JP7050118B2 - 人体の摂取物質の検出に基づく監視方法 - Google Patents

人体の摂取物質の検出に基づく監視方法 Download PDF

Info

Publication number
JP7050118B2
JP7050118B2 JP2020105210A JP2020105210A JP7050118B2 JP 7050118 B2 JP7050118 B2 JP 7050118B2 JP 2020105210 A JP2020105210 A JP 2020105210A JP 2020105210 A JP2020105210 A JP 2020105210A JP 7050118 B2 JP7050118 B2 JP 7050118B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
substance
mass spectrum
detection
human body
ingested
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
Application number
JP2020105210A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2021096219A (ja
Inventor
志胤 曽
孔涛 朱
輝 呉
建晟 曽
亨霖 羅
明芸 洪
Original Assignee
厦門歴思科技服務有限公司
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 厦門歴思科技服務有限公司 filed Critical 厦門歴思科技服務有限公司
Publication of JP2021096219A publication Critical patent/JP2021096219A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7050118B2 publication Critical patent/JP7050118B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/04—Preparation or injection of sample to be analysed
    • G01N30/06—Preparation
    • 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
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/94—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving narcotics or drugs or pharmaceuticals, neurotransmitters or associated receptors
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/62—Detectors specially adapted therefor
    • G01N30/72—Mass spectrometers
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • G16B40/10—Signal processing, e.g. from mass spectrometry [MS] or from PCR
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
    • H01J49/0027—Methods for using particle spectrometers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2560/00—Chemical aspects of mass spectrometric analysis of biological material
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
    • H01J49/02—Details
    • H01J49/10—Ion sources; Ion guns
    • H01J49/16—Ion sources; Ion guns using surface ionisation, e.g. field-, thermionic- or photo-emission
    • H01J49/161—Ion sources; Ion guns using surface ionisation, e.g. field-, thermionic- or photo-emission using photoionisation, e.g. by laser
    • H01J49/164—Laser desorption/ionisation, e.g. matrix-assisted laser desorption/ionisation [MALDI]

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Plasma & Fusion (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Pharmacology & Pharmacy (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)

