー検査技術によって定められる試料の条件を格納している。
なお、本実施例では試料適合基準データベース501、個別細胞基準データベース502、ライブラリ基準データベース503を個別のデータベースとして例示しているが、これらのデータベースを一つの記憶媒体中に構成してもよい。
本システムは従来では達成困難であった組織及び細胞多様性を考慮した検体評価/解析を実現するものであり、これら装置やデータベースの一部あるいは複数を連結したシステムとすることも可能である。
次に、図1を用いて本システムの処理フローの一例について説明する。本システムは、細胞及び組織の多様性を高度に考慮して高感度バイオマーカー検出解析の結果から検体の評価を行うために以下の処理を行う。さらに、必要に応じて工程の追加または削減を行った処理を行う。
本システムによる処理に先立って、事前に、検体より試験試料が調製され(101)、病理医や検査者等によってそれら試験試料の検査結果より精密検査の要否が判定され(102)、精密検査に供試される試験試料が調製される(103)。その後、本システムが以下の処理を行う。
まず、単一細胞解析検査装置200による試料適合判定201について説明する。これまで述べてきたように、精密検査要否判定102に用いられた試験試料とバイオマーカー検出に供試される検査試料は同一ではないため、単一細胞検査装置200は精密検査判定102の後の試験試料調整103で調整された試料に対して新たに試料適合判定201を実施する。試料適合判定201では、バイオマーカー検査に供試される試験試料調整103で調整された試料に対し例えば顕微鏡504等による観察が実施され、その観察結果に対し演算部608が試料適合基準データベース501を参照して、先に実施した精密検査要否判定102の検察結果と照合することによってその適合性を確認し、処理の継続または試験試料の再調製の指標を判定結果表示部609に提示する。
試料適合判定201において、同一検体由来の試験試料を用いて事前に実施した精密検査判定102の結果は重要な指標である。なぜならば、生体組織および細胞の多様性を考慮するならば試験試料はそれぞれ個別の個性を持った細胞群であるため、試料適合判定に一律な判定基準を設けるのではなく、同一検体由来の試験試料間の比較とすることが合理的である。また、試料適合性判定201において実施される試料の検査は先の精密検査判定102と同じ手法である場合もあるが、以降に実施する精密なバイオマーカー検出の妨げとならない手法であることが望ましいために、異なる手法、例えば試料に対する侵襲性の少ない位相差顕微鏡やラマン像観察または免疫染色による特定抗原の検出、によって試料適合判定を実施する。二つの判定方法が異なる場合には両方法の観察結果の対応付けを行うための基準が設定され、それら基準は試料適合判定の参照情報として試料適合基準データベース501に収められている。より詳しくは、試料適合判定201において演算部608は試料適合基準データベース501より同一検体由来の精密検査判定102の結果とその判定基準に対応する試料適合判定201の検査結果を参照することによって検査継続または試験試料調整103での再調製の判定を実施する。
図2を用いて、試料適合判定201に用いる試料適合基準データベース501に格納される情報の一例について説明する。試料適合基準データベース501は、基準値2008として、第一試験試料調製101を用いた検査の結果における、がん細胞数2001、がん細胞割合2002、進行度2003といった病理適合性判定の基準を格納している。
また、試料適合基準データベース501は、基準値2008として、病理適合性判定の基準に加え、試料固定手法2004、試料保管温度2005、試験試料サイズ2006といった試験手法適合性の判定基準も格納している。これらは、次の工程である細胞分離203にて要求される試料の水準を判断する指標であり、判断対象の試験試料の適合性の基準となる。
演算部608は、第二試験試料調製103の検査結果2009を基準値2008と比較することで試験試料適合性の判定を行い、判定結果2007を記録する。
