JP6790490B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム Download PDF

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Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システムに関する。
観察対象の個々の粒子の性質を観察するための装置としては、フローサイトメーターが知られている。フローサイトメーターにおいては、一般に、粒子にレーザ光を照射することにより得られる散乱光や蛍光をパルス波形として得、パルス波形の面積、高さ、幅を用いて個々の粒子の性質を判断したり、識別したりする。
パルス波形の面積、高さ、幅から得られる個々の粒子についての情報以上の情報を得るために、スリットスキャニング法や、臨界勾配差法が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。
特表２００６−５２４０５４号公報
しかし、スリットスキャニング法は、専用の測定用レーザシステムを要する。また、スリットスキャニング法は、パルスの一部分を採用することによる分解能の向上を目的としており、同様による高い識別性能を発揮するための測定対象が限られている。一方で、臨界勾配差法は、パルス波形における勾配差が最大となる部分を事前に決定する必要があり、手順が複雑かつ煩雑である。また、その測定対象は、そのパルス波形の形状が基本的に同一なものに限られている。
そこで、本開示では、従来の方法では取得することが困難また煩雑であった粒子の情報を容易に得ることのできる、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法および情報処理システムを提案する。
本開示によれば、移動する生物由来対象に対して光線を照射することにより検出されるパルス波形のデータに基づき前記パルス波形のピーク位置に関連する情報を特定する、パルス波形解析部と、
前記ピーク位置に関連する情報に基づいて前記生物由来対象の推定される特性候補を決定する、特性候補決定部と、
を備える情報処理装置が提供される。
また、本開示によれば、移動する生物由来対象に対して光線を照射することにより検出されるパルス波形のデータに基づき前記パルス波形のピーク位置に関連する情報を特定することと、
前記ピーク位置に関連する情報に基づいて前記生物由来対象の推定される特性候補を決定することと、
を含む、情報処理方法が提供される。
また、本開示によれば、移動する生物由来対象に対して光線を照射し、パルス波形を検出するフローサイトメーターと、
前記パルス波形のデータに基づき前記パルス波形のピーク位置に関連する情報を特定するパルス波形解析部および前記ピーク位置に関連する情報に基づいて前記生物由来対象の推定される特性候補を決定する特性候補決定部を備える情報処理装置と、
を備える、情報処理システムが提供される。
以上説明したように本開示によれば、従来の方法では取得することが困難また煩雑であった粒子の情報を容易に得ることのできる、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法および情報処理システムを提供することができる。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムを示した説明図である。 図２は、図１に示す情報処理システムが備える測定ユニットを説明する概要図である。 図３は、図１に示す情報処理システムが備える測定ユニットを説明する概要図である。 図４は、本開示の第１の実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 図５は、図１に示す測定ユニットにより検出されるパルス波形の一例の概略図である。 図６は、図１に示す測定ユニットにより検出されるパルス波形の一例の概略図である。 図７は、図４に示すパルス波形解析部が使用可能な形状モデルの一例を示す概要図である。 図８は、図４に示すパルス波形解析部が使用可能な形状モデルの一例を示す概要図である。 図９は、図４に示すパルス波形解析部が使用可能な形状モデルの一例を示す概要図である。 図１０は、図１に示す情報処理システムにより分析され得る生物由来対象の一例を説明するための図である。 図１１は、図４に示すパルス波形解析部によるパルス波形の解析の一例を説明するための図である。 図１２は、図４に示すパルス波形解析部によるパルス波形の解析の一例を説明するための図である。 図１３は、ピークを１つ有するパルス波形と想定される生物由来対象の模式図である。 図１４は、ピークを２つ有するパルス波形と想定される生物由来対象の模式図である。 図１５は、従来技術によるパルス波形のピーク値を用いた生物由来対象の判別を説明するためのヒストグラムである。 図１６は、細胞における異なる抗原同士の位置関係の特定および識別を説明するための概略図である。 図１７は、細胞における異なる抗原同士の位置関係の特定および識別を説明するための概略図である。 図１８は、本開示の第１の実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示したフローチャートである。 図１９は、本開示の第２の実施形態に係る情報処理システムを示したブロック図である。 図２０は、本開示の第２の実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示したフローチャートである。 図２１は、本開示の第２の実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示したフローチャートである。 図２２は、本開示の第１の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。また、本明細書および図面において、異なる実施形態の類似する構成要素については、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素等の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．第１の実施の形態（セルアナライザ）
１．１．情報処理システムの概要
１．２．測定サンプル
１．３．測定ユニットの構成
１．４．情報処理装置の構成
１．５．情報処理方法の流れ
２．第２の実施の形態（セルソータ）
２．１．情報処理システムの構成
２．２．情報処理方法の流れ
３．情報処理装置のハードウェア構成
＜１．第１の実施形態＞
以下では、図１〜図１８を参照しながら、本開示の第１の実施形態について詳細に説明する。
［１．１． 情報処理システムの概要］
まず、図１を参照しながら、本実施形態に係る情報処理システムについて説明する。図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムを示した説明図である。図２および図３は、図１に示す情報処理システムが備える測定ユニットを説明する概要図である。
本実施形態に係る情報処理システム１は、図１に示したように、情報処理装置１０と、測定サンプルＳの測定データを測定する各種の測定ユニット２０とを含む。
本実施形態における測定サンプルＳである生物由来対象としては、例えば、細胞や微生物、リポソームなどの生体関連粒子などを利用することができる。
生体関連粒子には、各種細胞を構成する染色体、リポソーム、ミトコンドリア、オルガネラ(細胞小器官)などが含まれる。細胞には、動物細胞(血球系細胞等)及び植物細胞が含まれる。微生物には、大腸菌等の細菌類、タバコモザイクウイルス等のウイルス類、イースト菌等の菌類などが含まれる。生体関連粒子には、核酸やタンパク質、これらの複合体等の生体関連高分子が包含されていてもよい。これら粒子の形状は、球形であっても非球形であってもよく、また、大きさや質量等も特に限定されない。ただし、生体関連粒子が、異方性を有する形状をなす場合、後述するように形状情報から特性候補、例えば生物学特性候補がより精度よく決定できる。