Description

本発明は、人体の摂取物質の検出に基づく監視方法に関する。
現在、麻薬、刺激剤又は精神薬物に及ぶ事件が増加するので、薬物、刺激剤又は精神薬物及びそれらの代謝物の体内分析がますます注目される。従来技術では、生物学的な検出材料によって、麻薬、刺激剤又は精神薬物を検出し、対応する検出データを取得できる。しかしながら、従来技術では、検出データを効果的に使用して、さらなるビッグデータ監視又は早期警戒分析を行う方法はない。
本発明は、上記問題を効果的に解決することができる人体の摂取物質に基づく監視方法を提供する。
本発明は、以下のように実現される。
人体の摂取物質の検出に基づく監視方法は、各マトリックス支援レーザーイオン化分解能飛行時間型質量分析計の端末のマススペクトルを取得し、各マススペクトル及びそれに対応するアイデンティティ情報、サンプリング時間、サンプリングする時の居住情報をデータベースに保存するステップＳ１と、各マススペクトルにおける既知物質及び/又は未知物質の質量スペクトル特性イオンピークを取得するステップＳ２と、既知物質及び/又は未知物質の質量スペクトル特性イオンピークの周波数を統計し、周波数が第一閾値より大きい質量スペクトル特性イオンピークに早期に警戒をするステップＳ３と、を含む。
本発明の有益な効果は、以下のとおりである。
本発明は、マススペクトル及び対応するアイデンティティ情報などのビッグデータをデータベースに保存し、既知物質及び／又は未知物質の質量スペクトル特性イオンピークの周波数を統計することによって、周波数が第一閾値より大きい質量スペクトル特性イオンピークに早期に警戒することができ、薬物乱用、中毒事件又は汚染事件などのビッグデータ監視を実現できる。
本発明の実施形態の技術方案をより明確に説明するために、実施形態の説明で使用される図面を以下に簡単に説明する。以下の説明の図面は本発明のいくつかの実施形態にすぎないので、本発明の保護範囲を限定するためのものと見なされるべきではないことは明らかである。当業者は、創造的な努力を付与しない条件のもとで、本発明の図面によって、他の図面を獲得することができる。
本発明の実施形態に係る人体の摂取物質の検出に基づく監視方法のフローチャートである。 本発明の実施形態に係るマススペクトルを取得するフローチャートである。 本発明の実施形態に係るマトリックス支援レーザーイオン化分解能飛行時間型質量分析計の検出原理を示す図である。 本発明の第一実施形態に係る検出された毛髪のマススペクトルである。 本発明の第二実施形態に係る検出された毛髪のマススペクトルである。 本発明の第三実施形態に係る検出された毛髪のマススペクトルである。
以下、本発明の実施形態の目的、技術方案及び利点をより明確にならせるために、本発明の実施形態の図面を参照しながら、本発明の実施形態の技術方案に対して明確かつ充分に説明する。
図１を参照すると、本発明の実施形態は、人体の摂取物質の検出に基づく監視方法を提供する。人体の摂取物質の検出に基づく監視方法は、以下のステップを含む。
Ｓ１、各マトリックス支援レーザーイオン化分解能飛行時間型質量分析計（ＭＡＬＤＩ-ＴＯＦ－ＭＳ）の端末のマススペクトルを取得し、各マススペクトル及びそれに対応するアイデンティティ情報、サンプリング時間、サンプリングする時の居住情報をデータベースに保存する。
Ｓ２、各マススペクトルにおける既知物質及び/又は未知物質の質量スペクトル特性イオンピークを取得する。
Ｓ３、既知物質及び/又は未知物質の質量スペクトル特性イオンピークの周波数を統計し、周波数が第一閾値より大きい質量スペクトル特性イオンピークに早期に警戒をする。
ステップＳ１において、アイデンティティ情報は、名前、性別、年齢、民族などを含むが、これらに限定されない。居住情報とは、サンプルリングされた人がサンプルリングする時、以前にさかのぼって、一定期間立て続けに住む場所を指す。
図２を参照すると、各マトリックス支援レーザーイオン化分解能飛行時間型質量分析計の端末のマススペクトルを取得するステップは、以下のステップを含む。
Ｓ１１、生物学的な検出材料を取得する。
Ｓ１２、マトリックス溶液が添加された生物学的な検出材料をターゲットプレートに固定する。
Ｓ１３、マトリックス支援レーザーイオン化分解能飛行時間型質量分析計を使用して、マトリックス溶液が添加された生物学的な検出材料のスペクトルを収集する。
ステップＳ１１では、生物学的な検出材料は、毛髪のサンプル又は爪のサンプルであることが好ましく、ここで、毛髪のサンプルは、皮膚に近づける毛髪を切断することによって得られ、爪のサンプルは、爪の根元から爪の前端までの連続層を削ることによって得られる。生物学的な検出材料は、血液、唾液又は他の排泄物などであってもよい。本実施形態では、後頭骨という位置の毛髪を選択する。毛髪のサンプル及び爪のサンプルの数量は限定されないが、好ましくは２～３本が選択されることである。
ステップＳ１１では、毛髪のサンプル又は爪のサンプルを取得した後、さらに以下のステップを含む。
Ｓ１１.１：毛髪のサンプル又は爪のサンプルを洗い、汚染物質を除去するようになる。
ステップＳ１２では、マトリックス溶液が添加された毛髪のサンプル又は爪のサンプルをターゲットプレートに固定するステップは、以下のステップを含む。
Ｓ１２.１、毛髪のサンプル又は爪のサンプルをターゲットプレートに固定する。
Ｓ１２.２：マトリックス溶液を毛髪のサンプル又は爪のサンプルに添加し、溶媒を揮発させる。
さらなる改善として、マトリックス小分子は、レーザー波長で強い吸収を持たなければない。マトリックス溶液の中のマトリックスは、α-シアノ-４-ヒドロキシケイ皮酸;３，５-ジメトキシ-４-ヒドロキシケイ皮酸;トリヒドロキシアセトフェノン; ３-ヒドロキシピリジン酸；α-シアン-４-ヒドロキシケイ皮酸、トリヒドロキシアセトフェノン、トランス-３-インドールアクリル酸、ジアントラノール、２，５-ジヒドロキシ安息香酸の中の一種又は多種である。マトリックス溶液は、マトリックスを溶媒に溶解することにより形成することができる。