ここで、図2には腫瘍組織について記載される項目を例示したが、これらの項目は一例であり、項目名や項目内容は第一試験試料調製101に成された検査に対応する病理適合性判定の基準である。試料適合基準データベース501の病理適合性判定基準には、精密検査判定102に用いられた第一試験試料調製101の試験試料の観察結果とバイオマーカー検査に供試される第二試験試料調製103の検査試料に対して実施された、例えば顕微鏡504等を用いた観察の結果(2001〜2003)が基準値2008と検査結果2009との間で比較可能な形式で格納される。
先に述べたように第二試験試料調製103に対して試料適合判定を可能とする検査が実施され、その結果は試料適合基準データベース501の検査結果2009に格納され、その上で2つの検査試料の検査結果比較によって検査試料の適合性の判定結果2007が格納される。
なお、試料適合基準データベース501をはじめ、各データベース501、502、503は学習的に判断基準の向上を行うことが可能となる。例えば、図1の各判定・評価(201、204、207)における評価結果に基づいて基準値2008を変更していく構成としてもよい。
また、第二試験試料調製103で調製される試験試料は精密なバイオマーカー検出に供試する試料であるため、試験手法適合性の判定基準に基づいて、実施される検査技術に応じた望ましい試料状態が定義される。図2に例示した試料固定手法2004、試料保管温度2005、試験試料サイズ2006等はバイオマーカー検査の結果に大きな影響を与える項目であり、これら検査値に影響する項目の適合性を試料適合基準データベースに格納された指標と比較、判定することが重要である。試験試料間の適合性判定に用いた検査の結果とバイオマーカー検出技術によって定義される試験試料の状態および本システムによって成された適合性判定結果の一部あるいは全体が比較閲覧可能な状態で、判定結果表示部609によって本システム使用者に対して処理継続判断の指標として提示される。
本システムの単一細胞解析検査装置200が行う試料適合判定201は、精密検査として実施するバイオマーカー検出に供試する試料の適合性判定を同一検体に由来する試験試料の結果を参照して実施することによって試験試料の適合基準を判断し、適合基準を満たさない場合は試料再調製の指示を適合基準を満たすまで繰り返すことによって、調製される試料の妥当性、つまりは検査結果の妥当性を保証することを可能とする。
また、試験試料は有限である検体から調製されるために適合基準のすべてを満たす試験試料が得られない場合も想定される。そのような場合においては、単数または複数の適合指標に妥協して以降の検査を実施することも可能である。本システムは、このような場合においても、検査に供試された試験試料の適合基準状態あるいは基準を逸脱した適合指標を明確にすることによって検査結果の判定精度向上に寄与することを可能とする。
次に、図1における単一細胞解析検査装置200による個別細胞評価204について説明する。個別細胞評価204において、単一細胞解析検査装置200は細胞分離203を行った個別細胞に対する評価を行う。個別細胞評価204の対象となる細胞は、試料適合性判定201によって処理継続が決定された試験試料に対する細胞分離203により調製されたものを対象とする。
ここで、細胞分離203は細胞個々を検査可能とするための前処理である。そのため、細胞分離203では単に細胞間の接着を剥離することによる細胞の個別化技術、またはセルソータあるいは、レーザーマイクロダイセクション等による特定細胞の分離技術、のいずれの技術であっても良く、実施するバイオマーカー検出に適した手法により調製される。
本システムによる個別細胞評価204は、分離された個々の細胞の観察とその観察結果の評価からなり、細胞の観察は単一細胞解析処理部505が行っても、顕微鏡観察部504が行っても良く、演算部608により細胞分離工程実施結果について細胞個々の評価を行う処理である。
