JP6741031B2 - 細胞検査装置、細胞検査方法、プログラム、および記録媒体 - Google Patents
細胞検査装置、細胞検査方法、プログラム、および記録媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6741031B2 JP6741031B2 JP2018005648A JP2018005648A JP6741031B2 JP 6741031 B2 JP6741031 B2 JP 6741031B2 JP 2018005648 A JP2018005648 A JP 2018005648A JP 2018005648 A JP2018005648 A JP 2018005648A JP 6741031 B2 JP6741031 B2 JP 6741031B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- impedance
- cell
- culture
- period
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 46
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims description 41
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims description 34
- 238000004113 cell culture Methods 0.000 claims description 17
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 14
- 239000002609 medium Substances 0.000 claims description 14
- 239000001963 growth medium Substances 0.000 claims description 9
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims description 8
- 238000010238 partial least squares regression Methods 0.000 claims description 8
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 205
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 56
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 22
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 20
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 9
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 6
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000010899 nucleation Methods 0.000 description 4
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 3
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 2
- 238000012258 culturing Methods 0.000 description 2
- 238000005401 electroluminescence Methods 0.000 description 2
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 2
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 241000699802 Cricetulus griseus Species 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 210000004978 chinese hamster ovary cell Anatomy 0.000 description 1
- 239000012531 culture fluid Substances 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000000684 flow cytometry Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000001672 ovary Anatomy 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/02—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance
- G01N27/22—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance by investigating capacitance
- G01N27/221—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance by investigating capacitance by investigating the dielectric properties
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/06—Investigating concentration of particle suspensions
- G01N15/0656—Investigating concentration of particle suspensions using electric, e.g. electrostatic methods or magnetic methods
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12M—APPARATUS FOR ENZYMOLOGY OR MICROBIOLOGY; APPARATUS FOR CULTURING MICROORGANISMS FOR PRODUCING BIOMASS, FOR GROWING CELLS OR FOR OBTAINING FERMENTATION OR METABOLIC PRODUCTS, i.e. BIOREACTORS OR FERMENTERS
- C12M41/00—Means for regulation, monitoring, measurement or control, e.g. flow regulation
- C12M41/30—Means for regulation, monitoring, measurement or control, e.g. flow regulation of concentration
- C12M41/36—Means for regulation, monitoring, measurement or control, e.g. flow regulation of concentration of biomass, e.g. colony counters or by turbidity measurements
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12M—APPARATUS FOR ENZYMOLOGY OR MICROBIOLOGY; APPARATUS FOR CULTURING MICROORGANISMS FOR PRODUCING BIOMASS, FOR GROWING CELLS OR FOR OBTAINING FERMENTATION OR METABOLIC PRODUCTS, i.e. BIOREACTORS OR FERMENTERS
- C12M41/00—Means for regulation, monitoring, measurement or control, e.g. flow regulation
- C12M41/46—Means for regulation, monitoring, measurement or control, e.g. flow regulation of cellular or enzymatic activity or functionality, e.g. cell viability