さらなる改善として、マトリックス溶液は内部標準物質（ｉｎｔｅｒｎａｌ ｓｔａｎｄａｒｄ ｓｕｂｓｔａｎｃｅｓ）をさらに含んでもよい。内部標準物質はオルトキシン（Ｏｒｔｈｏｘｉｎｅ）などであってもよい。
図２を参照すると、ステップＳ１３では、マトリックス支援レーザーイオン化分解能飛行時間型質量分析計を使用して、マトリックス溶液が添加された毛髪のサンプル又は爪のサンプルのスペクトルを収集するステップは、以下のステップを含む。
Ｓ１３.１、マトリックス支援レーザーイオン化分解能飛行時間型質量分析計を使用して、マトリックス溶液が添加された毛髪のサンプル又は爪のサンプルのスペクトルについて初期収集を行う。
単位長さは、人体の毎日の毛髪の生長状況に応じて選択できる。一般的に言えば、人体の毛髪は人によって異なり、毎日の生長速度が約０.２～０.４ｍｍである。従って、単位長さも０.２～０.４ｍｍであることが好ましい。
マトリックス溶液が内部標準物質をさらに含む場合、ステップＳ１３.１の後、さらに以下のステップを含む。
Ｓ１３．２、マススペクトルは内部標準物質が検出されたか否かを判定し、検出された場合は、結果が信頼できるものと判定し、検出されなかった場合は、結果が信頼できないものと判定し、ステップＳ１３.１に進み、スペクトルを繰り返して収集する。
サンプルに内部標準物質が検出されても、ターゲットの摂取物質及びその代謝物成分を検出しない場合は、陰性結果が信頼でき、容疑者の摂取回数がゼロである。サンプルに内部標準物質が検出されない場合は、陰性結果が信頼できず、ステップＳ１３.１に進み、スペクトルを繰り返して収集することが理解できる。
一般的に、麻薬、刺激剤又は乱用薬物の特性イオンピークの質量電荷比（ｍａｓｓ-ｔｏ-ｃｈａｒｇｅ ｒａｔｉｏ）は、１０００以下であるので、所定の範囲内の麻薬、刺激剤又は乱用薬物の特性イオンピークをスキャンしさえすれば、すべての既知の類別の麻薬、刺激剤又は薬物乱用を得ることができる。従って、さらなる改善として、スペクトルを収集するステップは、以下のステップを含む。
Ｓ1３.３、比電荷（ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｃｈａｒｇｅ）が０～２０００であるイオンをスキャンして、マススペクトルを形成する。
さらに、マトリックス支援レーザーイオン化分解能飛行時間型質量分析計のパラメーターも、検出結果に大きな影響をもたらす。マトリックス支援レーザーイオン化分解能飛行時間型質量分析計のパラメーターについては、レーザー波長が３０８、３３７ｎｍ又は４０５ｎｍなどであり、レーザー出力が０.５～５μＪであり、ターゲット高電圧が１００００～１５０００Ｖであり、パルス高電圧が１０００～２０００Ｖであり、検出器高電圧が１５００～２０００Ｖであり、レンズ高電圧が５００～２０００Ｖであることが好ましい。本実施形態では、マトリックス支援レーザーイオン化分解能飛行時間型質量分析計のパラメーターは、レーザー波長が３３７ｎｍであり、レーザー出力が１.９μＪであり、ターゲット高電圧が１３０００Ｖであり、パルス高電圧が１５００Ｖであり、検出器高電圧が１６００Ｖであり、レンズ高電圧が１０００Ｖである。
以下の表１を併せて参照する。表１は、一般的な麻薬と代謝物及び内部標準物質の定性的な特性イオンピークを示す。
表1に、一般的な麻薬と代謝物及び内部標準物質の定性的な特性イオンピーク
Figure 0007050118000001
図４を参照すると、図４は、実施形態１において検出された毛髪のマススペクトルである。図から、毛髪はＭＡＭＰの質量スペクトル特性イオンピークを持つことが分かる。
図５を参照すると、図５は、実施形態１において検出された毛髪のマススペクトルである。図から、毛髪はモルヒネの質量スペクトル特性イオンピークを持つことが分かる。
図６を参照すると、図６は、実施形態１において検出された毛髪のマススペクトルである。図から、毛髪はコカインの質量スペクトル特性イオンピークを持つことが分かる。
ステップＳ３では、既知物質（例えば、麻薬）の質量スペクトル特性イオンピークの周波数を統計し、アイデンティティ情報を組み合わせることにより、所定の領域での麻薬を吸う事件の発生確率に早期に警戒することができる。また、未知物質（例えば、認定されない新型精神薬物）の質量スペクトル特性イオンピークの周波数を統計し、アイデンティティ情報を組み合わせることにより、所定の領域での規制物質を摂取する事件の発生確率に早期に警戒することができる。
具体的には、ステップＳ３の後、以下のステップをさらに含んでもよい。
Ｓ４、周波数が第一閾値より大きい質量スペクトル特性イオンピークが対応するマススペクトルのアイデンティティ情報を取得する。
Ｓ５、サンプリング時間とサンプリング時の居住情報に基づいて、地理的位置分布モデルを構築する。
地理的位置分布モデルのサイズは制限されず、主にデータのソースに依存する。データのソースは、全国又は地方であってもよく、もちろん世界であってもよい。
他の実施形態では、ある物質が規制物質としてリストされる場合、ステップＳ３の後、以下のステップをさらに含む。
Ｓ６、データベースから、規制物質の質量スペクトル特性イオンピークと同じマススペクトルを取得する。これにより、マススペクトルが対応するアイデンティティ情報を取得し、溯源する。
規制物質は、麻薬、刺激剤又は乱用薬物などである。
他の実施形態では、ある物質が汚染源としてリストされる場合、ステップＳ３の後、以下のステップをさらに含む。
Ｓ７、データベースから、汚染源の質量スペクトル特性イオンピークと同じマススペクトルを取得する。これにより、マススペクトルが対応するアイデンティティ情報を取得し、溯源する。
例えば、残留農薬物質の検出及びトレーサビリティなど。
上記の実施形態は、本発明の好ましい実施形態に過ぎず、本発明を限定するためのものではない。当業者にとって、本発明は、様々な修正及び変更をしてもよい。当業者であれば、本発明の技術構成の趣旨や範囲を逸脱しない前提下で、上述した実施形態に対して修正することもできるし、改良することもできるし、一部の技術特徴を均等置換することもできる。これらの修正や改良や置換は、いずれも本発明の保護範囲に含まれるべきである。