情報処理装置１０は、測定ユニット２０により測定された測定サンプルＳの測定データを取得し、取得した測定データである波形パルスデータに基づいて推定される特性候補、例えば生物学特性候補を決定する。図１では、本実施形態に係る情報処理装置１０が、測定ユニット２０とは別の装置として設けられる場合について図示しているが、本実施形態に係る情報処理装置１０の各機能は、測定ユニット２０の動作を制御するコンピュータに実装されていてもよいし、測定ユニット２０の筐体内に設けられた任意のコンピュータに実装されていてもよい。なお、情報処理装置１０の詳細な構成については後段において詳述する。
測定ユニット２０は、測定サンプルＳに対してレーザ光を照射し、測定サンプルＳからの蛍光やリン光といった発光を測定したり、測定サンプルＳからの散乱光を測定したり、測定サンプルＳによる吸収スペクトルを測定したりする。本実施形態に係る測定ユニット２０は、測定サンプルＳの発光スペクトル、散乱スペクトル又は吸収スペクトルを測定するものであってもよいし、発光スペクトル、散乱スペクトル及び吸収スペクトルの少なくとも２つ以上を測定するものであってもよい。
なお、以下では、測定ユニット２０として、測定サンプルＳの蛍光スペクトルを測定する図２および図３に示したような測定ユニット（フローサイトメーター）を用いる場合を例にとって、詳細な説明を行うものとする。
［１．２．測定サンプル］
測定サンプルである生物由来対象は、蛍光スペクトルの測定に先立って、１以上の蛍光色素により標識（染色）されることができる。生物由来対象の蛍光色素標識は、公知の任意の手法によって行うことができる。例えば測定対象を細胞とする場合には、細胞表面分子に対する蛍光標識抗体と細胞とを混合し、細胞表面分子に抗体を結合させる。蛍光標識抗体は、抗体に直接蛍光色素を結合させたものであってもよく、ビオチン標識した抗体にアビジンを結合した蛍光色素をアビジン・ビオチン反応によって結合させたものであってもよい。また、抗体は、モノクローナル抗体又はポリクローナル抗体であってもよい。
生物由来対象を標識するための蛍光色素としては、特に限定されず、例えば、公知の物質を１つ以上用いることができる。蛍光色素としては、例えば、フィコエリスリン（ＰＥ）、ＦＩＴＣ、ＰＥ−Ｃｙ５、ＰＥ−Ｃｙ７、ＰＥ−テキサスレッド（ＰＥ−Ｔｅｘａｓ ｒｅｄ）、アロフィコシアニン（ＡＰＣ）、ＡＰＣ−Ｃｙ７、エチジウムブロマイド（Ｅｔｈｉｄｉｕｍ ｂｒｏｍｉｄｅ）、プロピジウムアイオダイド（Ｐｒｏｐｉｄｉｕｍ ｉｏｄｉｄｅ）、ヘキスト（Ｈｏｅｃｈｓｔ）３３２５８／３３３４２、ＤＡＰＩ、アクリジンオレンジ（Ａｃｒｉｄｉｎｅ ｏｒａｎｇｅ）、クロモマイシン（Ｃｈｒｏｍｏｍｙｃｉｎ）、ミトラマイシン（Ｍｉｔｈｒａｍｙｃｉｎ）、オリボマイシン（Ｏｌｉｖｏｍｙｃｉｎ）、パイロニン（Ｐｙｒｏｎｉｎ）Ｙ、チアゾールオレンジ（Ｔｈｉａｚｏｌｅ ｏｒａｎｇｅ）、ローダミン（Ｒｈｏｄａｍｉｎｅ）１０１、イソチオシアネート（ｉｓｏｔｈｉｏｃｙａｎａｔｅ）、ＢＣＥＣＦ、ＢＣＥＣＦ−ＡＭ、Ｃ．ＳＮＡＲＦ−１、Ｃ．ＳＮＡＲＦ−１−ＡＭＡ、エクオリン（Ａｅｑｕｏｒｉｎ）、Ｉｎｄｏ−１、Ｉｎｄｏ−１−ＡＭ、Ｆｌｕｏ−３、Ｆｌｕｏ−３−ＡＭ、Ｆｕｒａ−２、Ｆｕｒａ−２−ＡＭ、オキソノール（Ｏｘｏｎｏｌ）、テキサスレッド（Ｔｅｘａｓ ｒｅｄ）、ローダミン（Ｒｈｏｄａｍｉｎｅ）１２３、１０−Ｎ−ノニ−アクリジンオレンジ（Ａｃｒｉｄｉｎｅ ｏｒａｎｇｅ）、フルオレセイン（Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ）、フルオレセインジアセテート（Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ ｄｉａｃｅｔａｔｅ）、カルボキシフルオレセイン（Ｃａｒｂｏｘｙｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ）、カルビキシフルオレセインジアセテート（Ｃａｂｏｘｙｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ ｄｉａｃｅｔａｔｅ）、カルボキシジクロロフルオレセイン（Ｃａｒｂｏｘｙｄｉｃｈｌｏｒｏｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ）、カルボキシジクロロフルオレセインジアセテート（Ｃａｒｂｏｘｙｄｉｃｈｌｏｒｏｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ ｄｉａｃｅｔａｔｅ）等を利用することができる。もちろん、本実施形態で使用可能な蛍光色素は、上記の例に限定されるわけではない。
［１．３．測定ユニットの構成］
測定ユニット２０の一例であるフローサイトメーターは、本実施形態においては、各生物由来試料Ｓを分析することのできるセルアナライザである。図２に示したように、サンプルＳの染色に利用された蛍光色素を励起可能な波長を有するレーザ光を、レーザ光源２１からフローセル２３１を流れる染色された生物由来試料Ｓに対して射出する。また、フローサイトメーターに設けられた光検出器２５は、レーザ光の照射された生物由来試料Ｓから放射される蛍光を、光電子増倍管２５１等の光検出器により検出する。なお、図２の例では１台のレーザ光源２１しか描画されていないが、複数のレーザ光源が設けられていてもよい。
このような測定処理を行うフローサイトメーターは、公知の構成を有することが可能であるが、例えば図３に示したような構成を有している。
図３に示すように、フローサイトメーターは、所定波長のレーザ光（例えば、波長４８８ｎｍ及び６４０ｎｍのレーザ光）を射出するレーザ光源２１と、フローセル２３１を備え、複数の測定サンプルＳをフローセル２３１中に整列させて移動させるフロー系２３と、レーザ光を測定サンプルＳへと導光するためのレンズ等の光学系（図示せず。）と、測定サンプルＳからの前方散乱光や後方散乱光等といった散乱光や蛍光を検知するための光検出器２５と、散乱光や蛍光を光検出器２５へと導光する各種の光学系２７と、を有している。
ここで、図３に示した例では、光検出器２５として、測定サンプルＳの蛍光を検知するための複数（例えば、８個程度）の光電子増倍管２５１と、測定サンプルＳからの散乱光等を検知するためのＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）、フォトダイオード等といったディテクタ２５３と、が設けられている。
レーザ光源２１から射出されたレーザ光に起因する測定サンプルＳからの蛍光は、測定サンプルＳと各光電子増倍管２５１との間に設けられた光学系２７の波長選択フィルタ２７１により所定の波長帯域に分離され、各光電子増倍管２５１へと導光される。各光電子増倍管２５１は、対応する波長帯域の蛍光の検知結果を示した測定データを、本実施形態に係る情報処理装置１０へと出力する。
上記のように、本実施形態に係る情報処理装置１０は、測定サンプルＳからの蛍光信号を得る。また、ＣＣＤ、ＣＭＯＳ、フォトダイオード等のディテクタ２５３により検知された散乱光等の測定データが、本実施形態に係る情報処理装置１０に出力されるように構成されていてもよい。
なお、図３に示したフローサイトメーターの一例では、測定サンプルＳからの散乱光を検知するための一連の光学系２７が設けられているが、かかる光学系２７は設けられていなくともよい。また、図示の態様では光源としてレーザ光源２１が用いられているが、レーザ光源２１は、パルス光、連続光のいずれを発するものであってもよい。
以上、図２及び図３を参照しながら、本実施形態に係る測定ユニット２０の一例について、簡単に説明した。
［１．４．情報処理装置の構成］
続いて、図４を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置１０について、詳細に説明する。図４は、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成を示すブロック図である。
本実施形態に係る情報処理装置１０は、図４に例示したように、データ取得部１０２と、パルス波形解析部１０４と、特性候補決定部１０６と、記憶部１０８と、出力部１１２と、表示制御部１１４と、入力部１１６と、を主に備える。また、学習部１１０を有していてもよい。
データ取得部１０２は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、入力装置、通信装置等により実現される。データ取得部１０２は、測定ユニット２０から、当該測定ユニット２０により生成された測定サンプルＳの測定データを取得する。