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12M—APPARATUS FOR ENZYMOLOGY OR MICROBIOLOGY; APPARATUS FOR CULTURING MICROORGANISMS FOR PRODUCING BIOMASS, FOR GROWING CELLS OR FOR OBTAINING FERMENTATION OR METABOLIC PRODUCTS, i.e. BIOREACTORS OR FERMENTERS
- C12M41/00—Means for regulation, monitoring, measurement or control, e.g. flow regulation
- C12M41/48—Automatic or computerized control
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/483—Physical analysis of biological material
- G01N33/4833—Physical analysis of biological material of solid biological material, e.g. tissue samples, cell cultures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/483—Physical analysis of biological material
- G01N33/487—Physical analysis of biological material of liquid biological material
- G01N33/48707—Physical analysis of biological material of liquid biological material by electrical means
- G01N33/48735—Investigating suspensions of cells, e.g. measuring microbe concentration
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/01—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials specially adapted for biological cells, e.g. blood cells
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/06—Investigating concentration of particle suspensions
- G01N2015/0687—Investigating concentration of particle suspensions in solutions, e.g. non volatile residue
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Zoology (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Microbiology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Cell Biology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Hematology (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Description
本発明は、細胞検査装置、細胞検査方法、プログラム、および記録媒体に関する。
細胞の培養において、生存率の高い培養前半においては、生細胞数とキャパシタンスの線形性が強い。このため、培養中のベッセル内の生細胞数を、インピーダンスセンサを用いて測定する手法は、液体中の細胞培養一般に利用可能である。しかしながら、この手法では、生存率が高く維持される培養前半では一致するが、生存率が低下する培養後半において線形性がなくなり、推定値とサンプリングによる実測値が乖離する場合がある。
推定値とサンプリングによる実測値が乖離することに対して、インピーダンスセンサで取得したデータを、コンピュータ上のソフトウェアで処理することで補正して推定値を得る手法が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
特許文献1に記載の技術では、培養時の生細胞体積を正解データとしている。なお、生細胞体積は、フローサイトメトリー(flow cytometry)で計測する。特許文献1に記載の技術で用いた培養データでは、生細胞体積と、取得した周波数毎のキャパシタンスデータからの推定値とが、培養の前半では一致するが、培養後半では乖離する。
特許文献1に記載の技術では、培養時の生細胞体積を正解データとしている。なお、生細胞体積は、フローサイトメトリー(flow cytometry)で計測する。特許文献1に記載の技術で用いた培養データでは、生細胞体積と、取得した周波数毎のキャパシタンスデータからの推定値とが、培養の前半では一致するが、培養後半では乖離する。
このため、特許文献1に記載の技術では、インピーダンスセンサで取得したデータを、周波数毎のキャパシタンスデータに分け、さらに最大値と最小値を用いて正規化する。そして、特許文献1に記載の技術では、乖離量に基づく周波数で前半と後半に分け、周波数を横軸、正規化した値を縦軸として、前半の積分した面積と後半の積分した面積の比から生細胞体積に対する補正値を求める。特許文献1に記載の技術では、インピーダンスセンサで取得したデータを用いて、計測値と推測値との乖離量と、上述した面積比とに相関がある細胞の培養に適用している。
しかしながら、特許文献1に記載の技術では、生細胞体積の推定が特定の培養条件時に限られるという課題があった。
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、細胞培養における播種から一定以下の生存率に死滅するまでの培養期間の内の所定期間において、高精度に生細胞数推定を実現することができる細胞検査装置、細胞検査方法、プログラム、および記録媒体を提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る細胞検査装置(2)は、培養液のインピーダンスを計測するインピーダンスセンサ(センサ20、プローブ21、センサ部22)と、細胞の培養開始から死滅までの培養期間の内の所定期間が複数の期間に分類され、分類された前記複数の期間毎に、前記インピーダンスを用いて、前記所定期間において培養液中の生存している生細胞数を推定するための係数を記憶する記憶部(27)と、前記インピーダンスを取得し、前記インピーダンスに対して前記記憶部が記憶する前記期間毎の係数の少なくとも1つを用いて、生細胞数を推定する生細胞数推定部(制御部24、演算部26、生細胞数推定部28)と、を備える。
また、本発明の一態様に係る細胞検査装置において、前記記憶部は、前記インピーダンスセンサが計測した前記インピーダンスと、前記所定期間において培養液中の生存している細胞数に関する情報と、前記インピーダンスを計測した時刻とに基づいて、前記所定期間が複数に分類され、前記分類された期間毎に前記係数を記憶するようにしてもよい。
また、本発明の一態様に係る細胞検査装置において、前記生細胞数推定部は、細胞の培養開始から死滅までの期間において、前記インピーダンスと、前記生存している細胞数に関する情報と、前記インピーダンスと前記生存している細胞数に関する情報を計測したときの前記所定期間の開始時刻からの経過時間と、に対して主成分分析を行い、前記主成分分析を行った結果に基づいて、生細胞数を推定する係数を求め、前記主成分分析を行った結果に基づいて、前記所定期間を複数に分類し、前記分類した期間毎に求めた前記係数を前記記憶部に記憶させるようにしてもよい。
また、本発明の一態様に係る細胞検査装置において、前記生細胞数推定部は、直線回帰、部分的最小二乗回帰、および二次以上の回帰のうち少なくとも1つを用いて、前記係数を求めるようにしてもよい。
また、本発明の一態様に係る細胞検査装置において、前記生細胞数推定部は、前記経過時間を所定時間毎に増やし、前記インピーダンスの変化と、前記生存している細胞数の変化との差または比を求め、前記比が所定の範囲外の場合を、第n(nは1以上の整数)の期間と第n+1の期間との分岐点として求め、求めた分岐点に基づいて、前記第nの期間を分類するようにしてもよい。
上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る細胞検査方法は、インピーダンスセンサと、細胞の培養開始から死滅までの培養期間の内の所定期間が複数の期間に分類され、分類された前記複数の期間毎に、前記インピーダンスセンサが計測したインピーダンスを用いて、前記所定期間において培養液中の生存している生細胞数を推定するための係数を記憶する記憶部と、生細胞数推定部と、を有する細胞検査装置における細胞検査方法であって、前記インピーダンスセンサが、前記所定期間において培養液のインピーダンスを計測する手順と、前記生細胞数推定部が、前記インピーダンスを取得し、前記インピーダンスに対して前記記憶部が記憶する前記期間毎の係数の少なくとも1つを用いて、生細胞数を推定する手順と、を含む。