Claims (5)

  1. 人体の摂取物質の検出に基づく監視方法は、
    各マトリックス支援レーザーイオン化分解能飛行時間型質量分析計の端末のマススペクトルを取得し、各マススペクトル及びそれに対応するアイデンティティ情報、サンプリング時間、サンプリング時の居住情報をデータベースに保存するステップＳ１と、
    各マススペクトルにおける既知物質及び/又は未知物質の質量スペクトル特性イオンピークを取得するステップＳ２と、
    既知物質及び/又は未知物質の質量スペクトル特性イオンピークの統計により、前記既知物質及び/又は未知物質の摂取を早期に警戒をするステップＳ３と、
    を含むことを特徴とする人体の摂取物質の検出に基づく監視方法。
  2. ステップＳ１では、各マトリックス支援レーザーイオン化分解能飛行時間型質量分析計の端末のマススペクトルを取得するステップは、
    生物学的な検出材料を取得するステップＳ１１と、
    マトリックス溶液が添加された生物学的な検出材料をターゲットプレートに固定するステップＳ１２と、
    マトリックス支援レーザーイオン化分解能飛行時間型質量分析計を使用して、マトリックス溶液が添加された生物学的な検出材料のスペクトルを収集するステップＳ１３と、
    を含むことを特徴とする、請求項１に記載の人体の摂取物質の検出に基づく監視方法。
  3. ステップＳ３の後、前記既知物質及び/又は未知物質の質量スペクトル特性イオンピークが対応するマススペクトルのアイデンティティ情報を取得するステップＳ４と、前記サンプリング時間とサンプリング時の居住情報に基づいて、地理的位置分布モデルを構築するステップＳ５と、をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の人体の摂取物質の検出に基づく監視方法。
  4. 前記既知物質が規制物質としてリストされる場合、ステップＳ３の後、データベースから、前記規制物質の質量スペクトル特性イオンピークと同じマススペクトルを取得し、当該マススペクトルが対応するアイデンティティ情報を取得し、前記規制物質の摂取を溯源するステップＳ６をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の人体の摂取物質の検出に基づく監視方法。
  5. 前記既知物質が汚染源としてリストされる場合、ステップＳ３の後、データベースから、前記汚染源の質量スペクトル特性イオンピークと同じマススペクトルを取得し、当該マススペクトルが対応するアイデンティティ情報を取得し、前記汚染源の摂取を溯源するステップＳ７をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の人体の摂取物質の検出に基づく監視方法。
JP2020105210A 2019-12-17 2020-06-18 人体の摂取物質の検出に基づく監視方法 Active JP7050118B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911302376.7A CN110988207B (zh) 2019-12-17 2019-12-17 基于人体摄入物质检测的监测方法
CN201911302376.7 2019-12-17

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021096219A JP2021096219A (ja) 2021-06-24
JP7050118B2 true JP7050118B2 (ja) 2022-04-07