図3を用いて、演算部608が参照して個別細胞評価204に用いる個別細胞基準データベース502に格納される検査項目情報の一例について説明する。個別細胞基準データベース502には、第一試験試料調製101を用いた検査の結果および試料適合判定201の検査結果が格納されている。図3では腫瘍組織について記載される項目を例示したがこれらの項目は一例であり、項目名や項目内容は第一試験試料調製101に成された検査に対応するものである。なお、本実施例では試料適合基準データベース501と個別細胞基準データベース502を独立したデータベースとして説明しているが、これらの基準データベースは同一の記憶媒体上にあってもよい。
本システムの単一細胞解析検査装置200が行う個別細胞評価204は、細胞分離後の試料に対して、演算部608により、試料適合性判定201結果との妥当性を評価すると同時に、後の工程において実施する個別細胞のバイオマーカー検出結果の分析を行う上で必須である検査試料の状態を評価する。
個別細胞基準データベース502に格納される個別細胞評価204の基準となる情報を例示すると、回収細胞数3001、細胞個別化率3002、標的細胞率3003がある。これら指標の内、細胞の大きさ2006等は試験試料に応じて試料適合性判定の結果を参照して決定される判定基準である。また、細胞個別化率3002、標的細胞率3003のように、個別のバイオマーカー検出において検査技術によって決定される判定基準、例えば「細胞数が1000個以上かつ個別化不十分な細胞の割合が5%未満」といった基準が個別細胞基準データベース502に格納されている。
個別細胞基準データベース502では、回収細胞数3001、細胞個別化率3002、標的細胞率3003等の基準情報について評価結果2010が基準値2008との間で比較可能な形式で格納される。演算部608は、回収細胞数3001、細胞個別化率3002、標的細胞率3003等の基準情報について、個別細胞評価結果2010を基準値2008と比較することで適合性の判定を行い、判定結果2007を記録する。
判定結果表示部609は、図3に示したような基準情報を用いた演算部608による判定結果を、本システム使用者に対して提示する。個別細胞評価204において図3に示すような回収細胞数3001、細胞個別化率3002、標的細胞率3003等の判定基準を満たす場合には処理継続を勧める情報を表示する。一方、判定基準に適合しない場合には、試料適合判定201を満たした試料による細胞分離工程203への再調製が必要であるという情報を判定結果表示部609から表示する。当該処理により、個別細胞評価基準を満たすまで繰り返して個別細胞評価を実施することによって検査全体の信頼性保証を行うことを可能とする。
また、試料適合判定201と同様に、個別細胞基準データベース502に格納された適合基準のすべてを満たす試験試料が得られない場合も想定される。そのような場合においては、単数または複数の適合指標を選択して以降の検査を実施することも可能である。本システムは、このような場合においても、検査に供試された試験試料の適合基準状態を明確にすることによって検査結果の判定精度向上に寄与することを可能とする。
次に、単一細胞解析検査装置200によるライブラリ評価207について説明する。個別細胞評価204で継続が判定された試験試料は個々の細胞についてバイオマーカー検出の前処理が実施される。例えば、遺伝子分析であれば細胞個別のDNAライブラリ作製206が実施される。単一細胞解析検査装置200は、ライブラリ評価207において、作製されたDNAライブラリについての遺伝子分析300に求められる水準への適合性判定を実施する。
図4を用いて、ライブラリ評価207に用いるライブラリ基準データベース503に格納される検査項目情報の一例について説明する。ライブラリ基準データベース503は、第一試験試料調製101を用いた検査の結果および試料適合判定201の検査結果、個別細胞評価204の検査結果を格納する。図4では腫瘍組織について記載される項目を例示するが、これらの項目は一例であり、項目名や項目内容は第一試験試料調製101に成された検査に対応するものである。
本システムの単一細胞解析検査装置200が行うライブラリ評価207は、これまでの試料適合判定201、個別細胞評価204における判定基準に加え、遺伝子分析300に用いられる分析技術によって定められる基準を判定基準とする。遺伝子分析300に用いられる分析技術によって定められる基準は、例えばDNA量4001、DNA濃度4002、DNA断片長4003が判定基準である。