上記目的を達成するため、本発明の一態様に係るプログラムは、インピーダンスセンサと、細胞の培養開始から死滅までの培養期間の内の所定期間が複数に分類され、分類された前記複数の期間毎に、前記インピーダンスセンサが計測したインピーダンスを用いて、前記所定期間において培養液中の生存している生細胞数を推定するための係数を記憶する記憶部と、生細胞数推定部と、を有する細胞検査装置のコンピュータに、計測された培養液のインピーダンスを取得するステップと、前記インピーダンスに対して前記記憶部が記憶する前記期間毎の係数の少なくとも1つを用いて、生細胞数を推定するステップと、を実行させる。
上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る記録媒体は、上記のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なプログラム記録媒体である。
本発明によれば、細胞培養における播種から一定以下の生存率に死滅するまでの培養期間の内の所定期間において、高精度に生細胞数推定を実現することができる。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
図1は、本実施形態に係る細胞検査システム1の構成例を示す図である。図1の示すように、細胞検査システム1は、細胞検査装置2、培養槽3、セルカウンター4を含んで構成される。細胞検査装置2は、センサ20、操作部23、表示部25、記憶部27、および生細胞数推定部28を備える。生細胞数推定部28は、制御部24、演算部26を備える。センサ20は、プローブ21、センサ部22を備える。制御部24は、計時部241を備える。演算部26は、分類部261、推定部262を備える。
図1は、本実施形態に係る細胞検査システム1の構成例を示す図である。図1の示すように、細胞検査システム1は、細胞検査装置2、培養槽3、セルカウンター4を含んで構成される。細胞検査装置2は、センサ20、操作部23、表示部25、記憶部27、および生細胞数推定部28を備える。生細胞数推定部28は、制御部24、演算部26を備える。センサ20は、プローブ21、センサ部22を備える。制御部24は、計時部241を備える。演算部26は、分類部261、推定部262を備える。
センサ20、操作部23および表示部25は、生細胞数推定部28の制御部24に接続されている。制御部24は、演算部26と接続されている。また、記憶部27は、演算部26に接続されている。セルカウンター4は、取得した計測値を制御部24に出力する、なお、セルカウンター4と制御部24は、有線または無線接続されていてもよい。
培養槽3は、細胞を含む培養液が入れられている。なお、培養槽3には、センサ20と、特許文献1と同様に、不図示の攪拌機、ヒータ等が取り付けられている。攪拌機、ヒータは、細胞検査装置2によって制御される。検査対象の細胞は、例えばCHO(Chinese Hamster Ovary)細胞である。
セルカウンター4は、培養液をサンプリングし、生細胞を染色して培養液中の生細胞密度(VCD;Viable Cell Density)[cell/mL]を計測する。なお、センサ20がキャパシタンスを計測するタイミングと、生細胞密度の取得のタイミングは、一致している必要はない。計測するタイミングは、例えば、キャパシタンスを連続して測定し、生細胞密度を間欠的に取得するようにしてもよい。セルカウンター4は、計測した生細胞密度を示す情報を細胞検査装置2に出力する。なお、セルカウンター4による計測は、オフラインで行われ、学習動作モードの際に用いられる。なお、学習動作モードとは、生細胞数の推定を行うために、予め推定対象の細胞を用いて培養し、培養中の情報の学習を行う動作モードである。なお、培養中は、培養液が攪拌機で攪拌されているため、培養液中の細胞分布が一様であるとする。
細胞検査装置2は、学習動作モードの際、セルカウンター4が計測した生細胞密度を示す情報と、センサ20が計測した計測値とを取得する。なお、細胞検査装置2は、培養を開始したとき時刻の計時を開始し、生細胞密度を示す情報と計測値を取得した時刻を計時し、取得した生細胞密度を示す情報と計測値に、計時した時刻(経過時間)を対応付けて記憶する。細胞検査装置2は、記憶させた情報に基づいて、細胞数を推定するための前処理を行う。なお、細胞数を推定するための前処理については、後述する。
細胞検査装置2は、学習したデータを用いて推定を行う推定動作モードの際、センサ20が計測した計測値を取得する。なお、細胞検査装置2は、培養を開始したとき時刻の計時を開始し、計測値を取得した時刻を計時する。細胞検査装置2は、細胞数を推定するための前処理と、計測値に基づいて、培養液中の生細胞数を推定する。
細胞検査装置2は、学習したデータを用いて推定を行う推定動作モードの際、センサ20が計測した計測値を取得する。なお、細胞検査装置2は、培養を開始したとき時刻の計時を開始し、計測値を取得した時刻を計時する。細胞検査装置2は、細胞数を推定するための前処理と、計測値に基づいて、培養液中の生細胞数を推定する。
プローブ21は、測定プローブ、インピーダンス変化センサを含む。なお、インピーダンス変化センサとは、細胞を含む培養液のインピーダンスを計測するセンサである。インピーダンス変化センサが計測する計測値には、所定の周波数範囲(例えば10kHz〜100MHzの範囲)において、複数の異なる周波数それぞれのインピーダンスが含まれている。プローブ21は、培養液のインピーダンスを計測し、計測した計測値をセンサ部22に出力する。なお、プローブ21は、計測した計測値を増幅する増幅部を有していてもよい。
センサ部22は、プローブ21が出力する計測値をキャパシタンス(誘電率)と、誘電コンダクタンス(導電率)の2つに周知の手法で分離し、分離したキャパシタンスと、コンダクタンスを制御部24に出力する。なお、センサ部22は、プローブが計測した計測値を増幅する増幅部を有していてもよい。なお、キャパシタンスは、例えば10kHz〜100MHzの周波数成分を含む。
操作部23は、例えば、表示部25上に設けられているタッチパネルセンサ、操作ボタン等である。操作部23は、利用者が操作した操作結果を検出し、検出した操作結果を制御部24に出力する。操作結果には、細胞名、培養条件の設定値、動作モード、培養開始指示、培養終了指示等が含まれる。なお、動作モードとは、学習動作モードと推定動作モードとがある。
制御部24は、操作部23が出力する操作結果に基づいて、学習動作モードであることを示す情報、または推定動作モードであることを示す情報を演算部26に出力する。制御部24は、培養開始指示に応じて、培養条件の設定値によって培養槽3の攪拌機、ヒータ等を制御して培養を開始する。なお、制御部24は、培養開始時に計時部241を用いて計時を開始する。制御部24は、学習動作モードと推定動作モードの際、オンライン処理で、所定の時間間隔で、センサ部22が出力する計測値を取得する。制御部24は、学習動作モードと推定動作モードの際、計測値を取得したときに計時した経過時刻を示す情報を計測値に対応付けて、演算部26に出力する。なお、制御部24は、生細胞数と計測値と経過時間を記憶部27に記憶させるようにしてもよい。制御部24は、学習動作モードの際、オフライン処理で、センサ部22の計測値を取得するタイミング毎に、セルカウンター4が出力する生細胞密度を示す情報を取得する。制御部24は、学習動作モードの際、生細胞密度を取得したときに計時した経過時刻を示す情報を生細胞密度に対応付けて、演算部26に出力する。なお、制御部24は、生細胞数と経過時間を記憶部27に記憶させるようにしてもよい。制御部24は、推定動作モードの際、演算部26が出力する推定された細胞数を表す情報を取得する。なお、演算部26が出力する推定された細胞数を表す情報には、培養開始からの経過時間が含まれている。制御部24は、演算部26が出力する推定された細胞数を表す情報に基づいて、細胞数の推定結果の画像を生成し、生成した細胞数の推定結果の画像を表示部25上に表示させる。
表示部25は、例えば、液晶表示装置、有機EL(Electro Luminescence)表示装置等である。表示部25は、制御部24が出力した表示画像を表示させる。表示画像は、培養条件の設定画面、細胞数の推定結果の画像等である。