ここで、測定ユニット２０から取得する測定サンプルＳの測定データは、例えば、一つの生物由来対象又は所定個数の生物由来対象に対して所定波長のレーザ光が照射されたことで生成される蛍光信号強度を電圧の大きさで表したデータである。一つの生物由来対象又は所定個数の生物由来対象に対する蛍光信号の測定には、微小ではあるが時間幅が存在する。そのため、本実施形態に係る測定データは、図５および図６に示すように、時間および電圧（パルス電圧）を軸とするパルス波形データを含む。
図５および図６は、図１に示す測定ユニットにより検出されるパルス波形の一例の概略図である。図５に示すパルス波形は、２つのピークを有し、図６に示すパルス波形は、３つのピークを有している。ここで、従来、パルス波形の評価は、パルスを構成するピークの幅、ピークの最大強度、ピークの面積によって行われてきた。しかしながら、例えば、図５、図６に示す波形パルスが同一のピーク面積を有する場合、従来の評価方法では図５および図６に示す波形パルスの異同を区別することができない。また、例えば波形パルス中のピーク数は何らかの情報を示している可能性があるものの、従来の評価方法では、この情報を把握することが不可能であった。これに対し、本開示に係る情報処理装置１０は、波形パルスの形状情報に基づいて従来把握困難であった特性を推定することを可能としている。これについては、後に詳述する。
データ取得部１０２は、着目している測定サンプルＳの測定データを取得すると、取得した測定データを、後述するパルス波形解析部１０４に入力する。また、データ取得部１０２は、取得した測定データに対し、当該データを取得した日時等の時刻情報を関連付けて、履歴情報として後述する記憶部１０８等に格納してもよい。
パルス波形解析部１０４は、例えば、ＣＰＵ、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。パルス波形解析部１０４は、入力された測定データについて、パルス波形を解析し、パルス波形の形状情報を特定する。
具体的には、パルス波形解析部１０４は、まず、記憶部１０８に記憶された複数の形状モデルを読み込み、パルス波形に最も適合する形状モデルを選択する。
図７〜図９は、図４に示すパルス波形解析部が使用可能な形状モデルの一例を示す概要図である。形状モデルとしては、必要に応じて設定することができ、特に限定されないが、例えば確率分布を使用することができ、具体的には図７に示すような正規分布、図８に示すような対数正規分布、指数分布、アーラン分布、ワイブル分布、ガンマ分布、二項分布、ｔ分布、カイ二乗分布、Ｆ分布および混合分布などが挙げられる。また、混合分布としては、例えば、図９に示すような混合正規分布の他、上述した各分布の２以上の組み合わせが挙げられる。
なお、パルス波形解析部１０４は、記憶された複数の形状モデルのうち、必要に応じて、読み込む形状モデルの数および種類を選択することができる。このように読み込む形状モデルの数および種類を制限することにより、パルス波形に最も適合する形状モデルの選択をより迅速に行うことができる。このような読み込む形状モデルの数および種類についての設定は、例えば、記憶部１０８に記憶されている。パルス波形解析部１０４は、形状モデルの読み込みに先立ち、設定を呼び出し、設定を参照しつつ形状モデルを読み込むことができる。
次に、パルス波形解析部１０４は、読み込んだ複数の形状モデルのうち、いずれがパルス波形に最も適合するかを判断し、パルス波形に最も適合した形状モデルを選択する。このような判断および選択は、例えば、パルス波形に対する各形状モデルの適合度を算出し、波形パルスに最も適合した（例えば、下記の適合度の算出方法においては最も適合度の小さい）形状モデルを抽出することにより行うことができる。
適合度の算出方法は、特に限定されないが、例えば、ピアソンのカイ二乗検定、尤度比検定、イェイツのカイ二乗検定、マンテル・ヘンツェルのカイ二乗検定、累積カイ二乗検定、Ｌｉｎｅａｒ−ｂｙ−ｌｉｎｅａｒ連関カイ二乗検定等を利用することにより得られる。
なお、パルス波形解析部１０４は、赤池情報量基準（ＡＩＣ、Akaike's Information Criterion）、ベイズ情報量規準（ＢＩＣ、Bayesian information criterion）、最小記述長（ＭＤＬ、minimum description length）、赤池ベイズ情報量基準（ＡＢＩＣ、Akaike Bayesian Information criterion）、一般化情報量規準（ＧＩＣ、Generalized Information Criterion）、交差検証等の他のモデル選択法によりパルス波形に適した形状モデルを選択してもよい。
次いで、パルス波形解析部１０４は、選択された形状モデルとパルス波形とを比較することにより解析を行う。選択された形状モデルとパルス波形との比較は、例えば、回帰分析、内挿または外挿等を用いたカーブフィッティングを行って回帰曲線を得ることにより行うことができる。またこの際、パルス波形の選択された形状モデルにおけるパラメータを算出することができる。このようなパラメータとしては、例えば形状モデルが正規分布の場合には、平均μおよび分散σ２が、対数正規分布の場合には、μおよびσ２が、ポアソン分布の場合には平均λが挙げられる。また、形状モデルが混合分布である場合には、混合分布を構成する各分布のパラメータを算出することができる。
パルス波形解析部１０４は、上記比較により得られたパルス波形の回帰曲線およびパラメータを用いて、形状情報を特定する。ここで、本実施形態において、特定される形状情報は、パルス波形のピーク位置に関連する情報を含む。このようなピーク位置に関連する情報としては、例えば、ピークの数、パルス波形の各ピーク位置（回帰曲線のピーク位置）等が挙げられる。なお、パルス波形の各ピーク位置としては、パルス波形を含む測定チャートにおける時間（位置）およびパルス波形内におけるピークの時間（位置）が挙げられる。また、パルス波形が複数のピークを有する場合、すなわち、パルス波形が混合分布に対応する場合、ピーク位置に関連する情報は、複数のピーク間の強度の比較および複数のピーク位置の比較を含み得る。
なお、パルス波形解析部１０４は、さらに、上記のピーク位置に関連する情報以外の形状情報を特定してもよい。このような情報としては、上述したパルス波形の選択された形状モデルにおけるパラメータや、パルス波形（および／または回帰曲線）のピーク強度、ピーク幅、ピーク面積等が挙げられる。
なお、パルス波形解析部１０４は、以上のような形状情報の取得を、互いに異なる検出波長の複数のパルス波形について行うことができる。このような場合、個別のパルス波形についての上記のような形状情報に加え、形状情報は、複数のパルス波形を比較した情報を含むことができる。具体的には、形状情報は、上記の各パルス波形のピーク位置に関連する情報、各パルス波形自体の位置（時間）に関連する情報および／またはピーク位置に関連する情報以外の形状情報を比較した情報を含み得る。例えば、このような情報は、各パルス波形についてのピーク位置の差（時間差）およびピーク強度（ピークのパルス電圧）の比較（差もしくは比等）を含み得る。
また、パルス波形は、生物由来対象の複数の要素についての蛍光信号が混在する複合情報であり得る。例えば、図１０に示すように、１つの細胞３００Ａ内において、用いる蛍光色素（試薬）３０４が細胞の一部分、例えば細胞核３１０の部分３１１に特異的に反応し、さらに、蛍光色素３０４が細胞３００Ａ全体と非特異的に反応する場合がある。このような場合、単純に分析を行うと、試薬が特異的に反応した部分３１１についてのピークが、試薬が非特異的に反応して生じたピーク中に埋もれてしまい、所望する特異的に反応した部分についてのピークを検出、分析できない可能性がある。
パルス波形解析部１０４は、このようなパルス波形について、必要に応じて以下のように処理を行って、検出が困難なピークを抽出（特定）し、抽出したピークを含む波形に基づき解析を行って形状情報を得ることができる。なお、このような場合、パルス波形解析部１０４は、抽出したピークを含む波形のみならず、処理前のパルス波形を用いて形状情報を得てもよい。
図１１、図１２は、図４に示すパルス波形解析部によるパルス波形の解析の一例を説明するための図である。