Family

ID=70094822

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020105210A Active JP7050118B2 (ja) 2019-12-17 2020-06-18 人体の摂取物質の検出に基づく監視方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11120982B2 (ja)
JP (1) JP7050118B2 (ja)
CN (1) CN110988207B (ja)
DE (1) DE102020117563A1 (ja)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111879843B (zh) * 2020-07-15 2023-06-06 宁波华仪宁创智能科技有限公司 毛发中毒品的检测方法
CN117114641A (zh) * 2023-08-23 2023-11-24 河北省体育科学研究所(河北省体育局反兴奋剂服务中心) 一种基于大数据的监控兴奋剂检查的方法和系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014052322A (ja) 2012-09-10 2014-03-20 Osaka Medical College 毛髪中に含まれる生理活性物質の解析方法
JP2017010538A (ja) 2015-06-16 2017-01-12 株式会社日立製作所 薬物の有効性の推定のための方法及びシステム
US20190272925A1 (en) 2018-03-01 2019-09-05 Reciprocal Labs Corporation (D/B/A Propeller Health) Evaluation of respiratory disease risk in a geographic region based on medicament device monitoring

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9709573B2 (en) * 2012-03-13 2017-07-18 The Johns Hopkins University Citrullinated brain and neurological proteins as biomarkers of brain injury or neurodegeneration
CN105300909A (zh) * 2015-12-02 2016-02-03 重庆大学 基于直接光谱法的全天候长流域水质监测与预警系统
CN109900780A (zh) * 2019-04-02 2019-06-18 厦门历思科技服务有限公司 毛发样品进样的在线前处理装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014052322A (ja) 2012-09-10 2014-03-20 Osaka Medical College 毛髪中に含まれる生理活性物質の解析方法
JP2017010538A (ja) 2015-06-16 2017-01-12 株式会社日立製作所 薬物の有効性の推定のための方法及びシステム
US20190272925A1 (en) 2018-03-01 2019-09-05 Reciprocal Labs Corporation (D/B/A Propeller Health) Evaluation of respiratory disease risk in a geographic region based on medicament device monitoring

Also Published As

Publication number Publication date
US11120982B2 (en) 2021-09-14
CN110988207A (zh) 2020-04-10
DE102020117563A1 (de) 2021-06-17
JP2021096219A (ja) 2021-06-24
US20210183636A1 (en) 2021-06-17
CN110988207B (zh) 2021-03-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7050118B2 (ja) 人体の摂取物質の検出に基づく監視方法
Fatou et al. In vivo real-time mass spectrometry for guided surgery application
Kintz Value of hair analysis in postmortem toxicology
Schwartz et al. Direct tissue analysis using matrix‐assisted laser desorption/ionization mass spectrometry: practical aspects of sample preparation
Bokhart et al. Infrared matrix-assisted laser desorption electrospray ionization mass spectrometry imaging analysis of biospecimens
Cooper et al. Society of Hair Testing guidelines for drug testing in hair
Shen et al. Mass imaging of ketamine in a single scalp hair by MALDI-FTMS
US20140264004A1 (en) Systems and methods for analyzing a sample using a mass spectrometry probe configured to contact the sample
Gorka et al. Molecular composition of fingermarks: Assessment of the intra-and inter-variability in a small group of donors using MALDI-MSI
Crecelius et al. MALDI mass spectrometric imaging meets “omics”: recent advances in the fruitful marriage
Aszyk et al. The use of HPLC-Q-TOF-MS for comprehensive screening of drugs and psychoactive substances in hair samples and several “legal highs” products
Kuwayama et al. Micro-segmental hair analysis: detailed procedures and applications in forensic toxicology
JP7116122B2 (ja) 人体の摂取物質と摂取回数との新型検出方法
Hinners et al. Carbon‐based fingerprint powder as a one‐step development and matrix application for high‐resolution mass spectrometry imaging of latent fingerprints
Khare et al. A review on the advancements in chemical examination of composition of latent fingerprint residues
Xie et al. Accelerating Fourier transform-ion cyclotron resonance mass spectrometry imaging using a subspace approach
Philipsen et al. Mapping the chemistry of hair strands by mass spectrometry imaging—a review
Porta et al. Molecular imaging by mass spectrometry: application to forensics
Xie et al. In situ analysis of oxytetracycline tablets based on matrix‐assisted laser desorption/ionization mass spectrometry imaging
US12099052B2 (en) Method for detecting human ingested substance and ingestion times
Braden et al. Qualitative and quantitative clinical evaluation of the laser-assisted ratio analyser for detection of Helicobacter pylori infection by 13C-urea breath tests
Grechnikov et al. Silicon surface assisted laser desorption ionization mass spectrometry for quantitative analysis
Bora et al. Statistical assessment using chemical profiling of ecstasy samples seized in Turkey
KR102006363B1 (ko) 지질을 이용한 곰팡이의 동정 방법
de Almeida et al. Applications of MALDI mass spectrometry in forensic science

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200618

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210720

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211019

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: 20220315

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220328

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7050118

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150