演算部26の分類部261は、学習動作モードの際、培養開始から培養終了までの期間、制御部24が出力する計測値と、計測値を取得したときに計時された経過時間を示す情報をリアルタイムで取得する。分類部261は、学習動作モードの際、オフタイムで生細胞密度を示す情報と、生細胞密度を示す情報を取得したときに計時された経過時間を示す情報をオフライン処理で取得する。分類部261は、学習動作モードの際、取得した培養開始から培養終了までの期間、計測値に、生細胞密度と、計測値と生細胞密度を取得したときに計時された経過時間を示す情報を対応付けて記憶部27に記憶させる。分類部261は、学習動作モードの際、記憶させた培養開始から培養終了までの期間の計測値と生細胞密度と経過時間を示す情報を用いて、主成分分析を行う。なお、分類部261は、計測値のうち、キャパシタンスの値を用いる。このため、分類部261が、主成分分析に用いるデータ数は、一例として、周波数範囲が287kHz〜20MHzの範囲で18点とすると、18(周波数)×1バッチのデータ数となる。なお、1バッチとは、培養開始から培養終了までの期間である。分類部261は、学習動作モードの際、主成分分析した結果に基づいて、計測値と生細胞数を分類するための境界情報を求める。分類部261は、学習動作モードの際、求めた境界情報に基づいて、主成分分析した結果を分類し、分類した局面毎に含まれる計測値と生細胞密度を示す情報を求める。分類部261は、学習動作モードの際、求めた境界情報、局面毎に含まれる計測値と生細胞密度を示す情報を記憶部27に記憶させる。演算部26の推定部262は、学習動作モードの際、求められた境界情報に基づいて、キャパシタンスの主成分と生細胞密度との関係を、例えば線形回帰、または部分的最小二乗回帰(PLS;Partial Least Squares regression)、二次以上の回帰によって、分類した局面毎に係数を求め、求めた係数を記憶部27に記憶させる。
演算部26の推定部262は、推定動作モードの際、培養開始から培養終了までの期間、制御部24が出力する計測値と、計測値を取得したときに計時された経過時間を示す情報を取得する。推定部262は、推定動作モードの際、計測値のうち、キャパシタンスの値を、記憶部27が記憶する境界情報を用いて、取得したキャパシタンスがどの局面に対応するか判別する。なお、局面については、後述する。推定部262は、推定動作モードの際、判別した結果に応じて、計測されたキャパシタンスを、係数を用いて補正することで、生細胞数を推定する。推定部262は、推定した生細胞数を表す情報に、計測値を取得したときに計時された経過時間を示す情報を対応付けて、制御部24に出力する。
記憶部27は、細胞名、培養条件の設定値等を記憶する。記憶部27は、学習動作モードの際、計測値と生細胞密度と経過時間等を記憶する。記憶部27は、学習動作モードのときに決定した境界情報、境界それぞれの係数等を記憶する。記憶部27は、局面を分類する際に用いられる分離確率rの閾値を記憶する。なお、分離確率rについては、後述する。
<学習動作モード>
次に、学習動作モードの際に、分類部261と推定部262が行う処理例を、図2〜図4を用いて説明する。ここで、周波数毎のキャパシタンスの計測値の割合と、生細胞密度とキャパシタンスにおける変数間の関係が同時に変化し、変化しない間は定常であると仮定する。すなわち、キャパシタンスのカーブが一定範囲内である場合は、一定の生細胞密度とキャパシタンスとの関係が成り立っているため、単一の手法で検出可能である。また、生細胞密度とキャパシタンスの関係が変化した場合は、周波数毎のキャパシタンスの割合が変化し、その変化を検出可能であるとする。このような仮説の基では、培養全期間をキャパシタンスの状態が定常な局面毎に分割し、分割した局面それぞれに推定手法と係数を決定することができる。
次に、学習動作モードの際に、分類部261と推定部262が行う処理例を、図2〜図4を用いて説明する。ここで、周波数毎のキャパシタンスの計測値の割合と、生細胞密度とキャパシタンスにおける変数間の関係が同時に変化し、変化しない間は定常であると仮定する。すなわち、キャパシタンスのカーブが一定範囲内である場合は、一定の生細胞密度とキャパシタンスとの関係が成り立っているため、単一の手法で検出可能である。また、生細胞密度とキャパシタンスの関係が変化した場合は、周波数毎のキャパシタンスの割合が変化し、その変化を検出可能であるとする。このような仮説の基では、培養全期間をキャパシタンスの状態が定常な局面毎に分割し、分割した局面それぞれに推定手法と係数を決定することができる。
図2は、本実施形態に係るキャパシタンスと生細胞密度を主成分分析した結果例を示す図である。図2おいて、横軸は第1主成分、縦軸は第2主成分である。また、各点の濃淡は、培養における経過時間を表し、薄いほど経過時間が短いことを表し、すなわち培養前半であることを表す。また、各点の濃淡は、濃いほど経過時間が長いこと、すなわち培養の後半であることを表している。
図2に示すように、主成分分析した結果は、符号g1〜g3の略直線で囲まれた三角形と見なせる。このような主成分分析結果の場合、符号g1〜g3のどの辺にデータ点が属しているかは、数理的に判別できる。
分類部261は、学習動作モードの際、例えばロジスティック回帰を用いて主成分分析結果を3つの局面に分ける。そして、分類部261は、キャパシタンスデータと各時刻の正解ラベル「第1局面I」、「第2局面II」、「第3局面III」を用意する。さらに、分類部261は、各ラベル間の境界ベクトルを、回帰によって求める。符号g1で示した略直線で示されるデータが第1局面Iである。符号g2で示した略直線で示されるデータが第2局面IIである。符号g3で示した略直線で示されるデータが第3局面IIIである。
ここで、第1局面Iと第2局面IIと判別手法例を説明する。以下の説明では、培養開始の時刻を0とし、経過時間をtとする。分類部261は、時刻0からtまでの生細胞密度の変化とキャパシタンスの変化との割合[{生細胞密度(t)−生細胞密度(0)}/{キャパシタンス(t)−キャパシタンス(0)}]を求める。測定間隔が、例えば1時間毎であったとき、分類部261は、時刻tを1時間毎に増やして比を順次求める。すなわち、分類部261は、経過時間が1時間後の比、2時間後の比、3時間後の比、・・・・のように求めていく。そして、分類部261は、経過時間が1時間の時の比と2時間の時の比の差または比を求め、差が所定範囲内にあるか、または比が所定範囲内であるか否かを判別する。分類部261は、差または比が所定範囲内である場合、線形性が継続していると判別する。分類部261は、差または比が所定範囲外である場合、線形性が継続していないと判別し、第1局面Iと第2局面IIとの分岐点であると判別する。
分類部261は、この分岐点を第2局面IIの開始点とし、開始点(分岐点)から時刻tまでの生細胞数の変化と主成分分析したときの第2成分の変化との割合を求める。分類部261は、経過時間が1時間の時の比と2時間の時の比の差または比を求め、差が所定範囲内にあるか、または比が所定範囲内であるか否かを判別する。分類部261は、差または比が所定範囲外である場合、線形性が継続していないと判別し、第2局面IIと第3局面IIIとの分岐点であると判別する。なお、上述した分岐点の算出手法は一例であり、これに限らない。また、局面が4つ以上の場合、分類部261は、さらに第n局面と第n+1局面との分岐点を求める。
ここで、境界情報について説明する。
境界情報には、上述した分岐点と、分岐点に含まれるキャパシタンスが含まれる。分類部261は、分岐点に含まれるキャパシタンスを、局面を判別するために求める。また、分類部261は、局面毎に係数を求める。局面が3つの場合、局面の係数は、第1局面Iで使用される第1の係数と、第2局面IIで使用される第2の係数と、第3局面で使用される第3の係数と、を有する。分類部261は、局面の分類を、分離確率rを用いて行う。なお、分類部261は、分離確率rを、係数とキャパシタンスからデータ毎に計算する。例えば、2つの局面に分類する場合、分類部261は、第1局面Iと第2局面IIとを判別を、分離確率rが0.5未満のとき第1局面Iであると判別し、分離確率rが0,5以上のとき第2局面IIであると判別する。
境界情報には、上述した分岐点と、分岐点に含まれるキャパシタンスが含まれる。分類部261は、分岐点に含まれるキャパシタンスを、局面を判別するために求める。また、分類部261は、局面毎に係数を求める。局面が3つの場合、局面の係数は、第1局面Iで使用される第1の係数と、第2局面IIで使用される第2の係数と、第3局面で使用される第3の係数と、を有する。分類部261は、局面の分類を、分離確率rを用いて行う。なお、分類部261は、分離確率rを、係数とキャパシタンスからデータ毎に計算する。例えば、2つの局面に分類する場合、分類部261は、第1局面Iと第2局面IIとを判別を、分離確率rが0.5未満のとき第1局面Iであると判別し、分離確率rが0,5以上のとき第2局面IIであると判別する。
判別するための係数を用いて、局面を分離した結果が、図3である。
図2に示したデータ点を、符号g1〜g3に基づいて局面を分離すると、図3のようになる。
図3は、図2に示した主成分分析した結果を3つの局面に分類した例である。図3において、横軸は第1主成分、縦軸は第2主成分である。
図3に示す例では、データ点を、線分g11、g12およびg13によって、第1局面I、第2局面II、第3局面IIIの3つの局面に分類した例である。
図2に示したデータ点を、符号g1〜g3に基づいて局面を分離すると、図3のようになる。
図3は、図2に示した主成分分析した結果を3つの局面に分類した例である。図3において、横軸は第1主成分、縦軸は第2主成分である。
図3に示す例では、データ点を、線分g11、g12およびg13によって、第1局面I、第2局面II、第3局面IIIの3つの局面に分類した例である。
次に、分類部261は、分割後の局面と、局面それぞれにおける培養期間内に、生細胞密度とキャパシタンスとの関係を確認する。図3のように3つに分けた局面のそれぞれでのキャパシタンスによる主成分と生細胞密度との関係は、図4のようになる。