例えば、パルス波形解析部１０４は、第１のパルス波形の検出に用いられた波長帯とは異なる波長帯で検出された第２のパルス波形中のピークに関する情報に基づき、第１のパルス波形中のピークを特定することができる。そして、パルス波形解析部１０４は、第１のパルス波形において特定されたピークについて解析を行い、当該ピークのピーク位置に関連する情報を含む、第１のパルス波形の形状情報を得ることができる。第２のパルス波形中のピークに関する情報としては、例えば、ピークの位置、高さ、面積、幅等が挙げられる。
より具体的には、例えば、図１１において示すような波長帯Ａ（赤色領域）におけるパルス波形４００のピークの特定が困難な場合、パルス波形解析部１０４は、まず、波長帯Ｂ（緑色領域）におけるパルス波形４０１を用い、パルス波形４０１中に存在するピーク４１０を特定する。次いで、パルス波形解析部１０４は、ピーク４１０の位置（ピークの時間）に対応する位置において、パルス波形４００中にピークが存在すると仮定して同ピークの特定を行う。これにより、パルス波形４００中のピークについてのピーク位置に関連する情報を得ることができる。
また、例えば、パルス波形解析部１０４は、パルス波形中の少なくとも１以上のピークを減衰させたベースラインを得、当該パルス波形と当該ベースラインとの比較に基づき当該パルス波形中の上記少なくとも１以上のピークを特定することもできる。
より具体的には、図１２において示すような、生データとしてのパルス波形４０２が得られた場合、パルス波形解析部１０４は、まず、パルス波形４０２をデジタルフィルタにより処理してパルス波形４０２中の少なくとも１以上のピークを減衰させたベースライン４０３を得る。デジタルフィルタとしては、移動平均等によるローパスフィルタやハイパスフィルタ等が挙げられる。また、移動平均としては、単純移動平均、加重移動平均、指数移動平均、平滑移動平均、三角移動平均、正弦荷重移動平均、累積移動平均、コルモゴロフ・ズルベンコ・フィルタ（ＫＺフィルタ、Kolmogorov-Zurbenko filter）等が挙げられる。このような操作より得られるベースライン４０３は、例えばパルス波形４０２中の試薬が非特異的に反応して生じた波形であることができる。なお、ベースラインを得るための処理は、デジタルフィルタに限定されず、種々の波形処理から選択される１種以上であることができる。
パルス波形解析部１０４は、次いで、パルス波形４０２からベースライン４０３を減じて、差が正となる領域（スパイク）４０５を含むスパイクデータ４０４を得る。（１）〜（７）で示される位置存在するスパイクデータ４０４中のスパイク４０５は、細胞３００Ａ中の試薬が特異的に反応した部分に対応するピークであり得る。したがって、パルス波形解析部１０４は、適宜ゲーティングを行って、必要なスパイク４０５を抽出し、抽出したスパイク４０５をピークとして特定する。なお、各スパイク４０５においては、図１２に示すように、面積（ａｒｅａ）、高さ（ｈｅｉｇｈｔ）、幅（ｗｉｄｔｈ）を算出することができ、これをゲーティングに使用することができる。以上により、パルス波形４０２中のピークについてのピーク位置に関連する情報を含む形状情報を得ることができる。
なお、ベースライン４０３の生成前後のパルス波形４０２について、適宜ノイズを除去するためにデジタルフィルタを適用してもよい。また、連続するパルスデータのうち、パルス波形４０２として処理されるべき領域は、パルスデータまたは他の波長帯のパルスデータの信号レベルに従い決定されてもよい。
そして、パルス波形解析部１０４は、このようにして得られた形状情報を特性候補決定部１０６に入力する。
特性候補決定部１０６は、特定された形状情報に基づいて生物由来対象の推定される特性候補、例えば、生物学特性候補を決定する。具体的には、特性候補決定部１０６は、記憶部１０８に記憶された形状情報と生物学特性候補との関連を示す関連情報および／または当該関連を判断する関連アルゴリズムを読み込む。また、追加または代替的に、学習部１１０で生成された形状情報と生物学特性候補との関連を示す関連情報および／または当該関連を判断する関連アルゴリズムを読み込んでもよい。ついで、特性候補決定部１０６は、関連情報および／または関連アルゴリズムに基づいて、形状情報から推定される生物学特性候補を特定する。なお、上述したように生物学特性候補は、推定される特性候補の一例であり、特性候補がこれに限定されるものではない。しかしながら、以下、説明の容易化のため、特性候補として、生物学特性候補を挙げて説明する。
上記関連情報は、例えば、個々の形状情報と個々の生物学特性候補とを関連づけるデータテーブルであってもよい。このようなデータテーブルを利用することにより、迅速かつ簡便に生物学特性候補の特定が可能である。
また、推定される生物学特性候補としては、形状情報から推定可能なものであれば特に限定されないが、例えば、標識部位（例えば標識された抗原結合部位）の局在化の程度、異なる標識部位の位置関係、各標識部位（抗原結合部位）における標識割合（抗原の存在量の割合）等が挙げられる。
ところで、従来、フローサイトメーターを用いた生物由来対象の評価は、得られるピーク強度、ピーク面積および／またはピーク幅に基づいて行われてきた。一方で、特性候補決定部１０６により利用される形状情報は、ピーク位置に関連する情報を含むものである。このような情報を用いることにより、従来分析不可能であった特性、例えば生物学特性についての評価が可能である。以下、特性候補決定部１０６の動作例を、従来の評価方法と比較しつつ、説明する。
図１３は、ピークを１つ有するパルス波形と想定される生物由来対象の模式図である。図１４は、ピークを２つ有するパルス波形と想定される生物由来対象の模式図である。図１５は、従来技術によるパルス波形のピーク値を用いた生物由来対象の判別を説明するためのヒストグラムである。
例えば、ピーク位置を特定することにより得られたピーク数を形状情報として利用し、生物由来対象の蛍光部位の局在化の程度を把握することができる。例えば、図１３、図１４に示すようにレーザ光に応じて蛍光を発し得る同一量の抗原３０１Ａ、３０１Ｂを表面に有する細胞３００を観察する場合を仮定する。このような場合、得られるパルス波形は、ピークの数が変化し得る。これは、抗原３０１Ａ、３０１Ｂがレーザ光源２１からのレーザ光を通過する時間に差が生じることによるものと推測される。したがって、このようなピークの数は、細胞３００における抗原が存在する位置の数であると推定される。したがって、例えば、図１３に示すようにパルス波形が１つのピークを有する場合には、細胞３００において抗原３０１Ａは１つの部位に局在していると推定される。一方で、図１４のようにパルス波形が２つのピークを有する場合には、細胞３００において抗原３０１Ｂは、２つの部位に分散して存在していることが推定される。したがって、特性候補決定部１０６は、図１３、図１４に示すような細胞３００の抗原の局在度合を推定することができ、これらの細胞を局在度合に応じて識別することが可能である。また、このような識別は、統計データを作成することなしに行うことができるため、細胞３００の通過ごとにリアルタイムに行うことが可能である。
また、図１４においては、パルス波形中のピーク位置の差を判断することにより、細胞３００における抗原３０１Ｂの存在位置間の距離を推定することができる。さらに、図１４においては、２つのピークの強度（パルス電圧）比により、細胞３００の各部位における抗原の存在量の割合も推定できる。
なお、細胞３００がその形状において異方性を有している場合、フロー系２３を移動する細胞３００の姿勢が定まりやすいことから、パルス波形中のピークがより明確に表れ、またピーク位置が定まりやすいものとなる。この結果、上記のピーク数やピーク位置の特定がより容易となり、分析がより精度の高いものとなる。
一方で、従来の評価方法では、上述したような生物学特性候補を推定できない。例えば、ピーク面積は、単に抗原３０１Ａ、３０１Ｂの存在量を示すのみである。そして、細胞３００中の抗原３０１Ａ、３０１Ｂの存在量が同一であった場合には、図１３、図１４に記載の細胞を識別することができない。
また、図１３、図１４に示すように、細胞３００上の抗原３０１Ａ、３０１Ｂの存在位置が分散するにつれて、最大ピーク値（パルス電位）が低いものとなることから、最大ピーク強度に応じて、抗原３０１Ａ、３０１Ｂの局在の程度が異なる細胞３００を識別することが考えられる。