これらDANライブラリの評価指標は単一細胞解析処理部505または定量PCR装置506を用いて取得され、判定結果表示部609はその検査結果を判定指標と合わせて本システム使用者に提示する。
ライブラリ基準データベース503では、DNA量4001、DNA濃度4002、DNA断片長4003等の基準情報について評価結果2011が基準値2008との間で比較可能な形式で格納される。演算部608は、DNA量4001、DNA濃度4002、DNA断片長4003等の基準情報について、個別細胞評価結果2011を基準値2008と比較することで適合性の判定を行い、判定結果2007を記録する。
判定結果表示部609は、図4に示したような基準情報を用いた演算部608による判定結果を、本システム使用者に対して提示する。ライブラリ評価207において図4に示すようなDNA量4001、DNA濃度4002、DNA断片長4003等の判定基準を満たす場合には遺伝子解析300に基づく検体評価300へと処理継続を勧める情報を表示する。一方、判定基準に適合しない場合には試料適合判定201を満たした試料による細胞分離工程203への再調製を勧める情報を表示する。
本システムのライブラリ評価207は、上述した個別細胞評価204と同様に、検査の信頼性保証、検査費用や検査労力の低減、検査時間の短縮に大きく貢献する。個別細胞の検査においてライブラリ評価204は個々の細胞に対して実施されることが望ましいが、一部の細胞を代表とした抜き取り検査あるいは全体の平均を用いたライブラリ評価204を実施して検査コストや検査工数の低減を図ることも可能である。
これまで図1から図4を用いてひとつの試験試料を用いた検査について説明を行った。上述したように、個別細胞のバイオマーカー検出結果に、精密検査判定102、試料適合判定201、個別細胞評価204、ライブラリ評価206を考慮した分析を行うことによって従来技術では達成困難であった組織及び細胞多様性を考慮した検体評価400が実現する。
しかし、多様性を内包する組織の詳細を知るには複数の試験試料を検査対象とすることが望ましく、本システムは個々の試験試料に適用された後、それらの評価結果を統合して提示することも可能である。個々の試験試料に対して実施される適合性判定や個別細胞評価はこれまで述べてきたとおりであるが、単一細胞解析検査装置200の演算部608がそれらの検査や評価がn個の試験試料それぞれについて個別に実施し、演算部608がそれら信頼性の指標が付随した検体試料の検査結果を統合して検体の検査結果として判定結果表示部608に提示するシステムとしてもよい。例えば、図4の判定結果2007、基準値2008、第二試験試料検査結果2009、個別細胞評価結果2010、ライブラリ評価結果2011の少なくとも一部についてn個の試験試料の検査結果をデータベース中で統合して判定結果表示部608に提示する構成としてもよい。
本システムの適用分野はがん組織の観察や血中細胞の分析、再生医療に関連する培養細胞の評価等、医療や医薬品開発分野が含まれており、これらの重要な分野に対して従来技術では不可能であったあらたなバイオマーカー情報をより高い信頼性を持って提供することが可能となる。また、分析対象試料に対し分析の継続、および再試料調製の指標の提示が分析の進行過程で行われることにより、信頼性に乏しい検査の実施が防止され検査コストの低減が達成される。
以上、本実施例で示したように単一細胞解析に向けて調製された個別細胞の評価を遺伝子分析等の個別バイオマーカー検出に先立って実行することは、検査の信頼性保証において極めて重要であるとともに、検査費用、検査労力、検査時間の短縮に大きく貢献する。なぜならば、個々の細胞に対する遺伝子解析や免疫分析によるバイオマーカー検出の実行は、従来の細胞集団に対する検査技術と比較してより多くの検査費用、検査労力、検査時間を要するためである。本実施例のように、最も多くの費用、労力、時間が発生する工程の前段階において同一検体の検査結果から定められる試験試料の妥当性とバイオマーカー検査に用いる試料としての妥当性を判断することによって、効率的な検査の実行が可能となる。