図4は、図2の主成分分析の結果を3つの局面毎に分けた図である。図4(A)は、第1局面Iにおける主成分分析結果である。横軸が第1主成分、縦軸が生細胞密度である。図4(B)は、第2局面IIにおける主成分分析結果である。横軸が第2主成分、縦軸が生細胞密度である。図4(C)は、第3局面IIIにおける主成分分析結果である。横軸が第1主成分、縦軸が生細胞密度である。
図4は、図2の主成分分析の結果を3つの局面毎に分けた図である。図4(A)は、第1局面Iにおける主成分分析結果である。横軸が第1主成分、縦軸が生細胞密度である。図4(B)は、第2局面IIにおける主成分分析結果である。横軸が第2主成分、縦軸が生細胞密度である。図4(C)は、第3局面IIIにおける主成分分析結果である。横軸が第1主成分、縦軸が生細胞密度である。
推定部262は、図4(A)に対して、例えば第1主成分に対する線形回帰または部分的最小二乗回帰によってキャパシタンスと生細胞数の関係を求める。推定部262は、図4(B)に対して、例えば第2主成分に対する線形回帰または部分的最小二乗回帰によってキャパシタンスと生細胞数の関係を求める。推定部262は、図4(C)に対して、例えば第1主成分に対する二次以上の回帰によってキャパシタンスと生細胞数の関係を求める。推定部262は、求めた係数を局面に対応付けて記憶部27に記憶させる。
ここで主成分は、キャパシタンスの周波数成分である。例えば、キャパシタンスの周波数範囲が287kHz〜20MHzの場合、第1主成分の周波数が600kHzであり、第2主成分の周波数が287kHz〜20MHzである。
そして、推定部262は、第1局面Iと第2局面IIとを判別する第1の係数と、例えば600kHzのキャパシタンスと生細胞密度を用いて、直線回帰によって第1局面Iの係数を求める。
また、推定部262は、第2局面IIと第3局面IIIとを判別する第2の係数と、例えば287kHz〜20MHzのキャパシタンスと生細胞密度を用いて、部分的最小二乗回帰によって第2局面IIの係数を求める。
さらに、推定部262は、第2局面IIと第3局面IIIとを判別する第2の係数と、例えば600kHzのキャパシタンスと生細胞密度を用いて、二次の回帰によって第3局面IIIの係数を求める。
なお、上述した係数の求め方は一例であり、これに限らない。
そして、推定部262は、第1局面Iと第2局面IIとを判別する第1の係数と、例えば600kHzのキャパシタンスと生細胞密度を用いて、直線回帰によって第1局面Iの係数を求める。
また、推定部262は、第2局面IIと第3局面IIIとを判別する第2の係数と、例えば287kHz〜20MHzのキャパシタンスと生細胞密度を用いて、部分的最小二乗回帰によって第2局面IIの係数を求める。
さらに、推定部262は、第2局面IIと第3局面IIIとを判別する第2の係数と、例えば600kHzのキャパシタンスと生細胞密度を用いて、二次の回帰によって第3局面IIIの係数を求める。
なお、上述した係数の求め方は一例であり、これに限らない。
なお、図2〜図4に示した例では、主成分分析した結果を3つに分割する例を示したが、これに限らない。分割数は、主成分分析によって得られた結果に基づいて、2つであってもよく、4つ以上であってもよい。推定部262は、分割した局面毎に係数を求めるようにしてもよい。
図5は、本実施形態に係る学習動作モードの際に生細胞数推定部28が行う処理手順例を示すフローチャートである。なお、図5は、主成分分析の結果をn(nは2以上の整数)個に分類する例である。
(ステップS1)制御部24は、オンライン処理で、センサ部22が出力する計測値を取得し、計測値を取得したときの培養開始からの経過時間を計時する。続けて、制御部24は、計測値と経過時間を示す情報を、演算部26に出力する。続けて、分類部261は、制御部24が、出力する計測値と経過時間を示す情報を、取得する。続けて、分類部261は、取得した計測値と経過時間を示す情報を記憶部27に記憶させる。
(ステップS2)制御部24は、計測が終了したか否かを判別する。なお、計測の終了は、例えば、制御部24は、操作部23が操作者によって計測終了が操作されたことを検出して行う。制御部24は、計測が終了していないと判別した場合(ステップS2;NO)、処理をステップS1に戻す。制御部24は、計測が終了したと判別した場合(ステップS2;YES)、処理をステップS2に進める。
(ステップS3)制御部24は、オフライン処理で、センサ20が計測したタイミング毎に、培養開始から終了までの培養液中の生細胞密度を示す情報を取得し、生細胞密度を取得したときの経過時間を計時する。続けて、制御部24は、生細胞密度と経過時間を示す情報を分類部261に出力する。続けて、分類部261は、制御部24が出力する生細胞密度を示す情報と経過時間を取得し、取得した生細胞密度を示す情報と経過時間を記憶部27に記憶させる。
(ステップS4)分類部261は、記憶部27に記憶させた培養開始から培養終了までの期間の計測値と生細胞密度と経過時間を用いて、主成分分析を行う。
(ステップS5)分類部261は、主成分分析した結果に基づいて、例えばロジスティック回帰を用いて計測値と生細胞密度を分類するための境界情報を求める。続けて、分類部261は、求めた境界情報に基づいて、主成分分析した結果を分類し、分類した局面毎に含まれる計測値と生細胞密度を示す情報を求める。
(ステップS6)推定部262は、求められた境界情報に基づいて、キャパシタンスの主成分と生細胞密度との関係を、例えば線形回帰、部分的最小二乗回帰、または二次以上の回帰によって、分類した局面毎に係数を求める。続けて、推定部262は、求めた係数を記憶部27に記憶させる。
以上で、学習動作モードを終了する。
なお、上述した例では、生細胞密度をオフライン処理で取得する例を説明したが、オンライン処理で取得するようにしてもよい。また、細胞検査装置2は、上述した学習を細胞や、培養条件毎に行い学習するようにしてもよい。この場合、細胞検査装置2は、細胞や培養条件毎に、境界情報と係数を対応づけて記憶部27に記憶させるようにしてもよい。また、上述した例では、局面毎に係数を求める例を説明したが、関係式であってもよい。
なお、上述した例では、生細胞密度をオフライン処理で取得する例を説明したが、オンライン処理で取得するようにしてもよい。また、細胞検査装置2は、上述した学習を細胞や、培養条件毎に行い学習するようにしてもよい。この場合、細胞検査装置2は、細胞や培養条件毎に、境界情報と係数を対応づけて記憶部27に記憶させるようにしてもよい。また、上述した例では、局面毎に係数を求める例を説明したが、関係式であってもよい。
また、上述した例では、学習動作モードの際に、生細胞密度をセルセンサで計測する例を説明したが、これに限らない。生細胞密度または生細胞数を、他のセンサや測定器で計測してもよい。
なお、図2〜図5では、細胞の培養開始から死滅までの期間を複数の局面に分類する例を説明したが、これに限らない。分類部261は、細胞の培養期間における任意の期間に対して主成分分析を行い、局面に分類するようにしてもよい。この場合も、推定部262は、細胞の培養期間における任意の期間に対して、分類された局面毎に係数を求めるようにしてもよい。
また、図5では、計測が終了した後に主成分分析を行い、分類された局面(期間)毎に係数を求める例を説明したが、これに限らない。分類部261は、センサ部22、セルカウンター4から取得した計測値に対して、培養を開始した時刻から経過時間まで、または所定期間の開始時刻から経過時間まで、例えば計測値を取得したタイミング毎に主成分分析を行いつつ係数を推定するようにしてもよい。なお、分類部261は、計測値が異なる局面に切り替わった際、切り替わる前の局面の最終的な係数を記憶部27に記憶させ、係数を初期化した後、新たな局面の係数を推定する。すなわち、分類部261は、オンラインで局面の分類、係数の推定を行うようにしてもよい。
さらに、推定部262は、このようにオンラインで分類された局面と、推定された係数を用いて、生細胞数を推定するようにしてもよい。
さらに、推定部262は、このようにオンラインで分類された局面と、推定された係数を用いて、生細胞数を推定するようにしてもよい。
また、上述した例では、局面毎に設定した係数の1つを用いて、生細胞数を推定する例を説明したが、これに限らない。推定部262は、例えば、第1局面Iと第2局面IIとの切り替わりにおいて、第1局面の係数の60%を乗じ、第2局面の係数に40%を乗じた係数によって生細胞数を推定するようにしてもよい。これにより、本実施形態によれば局面と局面との切り替わりにおいて、局面を連続的に切り替えることができる。
ここで、学習動作モードによって記憶部27が記憶する情報の例を説明する。
図6は、本実施形態に係る記憶部27が記憶する情報例を示す図である。図6に示すように、記憶部27は、局面毎に、生細胞数を推定するための係数を記憶する。
図6は、本実施形態に係る記憶部27が記憶する情報例を示す図である。図6に示すように、記憶部27は、局面毎に、生細胞数を推定するための係数を記憶する。
<推定動作モード>