この場合においては、図１５に示すように、パルス波形の出現数（イベント数）をパルス波形の最大ピーク値に応じてカウントしたヒストグラムを作成する。しかしながら、一般的に得られる最大ピーク値は、各細胞についての抗原の付着量のばらつき等によりばらつきを有している。したがって、図１５に示すように、一般に取得されるヒストグラムの複数のピークは重複する場合が多いため、精度のよい識別ができない。さらに、一旦ヒストグラムを作成して識別を行うことから、従来の方法ではリアルタイムの識別が困難である。
また、特性候補決定部１０６の他の動作例を以下に説明する。図１６および図１７は、細胞における異なる抗原同士の位置関係の特定および識別を説明するための概略図である。図１６、図１７に示すような細胞３００上に異なる蛍光物質によって染色が行われた複数の抗原３０２、３０３が存在する場合について検討する。このような場合においては、抗原３０２に由来する波長帯Ａのパルス波形のピーク位置と抗原３０３に由来する波長帯Ｂのパルス波形のピーク位置とで差（時間差ｔ１、ｔ２）が生じうる。このようなピーク位置間の時間差は、抗原３０２、３０３がレーザ光源２１からのレーザ光を通過する時間に差が生じていることによるものと推測され、細胞３００内における抗原３０２、３０３の相対的な位置関係を示しているものと推定される。したがって、特性候補決定部１０６は、ｔ１、ｔ２により細胞３００における抗原３０２および抗原３０３の間の位置関係を生物学的特性候補として決定することができる。また、ｔ１、ｔ２の差を利用することにより、抗原３０２、３０３の存在位置に応じて細胞３００を識別することが可能である。
一方で、従来の方法においては、図１６、図１７のいずれの場合においても、波長帯Ａ、波長帯Ｂにおけるピーク面積、最大ピーク値（パルス電圧）、ピーク幅は変化しないため、図１６、図１７に記載されるような抗原３０２、３０３の存在位置に応じて細胞３００を識別することができない。
また、例えば、図１１で表されるパルス波形が得られた場合においては、波長帯Ｂにおけるパルス波形４０１を利用して特定されたパルス波形４００のピークの形状と、パルス波形４００の形状との比較に基づき、特性候補決定部１０６は、局在化して結合した蛍光色素の割合（標識割合）や、その局在化の程度を算出することができる。なお、従来のように単純に波長帯Ａにおけるパルス波形全体のピーク面積、最大ピーク値、ピーク幅を算出しても、このような局在して結合した蛍光色素の割合（標識割合）や、その局在化の程度を算出することは困難である。
また、図１２で表されるパルス波形４０２が得られた場合においては、パルス波形解析部１０４においてピークとしてのスパイク４０５が得られるため、これらスパイク４０５から得られる形状情報を利用して、生物学特性候補を推定することができる。なお、従来のように単純にパルス波形４０２におけるピーク面積、最大ピーク値（パルス電圧）、ピーク幅を算出する方法では、本実施形態において得られるような詳細な生物学特性候補は得られない。
以上のようにして特性候補決定部１０６において推定された生物学特性候補についての情報は、形状情報および測定データとともに、出力部１１２に入力される。また、必要に応じて、これらの推定された生物学特性候補についての情報、形状情報および測定データは、学習部１１０や記憶部１０８に入力される。
記憶部１０８は、例えば本実施形態に係る情報処理装置１０が備えるＲＡＭやストレージ装置等により実現される。この記憶部１０８には、パルス波形解析部１０４が形状情報の特定に利用する形状モデルおよび解析プログラム、特性候補決定部１０６が使用する形状情報と生物学特性候補との関連を示す関連情報および／または当該関連を判断する関連アルゴリズムや、学習部１１０によって生成された学習データが格納されている。また、記憶部１０８には、データ取得部１０２が取得した各種の測定データ等が格納されていてもよい。更に、記憶部１０８には、パルス波形解析部１０４、特性候補決定部１０６や表示制御部１１４が、各種の情報を表示画面に表示するために利用する各種のアプリケーションに対応する実行データが格納されてもよい。また、この記憶部１０８には、情報処理装置１０が何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、又は、各種のデータベース等が適宜格納される。この記憶部１０８は、本実施形態に係る情報処理装置１０が備える各処理部が、自由に読み書きできるように構成されている。
学習部１１０は、特性候補決定部１０６において決定された形状情報と生物学特性候補との関連を統計処理し、新たな形状情報と生物学特性候補との関連を示す関連情報および／または当該関連を判断する関連アルゴリズムを生成する。生成された関連情報および／または関連アルゴリズムは、記憶部１０８に入力される。また、生成された関連情報および／または関連アルゴリズムは、記憶部１０８を経由することなく、特性候補決定部１０６に入力されてもよい。また学習部１１０は、上記関連情報および／または関連アルゴリズムの生成のための情報を入力部１１６より得てもよい。
また、学習部１１０における学習方法としては、特に限定されず、機械学習、より具体的には、強化学習、深層学習、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＧＡ（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）、ベイズ推定等を単独または適宜組み合わせて採用することができる。
出力部１１２は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、記憶装置、ドライブ、接続ポートおよび通信装置等により実現される。出力部１１２は、特性候補決定部１０６において得られた形状情報と生物学特性候補との関連情報や、測定データ等を表示制御部１１４や他の機器やメディアに出力する。例えば、出力部１１２は、得られた関連情報等をプリンタ等の出力装置を介して印刷物としてユーザに提示してもよく、ＣＤ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ−ｒａｙディスクなどといった各種の記録媒体やＵＳＢメモリ等に、得られた関連情報を表すデータを出力してもよい。また、出力部１１２は、得られた関連情報を表すデータを、本実施形態に係る情報処理装置１０が通信可能な外部の装置に対して、各種の通信網を介して出力してもよい。
表示制御部１１４は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置、出力装置等により実現される。表示制御部１１４は、情報処理装置１０が備えるディスプレイ等の表示装置や、情報処理装置１０の外部に設けられたディスプレイ等の表示装置における表示画面の表示制御を行う。より詳細には、表示制御部１１４は、出力部１１２から入力された特性候補と形状情報の関連についての情報に基づいて表示画面の表示制御を実施する。表示制御部１１４が生物学特性候補と形状情報の関連について表示画面への表示制御を行うことで、情報処理装置１０のユーザは、生物学特性候補の決定の結果を把握することが可能となる。
入力部１１６は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入力装置、ドライブ、接続ポートおよび通信装置等により実現される。入力部１１６は、例えば、ユーザや外部のメディア等により入力される各種指示や情報を情報処理装置１０の各部に入力可能に構成されている。特に、入力部１１６は、パルス波形解析部１０４において用いられる形状モデルや、解析アルゴリズム、特性候補決定部１０６において用いられる形状情報と生物学特性候補との関連を示す関連情報および／または当該関連を判断する関連アルゴリズムを記憶部１０８に入力する。また、特に、入力部１１６は、学習部１１０が関連情報および／または関連アルゴリズムを生成するための情報を学習部１１０に入力する。
以上、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
［１．５．情報処理方法の流れ］
続いて、図１８を参照しながら、本実施形態に係る情報処理方法の流れについて、その一例を簡単に説明する。図１８は、第１の実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示したフローチャートである。