200…単一細胞解析検査装置、201…試料適合判定、204…個別細胞評価、206…ライブラリ評価、501…試料適合基準データベース、502…個別細胞基準データベース、503…ライブラリ基準データベース、504…顕微鏡観察部、505…単一細胞解析処理部、506…定量PCR装置、507…DNAシーケンサ、608…演算部、609…判定結果表示部

Claims (7)

  1. 腫瘍組織検体よりがん組織診のために調製された第一試験試料から得られた、がん細胞数、がん細胞割合及びがん進行度のうちの少なくとも何れか一つを含む検査情報を格納するデータベースと、
    同一腫瘍組織検体よりバイオマーカー検出のために調製された第二試験試料を単一細胞解析して、がん細胞数、がん細胞割合及びがん進行度のうちの少なくとも何れか一つである特徴量を光学的に抽出する顕微鏡観察部と、
    前記特徴量と前記検査情報とを比較して、前記比較結果に基づいて、前記第二試験試料バイオマーカー遺伝子分析への処理継続か、前記検体からの試料再調製か、の何れを行うかを判定する指標を提示する検査装置と、を備える、
    ことを特徴とする検査システム。
  2. 請求項1に記載の検査システムであって、
    前記データベースは、前記第二試験試料に関する試料固定手法、試料保管温度、試験試料サイズのうちの少なくとも何れか一つの試験手法情報の基準値さらに格納する、ことを特徴とする検査システム。
  3. 請求項1に記載の検査システムであって、
    前記バイオマーカー遺伝子分析への処理には、細胞分離工程と個別DNAライブラリ作成工程とが含まれる、ことを特徴とする検査システム。
  4. 請求項に記載の検査システムであって、
    前記データベースがさらに回収細胞数、細胞個別化率及び標的細胞率のうちの少なくとも何れか1つの基準値を格納し、
    前記検査装置は、前記細胞分離が行われた際に、分離された個別細胞の回収細胞数、細胞個別化率及び標的細胞率のうちの少なくとも何れか1つと、上記基準値との比較に基づいて個別DNAライブラリ作成か、個別細胞の再調製か、の何れを行うかを判定する指標を提示する、ことを特徴とする検査システム。
  5. 請求項に記載の検査システムであって、
    前記データベースがさらにDNA量、DNA濃度及びDNA断片長のうちの少なくとも何れか一つの基準値を格納し、
    前記検査装置は、前記個別DNAライブラリ作成が行われた際に、作成された個別DNAライブラリのDNA量、DNA濃度及びDNA断片長のうちの少なくとも何れか一つと、上記基準値との比較に基づいて遺伝子分析か、検体試料の再調製か、の何れを行うかを判定する指標を提示する、ことを特徴とする検査システム。
  6. 腫瘍組織検体よりがん組織診のために調製された第一試験試料から得られた、がん細胞数、がん細胞割合及びがん進行度のうちの少なくとも何れか一つを含む検査情報と、
    同一腫瘍組織検体よりバイオマーカー検出のために調製された第二試験試料を単一細胞解析して、がん細胞数、がん細胞割合及びがん進行度のうちの少なくとも何れか一つである特徴量と
    を比較して、前記比較結果に基づいて、前記第二試験試料バイオマーカー遺伝子分析への処理継続か、前記検体からの試料再調製か、の何れを行うかを判定する指標を算出する演算部と、
    前記指標をユーザに提示する表示部と、を備える、
    ことを特徴とする検査装置。
  7. 腫瘍組織検体よりバイオマーカー検出のために調製された第二試験試料を単一細胞解析して、がん細胞数、がん細胞割合及びがん進行度のうちの少なくとも何れか一つである特徴量を光学的に取得し、
    前記特徴量を同一腫瘍組織検体よりがん組織診のために調製された第一試験試料から得られた、がん細胞数、がん細胞割合及びがん進行度のうちの少なくとも何れか一つを含む事前の検査情報と比較し、
    前記比較結果に基づいて、前記第二試験試料バイオマーカー遺伝子分析への処理継続か、前記検体からの試料再調製か、の何れを行うかを判定する、
    ことを特徴とする検査方法。
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