次に、推定動作モードの際に、推定部262が行う処理例を、図6を用いて説明する。図7は、本実施形態に係る推定動作モードの際に生細胞数推定部28が行う処理手順例を示すフローチャートである。なお、図7は、学習動作モードで主成分分析の結果をn(nは2以上の整数)個に分類した例である。
次に、推定動作モードの際に、推定部262が行う処理例を、図6を用いて説明する。図7は、本実施形態に係る推定動作モードの際に生細胞数推定部28が行う処理手順例を示すフローチャートである。なお、図7は、学習動作モードで主成分分析の結果をn(nは2以上の整数)個に分類した例である。
(ステップS101)制御部24は、オンライン処理で、センサ部22が出力する計測値を取得し、計測値を取得したときの培養開始からの経過時間を計時する。続けて、制御部24は、計測値と経過時間を示す情報を、演算部26出力する。続けて、分類部261は、制御部24が、出力する計測値と経過時間を示す情報を、取得する。なお、分類部261は、取得した計測値と経過時間を示す情報を記憶部27に記憶させるようにしてもよい。
(ステップS102)推定部262は、計測値のうち、キャパシタンスの値を、記憶部27が記憶する境界情報を用いて、取得したキャパシタンスがどの局面に対応するか判別する。
(ステップS103)推定部262は、判別した結果、キャパシタンスが第1局面に属するか、第2局面に属するか、・・・、第n局面に属するかを判別する。推定部262は、キャパシタンスが第1局面に属すると判別した場合(ステップS103;第1局面)、処理をステップS104に進める。推定部262は、キャパシタンスが第2局面に属すると判別した場合(ステップS104;第2局面)、処理をステップS105に進める。推定部262は、キャパシタンスが第n局面に属すると判別した場合(ステップS103;第n局面)、処理をステップS106に進める。
(ステップS104)推定部262は、記憶部27に記憶されている第1局面の係数を用いて、計測値を補正することで、生細胞数を推定する。例えば、推定部262は、計測値のキャパシタンスに係数を乗じることで生細胞数の推定値を求める。本実施形態では、このように記憶部27に記憶されている第1局面の係数を用いて、計測値を補正することで、生細胞数を推定することを、第1推定手法という。処理後、推定部262は、処理をステップS107に進める。
(ステップS105)推定部262は、記憶部27に記憶されている第2局面の係数を用いて、計測値を補正することで、生細胞数を推定する。本実施形態では、このように記憶部27に記憶されている第2局面の係数を用いて、計測値を補正することで、生細胞数を推定することを、第2推定手法という。処理後、推定部262は、処理をステップS107に進める。
(ステップS106)推定部262は、記憶部27に記憶されている第n局面の係数を用いて、計測値を補正することで、生細胞数を推定する。本実施形態では、このように記憶部27に記憶されている第n局面の係数を用いて、計測値を補正することで、生細胞数を推定することを、第n推定手法という。処理後、推定部262は、処理をステップS107に進める。
(ステップS107)推定部262は、推定した生細胞数を表す情報に経過時間を示す情報を対応付けて、制御部24に出力する。続けて、制御部24は、推定部262が出力する推定した細胞数を表す情報、経過時間を示す情報を用いて画像情報を生成し、生成した画像情報を表示部25に表示させる。
(ステップS108)制御部24は、計測が終了したか否かを判別する。なお、計測の終了は、例えば、制御部24は、操作部23が操作者によって計測終了が操作されたことを検出して行う。制御部24は、計測が終了していないと判別した場合(ステップS108;NO)、処理をステップS101に戻す。制御部24は、計測が終了したと判別した場合(ステップS108;YES)、処理を終了する。
なお、推定部262は、細胞の培養期間における任意の期間に対して、分類された局面毎の係数を用いて生細胞数の推定を行うようにしてもよい。
また、推定に用いるキャパシタは、局面に適した周波数の範囲または周波数のデータを用いるようにしてもよい。なお、用いる周波数範囲または周波数は、測定周波数のうち最も線形性と安定性のバランスが良い範囲または周波数を選択するようにしてもよい。
また、推定に用いるキャパシタは、局面に適した周波数の範囲または周波数のデータを用いるようにしてもよい。なお、用いる周波数範囲または周波数は、測定周波数のうち最も線形性と安定性のバランスが良い範囲または周波数を選択するようにしてもよい。
次に、上述したように学習した後、推定した結果例を説明する。
図8は、本実施形態に係る学習した後、生細胞数を推定した結果例を示す図である。図8において、横軸は時刻、右縦軸が細胞数である。また、左縦軸の1が第1局面に属することを表し、左縦軸の2が第2局面に属することを表し、左縦軸の3が第3局面に属することを表している。
また、三角印は、実測された生細胞数を表す。破線g21は、第1推定手法で推定した生細胞数を表す。一点破線g22は、第2推定手法で推定した生細胞数を表す。実線g23は、第3推定手法で推定した生細胞数を表す。破線g14は、分類された局面を表す。
図8は、本実施形態に係る学習した後、生細胞数を推定した結果例を示す図である。図8において、横軸は時刻、右縦軸が細胞数である。また、左縦軸の1が第1局面に属することを表し、左縦軸の2が第2局面に属することを表し、左縦軸の3が第3局面に属することを表している。
また、三角印は、実測された生細胞数を表す。破線g21は、第1推定手法で推定した生細胞数を表す。一点破線g22は、第2推定手法で推定した生細胞数を表す。実線g23は、第3推定手法で推定した生細胞数を表す。破線g14は、分類された局面を表す。
図8の符号g14に示すように、第1局面と第2局面との間の判別結果、第2局面と第3局面との間の判別結果が、2つの局面を振動している期間があるが、推定値が近接しているため、どちらの局面に判別されても推定結果への影響は小さい。
次に、本実施形態を適用して培養の全期間で推定した生細胞数の例を説明する。
図9は、本実施形態に係る培養の全期間で推定した生細胞数とオフラインで実測した生細胞数の例を示す図である。図9において、横軸は時刻、縦軸は生細胞数の実測値と推定値である。符号g31が実測値であり、符号g32が推定値である。
図9は、本実施形態に係る培養の全期間で推定した生細胞数とオフラインで実測した生細胞数の例を示す図である。図9において、横軸は時刻、縦軸は生細胞数の実測値と推定値である。符号g31が実測値であり、符号g32が推定値である。
図9においても、推定値が不連続な箇所があるが、図8と同様に局面の切り替わり箇所である。図9のように、実測値を正解データとすれば、本実施形態では、全期間にわたって精度よく生細胞数を推定できる。
ここで、推定数と実測値が乖離する比較例を説明する。
特許文献1に記載の従来手法では、培養後半の乖離を小さくする一方で、培養前半の乖離を大きくするような場合がある。これに対して、比較例では、培養前半の補正量を抑えつつ、培養後半の補正量を確保するように特許文献1に記載の従来手法の補正式の修正を行った。このようにして補正した場合、適切に補正できる培養状態もあったが、図10に示すように、培養前半に計測値と実測値との間に乖離が発生することがあった。
特許文献1に記載の従来手法では、培養後半の乖離を小さくする一方で、培養前半の乖離を大きくするような場合がある。これに対して、比較例では、培養前半の補正量を抑えつつ、培養後半の補正量を確保するように特許文献1に記載の従来手法の補正式の修正を行った。このようにして補正した場合、適切に補正できる培養状態もあったが、図10に示すように、培養前半に計測値と実測値との間に乖離が発生することがあった。
図10は、比較例により推定数と実測値が乖離する例を示す図である。図10において、横軸は経過時間、縦軸は生細胞密度(VCD)である。三角印は、生細胞密度の実測値である。符号g41は、比較例による培養前半の予測値である。符号g42は、比較例による培養後半の予測値である。
図10に示す例では、培養前半の乖離が、実測値に対し低く発生している。
すなわち、比較例に示したように、特許文献1に記載の従来手法の関係式を補正しても、単一の手法では、培養前半は補正せず、培養後半は補正する、といった対応ができない。
すなわち、比較例に示したように、特許文献1に記載の従来手法の関係式を補正しても、単一の手法では、培養前半は補正せず、培養後半は補正する、といった対応ができない。
これに対して、本実施形態では、培養開始から培養終了までを局面毎に分離し、局面毎に適切な補正を行うための手法(係数を用いて推定)を適用するようにした。これにより、本実施形態によれば、培養条件が異なり、乖離の傾向が異なる場合に対しても、細胞培養(特にCHO細胞)における播種から一定以下の生存率に死滅するまでの全期間において、高精度な生細胞数推定を実現することができる。さらに本実施形態では、局面毎に最適な推定手法の自動選択を可能にしながら、推定に用いるキャパシタンスデータ以外のデータを必要としない効果を得ることができる。なお、本実施異形態では、分類した各局面における各推定手法は、キャパシタンスの挙動が定常とみなせる局面のみに適用されるので、汎用的に高精度な推定ができる。