本実施形態に係る情報処理装置１０のデータ取得部１０２は、測定ユニット２０により測定された蛍光信号のデータ（測定データ）を取得し（ステップＳ１０１）、得られた測定データを、パルス波形解析部１０４に出力する。
パルス波形解析部１０４は、記憶部１０８よりいくつかの形状モデルを読み込み、その後、入力された測定データ中の各パルス波形について、各形状モデルの適合度を算出する（Ｓ１０３）。なお、パルス波形解析部１０４は、必要に応じて、他のパルス波形との比較や、測定データ中の各パルス波形についてデジタルフィルタ等による処理を行うこともできる。
次いでパルス波形解析部１０４は、算出された各モデルの適合度に基づいて、各パルス波形の処理に使用する形状モデルを特定する（Ｓ１０５）。具体的には、パルス波形解析部１０４は、算出された各形状モデルの適合度を比較して、最も適合度の小さい（すなわち最も適合した）形状モデルを抽出することにより、各パルス波形の処理に使用する形状モデルを特定する。
次いでパルス波形解析部１０４は、特定した形状モデルを用いて、各パルス波形の形状情報を特定する（Ｓ１０７）。具体的には、パルス波形解析部１０４は、各パルス波形に対し形状モデルを用いたカーブフィッティングを行って回帰曲線を得、回帰曲線の各形状モデルに関するパラメータを得る。次いで、パルス波形解析部１０４は、ピーク位置に関連する情報を含む形状情報を特定する。パルス波形解析部１０４は、得られた形状情報を特性候補決定部１０６に出力する。
次いで、特性候補決定部１０６は、特定された形状情報に基づいて生物由来対象の推定される生物学特性候補を決定する。（Ｓ１０９）。具体的には、特性候補決定部１０６は、記憶部１０８に記憶されたおよび／または学習部１１０で生成された形状情報と生物学特性候補との関連を示す関連情報および／または当該関連を判断する関連アルゴリズムを読み込む。次いで、特性候補決定部１０６は、関連情報および／または関連アルゴリズムに基づいて、形状情報から推定される生物学特性候補を特定する。最後に特性候補決定部１０６は、特定された生物学特性候補を他の必要な情報と共に出力部１１２に出力する。
次いで出力部１１２は、表示制御部１１４を介して、各パルス波形についての推定された生物学特性候補についての情報を表示させる。これにより、ユーザは、用いた生物由来対象の生物学特性の候補を知ることができる。
以上、図１８を参照しながら、本実施形態に係る情報処理の流れの一例を簡単に説明した。
以上、本実施形態によれば、生物由来対象から得られるパルス波形の形状情報、特にピーク位置に関連する情報を用いることにより、従来の方法では得ることが困難であった生物由来対象の特性候補、例えば生物学特性を推定することができる。このようにして推定される生物由来対象の特性候補は、生物由来対象の識別に好適に利用することができる。すなわち、従来用いられない指標を用いて生物由来対象の識別を行うことが可能となる。また、本実施形態に係る情報処理システム１は、特別な測定ユニットを使用する必要がなく、公知の構成の測定ユニットを適用して、簡便に上記生物由来対象の識別を行うことが可能である。
また、このようなフローサイトメトリーにおいて従来用いられていなかった特性候補は、単独で、あるいは、異なる特性候補と組み合わせて、または従前の指標と組み合わせて、生物由来対象の識別に使用される。
このような本実施形態に係る情報処理システム１および情報処理方法によれば、例えば、上述した図１３、図１４および図１６、図１７の例においては、抗原の局在箇所数と、上記抗原とは異なる抗原との間にどのような相関があるかについての解析が可能である。また、事前に測定サンプルに対して行う処理（熱処理、染色処理や処理後の時間等）によって抗原の局在箇所数、局在箇所の位置関係に差異が生じるか否か、といった比較解析が可能になる。さらに、これらの解析の組み合わせも可能である。このような解析は、情報処理装置１０の他、情報処理システム１外にある他の情報処理装置、またはユーザにより行われることができる。
＜２．第２の実施の形態（セルソータ）＞
以下では、図１９〜図２１を参照しながら、本開示の第２の実施形態について詳細に説明する。
［２．１． 情報処理システムの構成］
まず、図１９を参照しながら、本実施形態に係る情報処理システムについて説明する。図１９は、第２の実施形態に係る情報処理システムを示したブロック図である。図１９に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１Ａは、主に測定ユニット２０Ａが分取部２９を備えている点で、すなわち測定ユニット２０が分取可能なセルソータである点で、第１の実施形態に係る情報処理システム１と相違する。以下、本実施形態の第１の実施形態との相違点を主として説明し、同様の事項については説明を省略する。
図１９に示すように、測定ユニット２０Ａは、測定部２８と、分取部２９とを備えた、いわゆるセルソータである。
測定部２８は、第１の実施形態における測定ユニット２０に相当する。そして、測定部２８は、測定サンプルＳについての測定を行うとともに、測定後の測定サンプルＳを分取部２９に輸送する。
分取部２９は、生物由来対象を情報処理装置１０Ａからの指示に従い分取する。具体的には、分取部２９は、生物由来対象が含まれる測定サンプルＳの液滴を生成する。この際に、分取対象となる測定サンプルＳの液滴については荷電させる。次いで、分取部２９は、偏向板により生成された電場中で、得られた液滴を移動させる。この際に、荷電した液滴は、帯電した偏向板に引き寄せられて液滴の移動方向が変更される。この結果、分取対象の液滴と、分取対象でない液滴とが分離される。これにより、分取部２９による生物由来対象の分取が可能となり、分取サンプルＳｐが得られる。なお、分取部２９の分取方式は、ジェットインエアー方式またはキュベットフローセル方式のいずれであってもよい。
次に、情報処理装置１０Ａの特性候補決定部１０６Ａは、生物由来対象の生物学特性候補を決定するとともに、出力部１１２Ａを介して分取部２９へ、対象となる測定サンプルＳについて分取するように指示する。
なお分取部２９への指示は、決定された生物由来対象の生物学特性候補に基づいて行われてもよいし、形状情報の解析結果に基づいて行われてもよい。
［２．２．情報処理方法の流れ］
続いて、図２０、図２１を参照しながら、本実施形態に係る情報処理方法の流れについて、その例を簡単に説明する。図２０、図２１は、第２の実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示したフローチャートである。なお、本実施形態に係る情報処理システム１Ａは、分取部２９を備えているため、本実施形態に係る情報処理方法は、分取方法の一部を構成する。
まず、図２０に示す情報処理方法の流れについて説明する。なお、Ｓ２０１〜Ｓ２０７については、上述した第１の実施形態におけるＳ１０１〜Ｓ１０７と同様であるため、それらの説明を省略する。
パルス波形解析部１０４により特定された形状情報が入力されると、特性候補決定部１０６Ａは、パルス波形の形状情報に基づき、当該パルス波形の由来となる生物由来対象が分取対象となるか否かを判断し、分取を行う（Ｓ２０９）。
次いで、特性候補決定部１０６Ａは、は、分取された生物由来対象についての推定される生物学特性候補を、形状情報に基づいて特定する（Ｓ２１１）。
このように、形状情報に基づいて分取するか否かを決定することにより、情報処理装置１０Ａは、目的とする生物由来対象の迅速な分取が可能となる。また、分取される生物由来対象についてのみ生物学特性候補を推定することにより、情報処理装置１０Ａの計算処理の負担を軽減できる。
次に、図２１に示す情報処理方法の流れについて説明する。なお、図２１に示すＳ２０１〜Ｓ２１３については、上述した第１の実施形態におけるＳ１０１〜Ｓ１０９と同様であるため、それらの説明を省略する。
特性候補決定部１０６Ａは、生物学特性候補が特定された生物由来対象について分取対象であるか否かを判断する（Ｓ２１５）。分取対象である場合（ＹＥＳ）には、分取部２９へ出力部１１２Ａを介して分取するように指示を行う。分取部２９は、入力された指示に従い、生物由来対象の分取を行う（Ｓ２１７）。
一方で、分取対象でない場合（ＮＯ）には、特性候補決定部１０６Ａは、分取部２９に対して指示を行わず、処理を終了する（終了）。
なお、分取の状況および特定された生物学特性候補については、適宜表示制御部１１４により表示が行われる。
以上、図２０および図２１に基づいて、本開示の第２の実施形態に係る情報処理方法の流れについて説明した。
以上の本実施形態によれば、上述した第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。加えて、従来用いられない指標、すなわちパルス波形の形状情報を用いて識別が行われた生物由来対象を、必要に応じて分取することが可能となる。これにより、従来の方法では困難であった生物由来対象の特性候補、例えば生物学特性に基づく分取が可能となる。
＜３． 情報処理装置のハードウェア構成＞
次に、図２２を参照しながら、本開示の第１の実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成について、詳細に説明する。図２２は、本開示の第１の実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。なお、本開示の第２の実施形態に係る情報処理装置１０Ａの構成は、情報処理装置１０の構成と同様とすることができるため、以下、情報処理装置１０について代表的に説明する。
情報処理装置１０は、主に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０２と、ＲＡＭ９０３と、を備える。また、情報処理装置１０は、更に、ホストバス９０７と、ブリッジ９０９と、外部バス９１１と、インターフェース９１３と、入力装置９１５と、出力装置９１７と、ストレージ装置９１９と、ドライブ９２１と、接続ポート９２３と、通信装置９２５とを備える。
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０２、ＲＡＭ９０３、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置１０内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや、プログラムの実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。
ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９１１に接続されている。
入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、情報処理装置１０の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器９２９であってもよい。さらに、入力装置９１５は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。情報処理装置１０のユーザは、この入力装置９１５を操作することにより、情報処理装置１０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置９１７は、例えば、情報処理装置１０が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、情報処理装置１０が行った各種処理により得られた結果を、テキストまたはイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。
ストレージ装置９１９は、情報処理装置１０の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
ドライブ９２１は、記録媒体用リーダライタであり、情報処理装置１０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０３に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２７は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、フラッシュメモリ、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ ｍｅｍｏｒｙ ｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。
接続ポート９２３は、機器を情報処理装置１０に直接接続するためのポートである。接続ポート９２３の一例として、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。接続ポート９２３の別の例として、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。この接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置１０は、外部接続機器９２９から直接各種のデータを取得したり、外部接続機器９２９に各種のデータを提供したりする。
通信装置９２５は、例えば、通信網９３１に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９２５に接続される通信網９３１は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信等であってもよい。
以上、本開示の第１の実施形態に係る情報処理装置１０の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
例えば、情報処理装置１０の一部の機能、例えばパルス波形解析部１０４、特性候補決定部１０６および／または学習部１１０を、制御チップを用いて実現してもよい。一般に、フローサイトメーター等の測定ユニット２０は、多くの生物由来対象を一定時間内において迅速に処理する必要がある。しかしながら、このような制御チップにおいて、上記のような各部の処理を集中的に行うことにより、同各部の処理をより迅速に行うことができる。また、このような制御チップを適用することにより、情報処理装置１０の他の各ハードウェアの負荷を低減させることができる。
また、このような制御チップとしては、特に限定されないが、例えば、ＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)等のプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ(application specific integrated circuit)等が挙げられる。特に、ＦＰＧＡは、設定の変更が容易であり、かつ比較的高速な演算が可能であることから、制御チップとして適している。
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１） 移動する生物由来対象に対して光線を照射することにより検出されるパルス波形のデータに基づき前記パルス波形のピーク位置に関連する情報を特定する、パルス波形解析部と、
前記ピーク位置に関連する情報に基づいて前記生物由来対象の推定される特性候補を決定する、特性候補決定部と、
を備える情報処理装置。
（２） 前記ピーク位置に関連する情報は、前記パルス波形におけるピークの数を含む、（１）に記載の情報処理装置。
（３） 前記パルス波形が複数のピークを有する場合、前記ピーク位置に関連する情報は、複数の前記ピーク間の強度の比較を含む、（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４） 前記パルス波形が複数のピークを有する場合、前記ピーク位置に関連する情報は、複数の前記ピーク位置の比較を含む、（１）〜（３）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（５） 前記パルス波形解析部は、互いに異なる波長帯の複数の前記パルス波形について解析し、それぞれについての前記ピーク位置に関連する情報を特定する、（１）〜（４）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（６） 前記ピーク位置に関連する情報は、前記互いに異なる波長帯の複数の前記パルス波形の位置の比較を含む、（５）に記載の情報処理装置。