なお、上述した例では、センサ20が計測したインピーダンスのうちキャパシタと生細胞密度に対して主成分分析等を行って期間を分類し、期間毎にキャパシタを用いて、培養液中の生存している生細胞数を推定するための係数を設定する例を説明したが、これに限らない。細胞検査システム1は、センサ20が計測したキャパシタンスとコンダクタンスと生細胞密度に対して主成分分析等を行って期間を分類し、期間毎にインピーダンスを用いて、培養液中の生存している生細胞数を推定するための係数を設定するようにしてもよい。
なお、上述した例では、制御部24と演算部26が分かれている例を説明したが、制御部24と演算部26が一体に構成されていてもよい。
以上のように、本実施形態によれば、細胞培養における播種から一定以下の生存率に死滅するまでの培養期間の内の所定期間において、高精度に生細胞数推定を実現することができる。
また、本実施形態によれば、所定期間を複数の局面に分類し、局面毎に係数を設定し、この係数を用いて生細胞数を推定するようにしたので、生細胞数が減少する培養の後半であっても、精度良く生細胞数を推定することができる。
また、本実施形態によれば、例えば第1局面と第2局面との切り替わりに、第1局面の係数と第2局面の係数を用いて推定するため、局面の切り替わりにおいても精度良く生細胞数を推定することができる。
また、本実施形態では、直線回帰、部分的最小二乗回帰、および二次以上の回帰のうち少なくとも1つを用いて、前係数を求めるため、演算量が少ない。
また、本実施形態では、インピーダンスと実測した生細胞数とを用いて主成分分析を行って局面を分類するので、精度良く局面を分類することができる。
また、本実施形態では、係数とキャパシタンスからデータ毎に計算した確率分布によって、実測中の局面を判定するようにしたので、精度良く局面を判定して、精度良く生細胞数を推定することができる。
また、本実施形態によれば、所定期間を複数の局面に分類し、局面毎に係数を設定し、この係数を用いて生細胞数を推定するようにしたので、生細胞数が減少する培養の後半であっても、精度良く生細胞数を推定することができる。
また、本実施形態によれば、例えば第1局面と第2局面との切り替わりに、第1局面の係数と第2局面の係数を用いて推定するため、局面の切り替わりにおいても精度良く生細胞数を推定することができる。
また、本実施形態では、直線回帰、部分的最小二乗回帰、および二次以上の回帰のうち少なくとも1つを用いて、前係数を求めるため、演算量が少ない。
また、本実施形態では、インピーダンスと実測した生細胞数とを用いて主成分分析を行って局面を分類するので、精度良く局面を分類することができる。
また、本実施形態では、係数とキャパシタンスからデータ毎に計算した確率分布によって、実測中の局面を判定するようにしたので、精度良く局面を判定して、精度良く生細胞数を推定することができる。
なお、本発明における生細胞数推定部28の機能に全てまたは一部を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより生細胞数推定部28が行う処理の全てまたは一部を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)を備えたWWWシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(RAM)のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形および置換を加えることができる。
1…細胞検査システム、2…細胞検査装置、3…培養槽、4…セルカウンター、21…プローブ、22…センサ部、23…操作部、24…制御部、25…表示部、26…演算部、27…記憶部、28…生細胞数推定部、241…計時部、261…分類部、262…推定部
Claims (8)
- 培養液のインピーダンスを計測するインピーダンスセンサと、
細胞の培養開始から死滅までの培養期間の内の所定期間が複数の期間に分類され、分類された前記複数の期間毎に、前記インピーダンスを用いて、前記所定期間において培養液中の生存している生細胞数を推定するための係数を記憶する記憶部と、
前記インピーダンスを取得し、前記インピーダンスに対して前記記憶部が記憶する前記期間毎の係数の少なくとも1つを用いて、生細胞数を推定する生細胞数推定部と、
を備える細胞検査装置。 - 前記記憶部は、
前記インピーダンスセンサが計測した前記インピーダンスと、前記所定期間において培養液中の生存している細胞数に関する情報と、前記インピーダンスを計測した時刻とに基づいて、前記所定期間が複数に分類され、前記分類された期間毎に前記係数を記憶する、請求項1に記載の細胞検査装置。 - 前記生細胞数推定部は、
細胞の培養開始から死滅までの期間において、前記インピーダンスと、前記生存している細胞数に関する情報と、前記インピーダンスと前記生存している細胞数に関する情報を計測したときの前記所定期間の開始時刻からの経過時間と、に対して主成分分析を行い、
前記主成分分析を行った結果に基づいて、生細胞数を推定する係数を求め、
前記主成分分析を行った結果に基づいて、前記所定期間を複数に分類し、
前記分類した期間毎に求めた前記係数を前記記憶部に記憶させる、請求項1または請求項2に記載の細胞検査装置。 - 前記生細胞数推定部は、
直線回帰、部分的最小二乗回帰、および二次以上の回帰のうち少なくとも1つを用いて、前記係数を求める、請求項3に記載の細胞検査装置。 - 前記生細胞数推定部は、
前記経過時間を所定時間毎に増やし、前記インピーダンスの変化と、前記生存している細胞数の変化との差または比を求め、前記比が所定の範囲外の場合を、第n(nは1以上の整数)の期間と第n+1の期間との分岐点として求め、求めた分岐点に基づいて、前記第nの期間を分類する、請求項3または請求項4に記載の細胞検査装置。 - インピーダンスセンサと、細胞の培養開始から死滅までの培養期間の内の所定期間が複数の期間に分類され、分類された前記複数の期間毎に、前記インピーダンスセンサが計測したインピーダンスを用いて、前記所定期間において培養液中の生存している生細胞数を推定するための係数を記憶する記憶部と、生細胞数推定部と、を有する細胞検査装置における細胞検査方法であって、
前記インピーダンスセンサが、前記所定期間において培養液のインピーダンスを計測する手順と、
前記生細胞数推定部が、前記インピーダンスを取得し、前記インピーダンスに対して前記記憶部が記憶する前記期間毎の係数の少なくとも1つを用いて、生細胞数を推定する手順と、
を含む細胞検査方法。 - インピーダンスセンサと、細胞の培養開始から死滅までの培養期間の内の所定期間が複数に分類され、分類された前記複数の期間毎に、前記インピーダンスセンサが計測したインピーダンスを用いて、前記所定期間において培養液中の生存している生細胞数を推定するための係数を記憶する記憶部と、生細胞数推定部と、を有する細胞検査装置のコンピュータに、
計測された培養液のインピーダンスを取得するステップと、
前記インピーダンスに対して前記記憶部が記憶する前記期間毎の係数の少なくとも1つを用いて、生細胞数を推定するステップと、
を実行させるプログラム。 - 請求項7に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018005648A JP6741031B2 (ja) | 2018-01-17 | 2018-01-17 | 細胞検査装置、細胞検査方法、プログラム、および記録媒体 |
US16/961,125 US20200400603A1 (en) | 2018-01-17 | 2018-12-20 | Cell testing device, cell testing method, program, and recording medium |
CN201880086493.1A CN111615627A (zh) | 2018-01-17 | 2018-12-20 | 细胞检查装置、细胞检查方法、程序和记录介质 |
PCT/JP2018/047018 WO2019142590A1 (ja) | 2018-01-17 | 2018-12-20 | 細胞検査装置、細胞検査方法、プログラム、および記録媒体 |
EP18901115.8A EP3742157A4 (en) | 2018-01-17 | 2018-12-20 | CELL TEST DEVICE, CELL TEST METHOD, PROGRAM AND RECORDING MEDIA |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018005648A JP6741031B2 (ja) | 2018-01-17 | 2018-01-17 | 細胞検査装置、細胞検査方法、プログラム、および記録媒体 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019124594A JP2019124594A (ja) | 2019-07-25 |
JP6741031B2 true JP6741031B2 (ja) | 2020-08-19 |
Family
ID=67302207