（７） 前記パルス波形解析部は、複数の所定の形状モデルから、前記パルス波形と関連する前記形状モデルを選択し、選択された前記形状モデルと前記パルス波形とを比較することにより、解析を行う、（１）〜（６）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（８） 前記パルス波形解析部は、第１のパルス波形の検出に用いられた波長帯とは異なる波長帯で検出された第２のパルス波形中のピークに基づき、第１のパルス波形中のピークを特定する、（１）〜（７）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（９） 前記パルス波形解析部は、前記パルス波形中の少なくとも１以上のピークを減衰させたベースラインを得、当該パルス波形と当該ベースラインとの比較に基づき当該パルス波形中の前記少なくとも１以上のピークを特定する、（１）〜（７）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１０） さらに、前記ピーク位置に関連する情報と前記特性候補とを関連付ける関連情報を記憶する記憶部を備える、（１）〜（９）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１１） さらに、前記特性候補と前記ピーク位置に関連する情報との関連を学習する、学習部を備える、（１）〜（１０）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１２） 前記生物由来対象は、異方性を有する形状をなす、（１）〜（１１）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１３） 推定された前記特性候補は、前記生物由来対象の分取のための情報として用いられる、（１）〜（１２）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１４） 移動する生物由来対象に対して光線を照射することにより検出されるパルス波形のデータに基づき前記パルス波形のピーク位置に関連する情報を特定することと、
前記ピーク位置に関連する情報に基づいて前記生物由来対象の推定される特性候補を決定することと、
を含む、情報処理方法。
（１５） 移動する生物由来対象に対して光線を照射し、パルス波形を検出するフローサイトメーターと、
前記パルス波形のデータに基づき前記パルス波形のピーク位置に関連する情報を特定するパルス波形解析部および前記ピーク位置に関連する情報に基づいて前記生物由来対象の推定される特性候補を決定する特性候補決定部を備える情報処理装置と、
を備える、情報処理システム。
（１６） 前記フローサイトメーターは、前記生物由来対象を分取可能な分取部を備え、
前記分取部は、前記ピーク位置に関連する情報に応じて前記生物由来対象を分取するように構成されている、（１５）に記載の情報処理システム。
１、１Ａ 情報処理システム
１０、１０Ａ 情報処理装置
２０、２０Ａ 測定ユニット
２１ レーザ光源
２３ フロー系
２３１ フローセル
２５ 光検出器
２５１ 光電子増倍管
２５３ ディテクタ
２７ 光学系
２７１ 波長選択フィルタ
２８ 測定部
２９ 分取部
１０２ データ取得部
１０４ パルス波形解析部
１０６、１０６Ａ 特性候補決定部
１０８ 記憶部
１１０ 学習部
１１２、１１２Ａ 出力部
１１４ 表示制御部
１１６ 入力部
３００、３００Ａ 細胞
３０１Ａ、３０１Ｂ、３０２、３０３ 抗原
３０４ 蛍光色素
３１０ 細胞核
４００、４０１、４０２ パルス波形
４０３ ベースライン
４０４ スパイクデータ
４０５ スパイク
４１０ ピーク
９０１ ＣＰＵ
９０２ ＲＯＭ
９０３ ＲＡＭ
９０７ ホストバス
９０９ ブリッジ
９１１ 外部バス
９１３ インターフェース
９１５ 入力装置
９１７ 出力装置
９１９ ストレージ装置
９２１ ドライブ
９２３ 接続ポート
９２５ 通信装置
９２７ リムーバブル記録媒体
９２９ 外部接続機器
９３１ 通信網

Claims (16)

  1. 移動する生物由来対象に対して光線を照射することにより検出されるパルス波形のデータに基づき、前記パルス波形の１パルスに含まれる時間軸上の位置が異なる複数のピークの情報を特定する、パルス波形解析部と、
    前記特定された複数のピークのそれぞれの情報毎に前記生物由来対象の推定される特性候補を決定する、特性候補決定部と、
    前記決定された特性候補を出力する出力部と、
    を備える情報処理装置。
  2. 前記ピークの情報は、前記複数のピークの数を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記ピークの情報は、前記複数のピーク間の強度を比較した情報を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 前記ピークの情報は、前記複数のピークの時間軸上の位置を比較した情報を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 前記パルス波形解析部は、互いに異なる波長帯の複数の前記パルス波形について解析し、複数の前記パルス波形に含まれる時間軸上の位置が異なる複数のピークの情報を特定する、請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 前記ピークの情報は、前記互いに異なる波長帯の複数の前記パルス波形の時間軸上の位置を比較した情報を含む、請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 前記パルス波形解析部は、複数の所定の形状モデルから、前記パルス波形と関連する前記形状モデルを選択し、選択された前記形状モデルと前記パルス波形とを比較することにより、解析を行う、請求項１に記載の情報処理装置。
  8. 前記パルス波形解析部は、第１のパルス波形の検出に用いられた波長帯とは異なる波長帯で検出された第２のパルス波形中のピークの情報に基づき、第１のパルス波形中のピークを特定する、請求項１に記載の情報処理装置。
  9. 前記パルス波形解析部は、前記パルス波形中の少なくとも１以上のピークを減衰させたベースラインを得、当該パルス波形と当該ベースラインとの比較に基づき当該パルス波形中の前記複数のピークを特定する、請求項１に記載の情報処理装置。
  10. さらに、前記ピークの情報と前記特性候補とを関連付ける関連データを記憶する記憶部を備える、請求項１に記載の情報処理装置。
  11. さらに、前記特性候補と前記ピークの情報との関連を学習する、学習部を備える、請求項１に記載の情報処理装置。
  12. 前記生物由来対象は、異方性を有する形状をなす、請求項１に記載の情報処理装置。
  13. 前記出力された前記特性候補は、前記生物由来対象の分取のための情報として用いられる、請求項１に記載の情報処理装置。
  14. 移動する生物由来対象に対して光線を照射することにより検出されるパルス波形のデータに基づき前記パルス波形の１パルスに含まれる時間軸上の位置が異なる複数のピークの情報を特定することと、
    前記特定された複数のピークのそれぞれの情報毎に前記生物由来対象の推定される特性候補を決定することと、
    前記決定された特性候補を出力することと、
    を含む、情報処理方法。
  15. 移動する生物由来対象に対して光線を照射し、パルス波形を検出するフローサイトメーターと、
    前記パルス波形のデータに基づき前記パルス波形の１パルスに含まれる時間軸上の位置が異なる複数のピークの情報を特定するパルス波形解析部、前記特定された複数のピークのそれぞれの情報毎に前記生物由来対象の推定される特性候補を決定する特性候補決定部および前記決定された特性候補を出力する出力部を備える情報処理装置と、
    を備える、情報処理システム。
  16. 前記フローサイトメーターは、前記生物由来対象を分取可能な分取部を備え、
    前記分取部は、前記複数のピークのそれぞれの情報に応じて前記生物由来対象を分取するように構成されている、請求項１５に記載の情報処理システム。
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