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018005648A Active JP6741031B2 (ja) | 2018-01-17 | 2018-01-17 | 細胞検査装置、細胞検査方法、プログラム、および記録媒体 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20200400603A1 (ja) |
EP (1) | EP3742157A4 (ja) |
JP (1) | JP6741031B2 (ja) |
CN (1) | CN111615627A (ja) |
WO (1) | WO2019142590A1 (ja) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPWO2022065401A1 (ja) * | 2020-09-25 | 2022-03-31 | ||
JP2023165684A (ja) * | 2020-09-25 | 2023-11-17 | 株式会社レゾナック | 細胞培養装置、及び、細胞群を生産する方法 |
JP7476120B2 (ja) | 2021-01-12 | 2024-04-30 | 株式会社日立プラントサービス | 生細胞数計測方法および生細胞数計測装置 |
WO2023288314A1 (en) * | 2021-07-15 | 2023-01-19 | Georgia Tech Research Corporation | Methods of determining viable cell count and impedance-based biosensors for the same |
CN114544468A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-05-27 | 成都柏奥特克生物科技股份有限公司 | 一种用于固定床生物反应器中的电容法细胞计数方法 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR2835921B1 (fr) * | 2002-02-11 | 2005-06-24 | Gervais Danone Sa | Utilisation d'une sonde capacitive pour determiner la biomasse de bacteries lactiques |
UA82756C2 (uk) * | 2006-07-25 | 2008-05-12 | State Res Control Inst Of Vete | Спосіб визначення кількості мікробіологічних об'єктів у процесі іх культивування |
WO2009128233A1 (ja) * | 2008-04-15 | 2009-10-22 | パナソニック株式会社 | 微粒子測定装置および微粒子測定方法 |
WO2013103901A1 (en) * | 2012-01-06 | 2013-07-11 | Bend Research, Inc. | Dielectric spectroscopy methods and apparatus |
US9274071B2 (en) * | 2013-12-30 | 2016-03-01 | General Electric Company | Methods for assessing cell culture fluid by impedance spectra |
GB201416233D0 (en) * | 2014-09-15 | 2014-10-29 | Stratophase Ltd | Method, system and controller for process control in a bioreactor |
JP6799399B2 (ja) | 2016-07-05 | 2020-12-16 | 新日本無線株式会社 | 電源装置 |
-
2018
- 2018-01-17 JP JP2018005648A patent/JP6741031B2/ja active Active
- 2018-12-20 CN CN201880086493.1A patent/CN111615627A/zh active Pending
- 2018-12-20 WO PCT/JP2018/047018 patent/WO2019142590A1/ja unknown
- 2018-12-20 EP EP18901115.8A patent/EP3742157A4/en not_active Withdrawn
- 2018-12-20 US US16/961,125 patent/US20200400603A1/en active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3742157A4 (en) | 2021-09-29 |
CN111615627A (zh) | 2020-09-01 |
EP3742157A1 (en) | 2020-11-25 |
US20200400603A1 (en) | 2020-12-24 |
JP2019124594A (ja) | 2019-07-25 |
WO2019142590A1 (ja) | 2019-07-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6741031B2 (ja) | 細胞検査装置、細胞検査方法、プログラム、および記録媒体 | |
EP2902920B1 (en) | Information pushing method and apparatus | |
RU2006134033A (ru) | Метаболический контроль, способ и устройство для получения показаний об определяющем здоровье состоянии обследуемого лица | |
JP2011191226A (ja) | 交流インピーダンス測定装置 | |
JP2017111145A5 (ja) | ||
CN106716118B (zh) | 油脂老化计和油脂老化度评价方法 | |
CN113646949B (zh) | 蓄电池剩余价值确定系统 | |
JP2014106032A (ja) | 自動分析装置、自動分析方法 | |
US20210383893A1 (en) | Multivariate approach for cell selection | |
US11425197B2 (en) | Condition monitoring device and method | |
KR20210031627A (ko) | 기계 학습 모델 훈련 방법 및 시스템 | |
US11580382B2 (en) | Method and apparatus providing a trained signal classification neural network | |
CN110907827A (zh) | 一种马达瞬态失真测量方法及系统 | |
US20230152290A1 (en) | Odor detection system, odor detection method, and program | |
EP2580772B1 (en) | A method computer program and system to analyze mass spectra | |
CN114399669B (zh) | 目标检测方法和装置 | |
CN110673125A (zh) | 一种基于毫米波雷达的声源定位方法、装置、设备以及存储介质 | |
CN109357697B (zh) | 一种基于质评靶值计算的医学仪器校准方法、系统及装置 | |
JP2010112709A (ja) | におい測定装置 | |
JP2009169771A (ja) | プラント運転支援装置 | |
CN114220368B (zh) | 显示面板的亮度调节系统和亮度调节方法 | |
DE50310632D1 (de) | Objektivierung von (Oberflächen-)Prüfverfahren durch Bildverarbeitung | |
CN115440299A (zh) | 确定背景微生物的方法、设备、介质和程序产品 | |
CN114333736A (zh) | 显示装置和显示装置的亮度调节方法 | |
JP7099623B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190603 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200623 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200706 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6741031 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |