JP7188561B2 - 試料測定装置および測定試料同定方法 - Google Patents

Description

本発明は、試料測定装置および測定試料同定方法に関する。

従来、試料測定装置が知られている。このような試料測定装置は、たとえば、特表２００６－５０２４１４号公報に開示されている。

特表２００６－５０２４１４号公報には、サンプルを複数のアリコート（分割単位）に分離するクロマトグラフィーアセンブリと、アリコートの各々の質量分析を得る質量分析アセンブリと、複数のアリコートをさらに分析するＵＶ検出アセンブリと、コンピュータとを含む試料測定装置が開示されている。

クロマトグラフィーアセンブリは、固定相と移動相とを含み、サンプルに含まれる成分毎の固定相に対する親和性と、移動相に対する親和性との違いに基づいて、サンプルに含まれる各成分を分離する。固定相に対する親和性が高い成分は、移動相に対する親和性が高い成分よりも、長い時間固定相に保持される。すなわち、クロマトグラフィーアセンブリは、サンプルに含まれる成分が固定相に保持される時間（保持時間）の差に基づいて、サンプルを複数のアリコートに分離するように構成されている。特表２００６－５０２４１４号公報に記載されている装置は、サンプルに含まれる各成分のピークを保持時間によって分離する構成が開示されている。

特表２００６－５０２４１４号公報

ここで、試料（サンプル）に含まれる成分のピークを分離する際に、各成分に対応するピークの位置が重なっている、または近すぎる場合、それぞれの成分を分離することが困難である。そこで、特表２００６－５０２４１４号公報には記載されていないが、各成分を分離するために、分析時の条件を変更することにより、ピークの位置を調整することが考えられる。しかしながら、ピークの位置を調整するために分析条件を変更した場合、ピークの位置がどのように変化するかが不明であるため、どのピークがどの成分であるかを同定するためには、検査者が分析条件を変更する前後の実データを見比べることが必要となる。検査者が実データを見比べることにより各成分を同定する場合、検査者の熟練度によっては、正確な同定が困難であるという問題点がある。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、検査者の熟練度によらず、試料に含まれる成分のピークを同定することが可能な試料測定装置および測定試料同定方法を提供することである。

上記目的を達成するために、この発明の第１の局面における試料測定装置は、複数のパラメータを含む測定条件に従って複数の成分を含む試料の測定を行う測定部と、測定部の出力に基づいて測定データを取得するデータ処理部と、を備え、データ処理部は、測定データに基づいて、測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得し、測定品質指標の分布と、試料を測定する際のパラメータとから複数の成分ごとに保持時間を推定した成分同定指標を作成し、成分同定指標に基づいて、測定データにおける各々の成分のピークを同定するように構成されている。

この発明の第２の局面における測定試料同定方法は、複数のパラメータを含む測定条件に従って複数の成分を含む試料を測定して得られた測定データを取得するステップと、測定データに基づいて測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得するステップと、測定品質指標の分布と試料を測定する際のパラメータから複数の成分ごとに保持時間を推定した成分同定指標を作成し、成分同定指標に基づいて、測定データにおける各々の成分のピークを同定するステップと、を備える。

本発明の第１の局面による試料測定装置では、上記のように、測定データに基づいて、測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得し、測定品質指標の分布と、試料を測定する際のパラメータから複数の成分ごとに保持時間を推定した成分同定指標を作成し、成分同定指標に基づいて、測定データにおける各々の成分のピークを同定するデータ処理部を備える。ここで、測定品質指標とは、分析装置などにおいて、パラメータの異なる複数の測定条件で得られた結果に基づいて算出される値である。測定品質指標の分布（応答局面）の中の設計上許容されるパラメータの範囲がデザインスペースとして特定される。デザインスペースとは、パラメータをどのように組み合わせて選択したとしても、許容される測定品質が得られる（測定品質が確保される）パラメータの範囲である。そのため、デザインスペースの範囲内でパラメータを変更することにより、測定の品質を確保した状態において、分析条件の検討を行うことができる。したがって、測定品質指標の分布と、試料を測定する際のパラメータとに基づいて、測定データにおける各々の成分のピークの位置を予測することが可能となるので、測定条件を変更した場合でも、各成分のピークの位置を予測することができる。その結果、測定条件に基づいて各成分のピークを同定することが可能なので、検査者の熟練度によらず、試料に含まれる成分のピークを同定することができる。

また、本発明の第２の局面における測定試料同定方法は、上記のように、測定品質指標の分布と、試料を測定する際のパラメータから複数の成分ごとに保持時間を推定した成分同定指標を作成し、成分同定指標に基づいて、測定データにおける各々の成分のピークを同定するステップを備える。これにより、第１の局面における試料測定装置と同様に、検査者の熟練度によらず、試料に含まれる成分のピークを同定することが可能な測定試料同定方法を提供することができる。

一実施形態による試料測定装置の概略を示したブロック図である。 試料測定装置の構成例を示したブロック図である。 パラメータがαの場合のクロマトグラムを示した図である。 パラメータがβの場合のクロマトグラムを示した図である。 測定品質指標を説明するための図である。 測定品質指標の分布の一例として保持時間の応答グラフを示した図である。 図６に示した応答グラフの２次元表示においてデザインスペースを例示した図である。 第２成分におけるモデル式と、第３成分におけるモデル式とを説明するためのグラフである。 同定結果を、試料を実際に測定した測定結果の分布とともに表示した模式図である。 試料測定装置による測定試料の同定手順を説明するためのフローチャートである。 試料測定装置によるデザインスペースの構築手順を説明するためのフローチャートである。

以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。

図１～図９を参照して、一実施形態による試料測定装置１００の構成について説明する。

試料測定装置１００は、複数のパラメータ３１を含む測定条件３０に従って試料の測定を行い、測定結果に基づいて測定データ４０を取得する装置である。

試料測定装置１００は、たとえば、複数の成分を含む試料を測定し、測定により得られた測定データ４０を提供する。試料の測定は、複数の成分の各々を分離可能な条件で行われることが好ましい。

以下、試料測定装置１００の具体例について説明する。

図１に示すように、試料測定装置１００は、測定部１０と、データ処理部２０とを備えている。試料測定装置１００は、測定部１０により試料中の成分を検出し、データ処理部２０により、測定部１０の出力（検出信号）の分析を行うように構成されている。測定部１０は、試料の測定を行うように構成されている。また、データ処理部２０は、測定部１０の測定結果（検出信号）を分析するように構成されている。

測定部１０は、所定の測定原理に基づき、複数のパラメータ３１を含む測定条件３０に従って複数の成分を含む試料の測定を行うように構成されている。測定原理は特に限定されない。測定部１０は、少なくとも、試料を受け入れ、測定条件３０に従って測定動作を実行し、試料中の成分を反映した検出信号を出力する。測定部１０は、たとえばクロマトグラフである。クロマトグラフには、ガスクロマトグラフ、液体クロマトグラフなど複数の種類があるが、特に限定されない。ここでは一例として、測定部１０が図２に示す液体クロマトグラフである。液体クロマトグラフは、試料中の成分を運ぶ移動相として液体を用い、物質の有する性質の違いを利用して、物質を成分ごとに分離する装置である。

図２に示すように、測定部１０は、移動相供給部１１と、ポンプ１２と、試料供給部１３と、カラム１４と、温度調整部１５と、検出部１６とを含んでいる。測定部１０は、検出部１６の検出信号をデータ処理部２０に出力する。

また、データ処理部２０は、測定部１０の出力（検出部１６の検出信号）に基づいて測定データ４０（図１参照）を取得するように構成されている。測定部１０がクロマトグラフである場合、データ処理部２０は、測定品質指標４２の分布４３に基づいて、測定データ４０における成分の各々を同定するための成分同定指標４５（図１参照）を推定するように構成されている。また、データ処理部２０は、測定データ４０であるクロマトグラム４０ａ（図３参照）における成分毎のピーク４１を同定するように構成されている。なお、成分同定指標４５とは、分析条件を検討する際など、パラメータ３１を変更した場合に、パラメータ３１の変化に伴って変化する成分毎に変化する指標である。成分同定指標４５を測定品質指標４２の分布４３に基づいて推定することにより、測定の品質を確保することが可能となる。成分同定指標４５は、少なくとも、ピーク４１の保持時間ｒｔ（図５参照）を含む。

〈測定部の構成〉
図２に示すように、測定部１０では、移動相供給部１１と、ポンプ１２と、試料供給部１３と、カラム１４と、検出部１６とが、送液管により接続されている。移動相供給部１１は、移動相（溶媒液）を所定の濃度に調整して供給するように構成されている。ポンプ１２は、移動相の流量を調整して移動相をカラム１４に向けて送液するように構成されている。試料供給部１３は、移動相中に試料を供給するように構成されている。カラム１４は、固定相を含んだ細管である。移動相とともに送液される試料がカラム１４内を通過する。この際、試料に含有される各成分が、移動相および固定相のそれぞれと相互作用する。成分毎に相違する相互作用により、試料の成分毎にカラム１４内の移動速度が変化する。その結果、試料は、成分（物質）ごとに分離されて検出部１６に到達する。

温度調整部１５は、カラム１４の温度を調整するように構成されている。具体的には、温度調整部１５は、カラム１４が設定温度になるように加熱または冷却するように構成されている。検出部１６は、カラム１４を介して到達する試料中の各成分を検出するように構成されている。検出部１６が試料の各成分を検出するための検出原理は特に限定されない。検出部１６は、たとえば、吸光スペクトル、屈折率、または、光の散乱を測定して、試料中の各成分を検出する。また、検出部１６は、フローセルを含んでいる。検出部１６は、取得した各成分の検出信号を、測定部１０の出力としてデータ処理部２０に送信するように構成されている。

〈データ処理部〉
データ処理部２０は、たとえば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサ２１と、揮発性および／または不揮発性のメモリを含む記憶部２２と、を備えるコンピュータである。記憶部２２には、プロセッサ２１が実行することにより、データ処理部２０として機能するためのプログラム２３が記憶されている。記憶部２２には、図１に示した測定条件３０、測定データ４０、後述する測定品質指標４２、後述する測定品質指標４２の分布４３、成分同定指標４５、後述するモデル式６０などの各種データが記憶される。また、図２に示す試料測定装置１００は、操作部２４と、表示部２５とを備える、操作部２４と、表示部２５とは、データ処理部２０に電気的に接続されている。

また、データ処理部２０は、測定部１０の各部を制御するように構成されている。上記の通り、データ処理部２０は、コンピュータにより構成されている。具体的には、データ処理部２０のプロセッサ２１は、記憶部２２に格納されたプログラム２３に基づいて、測定部１０を制御するように構成されている。データ処理部２０は、複数のパラメータ３１を含む測定条件３０（図１参照）を測定部１０に設定する。データ処理部２０は、操作部２４により操作者からの入力操作を受け付けるように構成されている。また、データ処理部２０は、操作のための画面、測定結果の表示などを、表示部２５に表示させる制御を行うように構成されている。

図２に示した液体クロマトグラフの例では、パラメータ３１は、温度、溶媒濃度、ｐＨ、カラム種のうち複数を含む。温度は、カラム１４の温度である。溶媒濃度は、移動相に含まれる溶媒液（有機溶媒）の濃度である。ｐＨは、移動相のｐＨである。カラム種は、たとえばカラムの内径、カラムの長さなどの複数のパラメータの総称である。カラムの内径と、カラムの長さとは、別々のパラメータ３１として設定される。

図３および図４は、複数の成分として第１成分、第２成分、第３成分、および、第４成分の４つの成分を含む試料を測定して得られるクロマトグラム４０ａおよび４０ｂの例である。クロマトグラム４０ａおよび４０ｂには、第１ピーク４１ａ、第２ピーク４１ｂ、第３ピーク４１ｃ、および、第４ピーク４１ｄが含まれる。第１ピーク４１ａ、第２ピーク４１ｂ、第３ピーク４１ｃ、および、第４ピーク４１ｄは、それぞれ、第１成分、第２成分、第３成分、および第４成分のピーク４１である。パラメータ３１を変更した場合、各ピーク４１の位置（保持時間ｒｔ）が変化する。

図３に示す例は、パラメータ３１の値をαに設定した際のクロマトグラム４０ａである。クロマトグラム４０ａでは、試料に含まれる各成分のピーク４１は、第１ピーク４１ａ、第２ピーク４１ｂ、第３ピーク４１ｃ、および、第４ピーク４１ｄの順に形成される。

図４に示す例は、パラメータ３１の値をβに設定した際のクロマトグラム４０ｂである。クロマトグラム４０ｂでは、第１ピーク４１ａ、第３ピーク４１ｃ、第２ピーク４１ｂ、および、第４ピーク４１ｄの順に各ピーク４１が形成される。パラメータ３１の値βは、パラメータ３１の値αとは異なる値である。

適切な測定条件３０を決定するためにパラメータ３１を変更した場合、図３および図４に示すように、同一の成分が含まれる試料を測定した場合でも、パラメータＡがαの場合とβの場合とにおいて、得られるクロマトグラム４０ａにおける各ピーク４１の位置（保持時間ｒｔ）が異なる。特に、第２ピーク４１ｂおよび第３ピーク４１ｃは、パラメータＡがαの場合とβの場合とにおいて、位置が入れ替わる可能性がある。このような測定データ４０を検査者が確認した際に、保持時間ｒｔによって各成分を同定する場合、成分の同定を誤る恐れがある。そこで、保持時間ｒｔによって各成分を同定する際に、被験者の熟練度が高くない場合であっても、各成分を同定することが望まれる。

また、測定の品質を確保するため、試料測定装置１００では、適切な測定条件３０（分析メソッド）を設定し、設定された測定条件３０によって毎回の測定が実施されることが望まれる。

そこで、本実施形態では、試料測定装置１００は、各測定条件３０に対する測定品質指標４２の分布４３を作成し、測定品質指標４２の分布４３内でのパラメータ３１の許容範囲であるデザインスペース４４（図７参照）を取得するように構成されている。デザインスペース４４は、測定品質指標４２を許容範囲内に収めることが可能な各パラメータ３１の設定値の範囲を与える。

実際には、測定条件３０として設定可能なパラメータ３１の数は、たとえば数種類から１０種類程度にもなる。しかし、設定可能な全てのパラメータ３１の全ての組み合わせについて最適化することは、作業時間や作業負荷の観点から好ましくない。そのため、測定条件３０の最適化（分析メソッドの開発）においては、予め、設定可能な全てのパラメータ３１のうちからスクリーニングが行われる。

測定品質を評価するに当たっては、測定の目的に応じて、定量的に評価可能な測定品質指標４２が１つまたは複数用いられ得る。測定品質指標４２は、たとえば測定データ４０であるクロマトグラム４０ａのピーク４１の分離度Ｒおよび保持時間ｒｔのうち少なくとも１つを含む。

図５に示したように、測定データ４０としてのクロマトグラム４０ａは、横軸に時間を示し、縦軸が信号強度を示したグラフである。試料中の各成分は、測定部１０のカラム１４を通過する過程で分離され、それぞれ異なるタイミングで検出部１６によって検出される。そのため、クロマトグラム４０ａでは、試料に含まれる成分に応じたタイミングで検出部１６の信号強度のピーク４１が形成される。なお、図５に示す例では、便宜上、各ピーク４１のうち、第２ピーク４１ｂおよび第３ピーク４１ｃのみを図示している。

分離度Ｒは、対象とするピークが隣り合うピークからどの程度分離しているかを示す尺度である。分離度Ｒは、ピーク４１の保持時間ｒｔおよびピーク幅から算出される。たとえば、分離度Ｒは、各ピーク幅Ｗ１、Ｗ２、各ピーク４１の保持時間ｒｔ１、ｒｔ２（ただし、ｒｔ１＜ｒｔ２）を用いて、下式（１）または下式（２）で表される。
Ｒ＝２×（ｒｔ２－ｒｔ１）／（Ｗ１＋Ｗ２）・・・（１）
Ｒ＝１．１８×｛（ｒｔ２－ｒｔ１）／（Ｗｈ１＋Ｗｈ２）｝・・・（２）
なお、Ｗｈ１、Ｗｈ２は、各ピーク４１の半値幅（半値全幅）である。分離度Ｒは、値が大きくなるほど隣り合うピーク４１が分離されていることを意味する。たとえば、分離度Ｒが１．５以上の場合に完全分離されているとみなされる。

以下では、測定品質指標４２が分離度Ｒである例を示す。たとえば、測定品質指標４２は、測定データ４０（クロマトグラム４０ａ）の分離度Ｒの最小値である。ただし、分離度Ｒだけを基準とした場合、一般的には分析時間が長くなってしまうので、測定品質指標４２は、分離度Ｒと分析完了時間（最も遅いピーク４１の保持時間ｒｔ）の両方を含んでもよい。

図１に示したように、データ処理部２０は、測定データ４０に基づいて、測定条件３０に応じた測定品質指標４２の分布４３を取得する。すなわち、データ処理部２０は、複数のパラメータ３１に様々な設定値を適用した各種の測定条件３０で得られた複数の測定データ４０から、それぞれ測定品質指標４２を算出する。

データ処理部２０は、代表値としての複数点の測定データ４０から、回帰分析により測定品質指標４２の分布４３を取得する。すなわち、測定品質指標４２の分布４３は、異なる複数の測定条件３０により予め取得された複数の測定データ４０に基づいて取得された回帰式で表される。

データ処理部２０は、たとえば、複数の測定データ４０からそれぞれ算出した複数の測定品質指標４２と、それぞれの測定データ４０が得られたパラメータ３１の設定値とから、測定品質指標４２の分布４３を示す回帰式を取得する。

図６に示すように、データ処理部２０は、測定品質指標４２の分布４３として、パラメータ３１に対する測定品質指標４２の応答グラフ４３ａを取得する。図６の例では、応答グラフ４３ａは、２種類のパラメータ３１（パラメータＡ、パラメータＢ）に対する測定品質指標４２（分離度Ｒ）の応答曲面をプロットした３次元グラフである。図６では、水平方向の縦軸および横軸がそれぞれパラメータＡおよびパラメータＢの設定値を示し、垂直方向の軸が分離度Ｒの大きさを示す。各軸の矢印が、パラメータ３１または分離度Ｒが増大する方向を示す。応答グラフ４３ａは、成分毎に取得する。

図７に示すように、応答グラフ４３ａから、測定品質指標４２（分離度Ｒ）が満たすべき値を閾値として設定することによって、測定品質指標４２の許容範囲（デザインスペース４４）が取得される。図７は、図６の応答グラフ４３ａを２次元表示で示した応答グラフ４３ｂを示し、縦軸および横軸がそれぞれパラメータＡおよびパラメータＢの設定値を示す。データ処理部２０は、図６の応答グラフ４３ａにおいて、分離度Ｒが閾値以上となる領域をデザインスペース４４（図７参照）として取得する。なお、図７において各軸に示した数値範囲は、単に便宜的に例示したものにすぎない。

各パラメータ３１（パラメータＡ、パラメータＢ）の設定値を特定した１つの測定条件３０は、応答グラフ４３ａ内で、各パラメータ３１の設定値によって特定される１点として表現される。たとえば図７において、デザインスペース４４内に含まれる１つの測定条件３０が、パラメータＡ＝Ｘ、パラメータＢ＝Ｙの点（Ｘ，Ｙ）で特定される。各パラメータ３１（パラメータＡ、パラメータＢ）の設定値によって特定される各測定条件３０がデザインスペース４４内に含まれる限り、その測定条件３０では、閾値以上の測定品質指標４２（分離度Ｒ）の測定データ４０が取得されることが期待される。

分析の品質を確保した状態において試料の各成分を分離するのに適した分析条件を決定する場合、デザインスペース４４内に収まる測定条件３０を選択することが好ましい。しかし、図７のように、デザインスペース４４は、あくまでも許容範囲を示すものであり、デザインスペース４４内で、どのパラメータ３１を変化させると分離度Ｒがどのように変化するかといった情報に乏しい。また、デザインスペース４４内で所定のパラメータ３１（たとえば、パラメータＡ）を変化させた場合に、各サンプルのピーク４１の保持時間ｒｔがどのように変化するかを把握することは難しい。

そこで、本実施形態では、図１に示したように、データ処理部２０は、測定品質指標４２の分布４３と、試料を測定する際のパラメータ３１とに基づいて、ピーク４１の保持時間ｒｔを推定するように構成されている。また、データ処理部２０は、推測したピーク４１の保持時間ｒｔに基づいて、各々の成分のピーク４１を同定するように構成されている。

具体的には、データ処理部２０は、パラメータ３１と、ピーク４１の保持時間ｒｔとの関係を示すモデル式６０を取得する。具体的には、データ処理部２０は、測定品質指標４２の分布４３と、試料を測定する際のパラメータ３１とに基づいて、以下に示す式（３）の各変数（ａおよびｂ）を算出することにより、モデル式６０を取得する。
ｙ＝ａｘ＋ｂ ・・・（３）
ここで、ｙは、保持時間ｒｔである。また、ｘは、パラメータ３１である。

上記式（３）に示すように、モデル式６０は、測定品質指標４２の分布４３におけるパラメータ３１と分離度Ｒとの関係を、パラメータ３１と保持時間ｒｔとの関係に置き換える式である。モデル式６０を用いることにより、パラメータ３１の変化に対する、各成分のピーク４１の保持時間ｒｔの変化を容易に取得することができる。

図８は、第２成分におけるモデル式６０および第２成分におけるモデル式６０を示すグラフＧ１およびグラフＧ２である。グラフＧ１およびＧ２は、複数のパラメータ３１のうち、パラメータＡを変化させた際の、第２成分および第３成分の保持時間ｒｔの変化を示すグラフである。図８に示すように、データ処理部２０は、第２成分のパラメータ３１と保持時間ｒｔとをプロットし、上記式（３）で近似した際のａおよびｂを取得することにより、第２成分におけるモデル式６０を取得する。また、データ処理部２０は、第３成分のパラメータ３１と保持時間ｒｔとをプロットし、上記式（３）で近似した際のａおよびｂを取得することにより、第３成分におけるモデル式６０を取得する。

第２成分のモデル式６０と第３成分のモデル式６０とでは、傾き（変数ａ）が異なる。したがって、パラメータ３１の値が、所定の値γを境に、保持時間ｒｔの長さが逆転する。すなわち、パラメータ３１の値が、所定の値γよりも小さい値αの場合、第３成分の保持時間ｒｔが第２成分の保持時間ｒｔよりも大きくなる。すなわち、測定条件３０が、図３に示すクロマトグラム４０ａを取得した際のパラメータ３１となるため、第３成分のピーク４１（第３ピーク４１ｃ（図３参照））は、第２成分のピーク４１（第２ピーク４１ｂ（図３参照））よりも後ろの位置で検出される。

一方、パラメータ３１の値が、所定の値γよりも大きい値βの場合、第２成分の保持時間ｒｔが第３成分の保持時間ｒｔよりも大きくなる。すなわち、測定条件３０が、図４に示すクロマトグラム４０ｂを取得した際のパラメータ３１となるため、第２成分のピーク４１（第２ピーク４１ｂ（図４参照））は、第３成分のピーク４１（第３ピーク４１ｃ（図４参照））よりも後ろの位置で検出される。保持時間ｒｔのみで各ピーク４１を同定する場合、パラメータ３１の値によってはピーク４１に対応する成分が異なる（入れ替わる）場合がある。

そこで、本実施形態では、データ処理部２０は、各成分に対して、パラメータ３１毎にモデル式６０を取得するように構成されている。したがって、各成分を分離するのに適した測定条件３０を決定するためにパラメータ３１を変更した場合でも、変更したパラメータ３１に応じたモデル式６０を用いることにより、変更したパラメータ３１に対応する各ピーク４１の保持時間ｒｔを推定することができる。また、データ処理部２０は、推定した成分同定指標４５（保持時間ｒｔ）に基づいて、変更したパラメータ３１における各々の成分のピーク４１を同定することができる。

また、本実施形態では、図９に示すように、データ処理部２０は、モデル式６０に基づいて同定した試料の同定結果を、試料を実際に測定した測定結果の分布４６とともに表示部２５に表示するように構成されている。具体的には、データ処理部２０は、図９に示すように、モデル式６０に基づいて同定した試料の同定結果の分布４７と、試料を実際に測定した測定結果の分布４６とを重ね合わせて表示するように構成されている。モデル式６０に基づいて同定した試料の同定結果の分布４７を、試料を実際に測定した測定結果の分布４６とともに表示ことにより、モデル式６０に基づいて同定した試料の同定結果と試料を実際に測定した測定結果とが大きくずれた領域５０を容易に視認することができる。モデル式６０に基づいて同定した試料の同定結果と試料を実際に測定した測定結果とが大きくずれた領域５０が確認された際には、モデル式６０を再度取得する。具体的には、測定品質指標４２の分布４３を再び取得することにより、モデル式６０を再取得する。これにより、モデル式６０に基づく試料の同定精度向上させることができる。なお、図９に示す例では、同定結果の分布４７を実線で図示している。また、測試料を実際に測定した測定結果の分布４６を破線で図示している。

（測定試料の同定）
次に、本実施形態による試料測定装置１００を用いた各成分のピーク４１の同定について説明する。図１０は、取得したモデル式６０を用いて、測定データ４０の各々の成分のピーク４１を同定する手順を示したフロー図である。

本実施形態では、データ処理部２０は、試料の測定時におけるパラメータ３１に基づいて、測定データ４０における各々の成分のピーク４１を同定する測定試料同定方法を実施する。具体的には、測定試料同定方法は、複数のパラメータ３１を含む測定条件３０に従って複数の成分を含む試料を測定して得られた測定データ４０を取得するステップ１０２と、測定データ４０に基づいて測定条件３０に応じた測定品質指標４２の分布４３を取得するステップ１０３と、測定品質指標４２の分布４３と試料を測定する際のパラメータ３１とに基づいて測定データ４０における各々の成分のピーク４１を同定するステップ９５とを備える。

以下、図１０および図１１を参照して説明する。

ステップ９１において、データ処理部２０は、デザインスペース４４を構築する。データ処理部２０がデザインスペース４４を構築する処理のフローについては、後述する。

ステップ９２において、データ処理部２０は。測定品質指標４２の分布４３と、試料を測定する際のパラメータ３１とに基づいて、モデル式６０を取得する。なお、モデル式６０は、試料に含まれる成分毎に取得する。

ステップ９３において、データ処理部２０は、試料を測定する際のパラメータ３１をモデル式６０に当てはめる。

ステップ９４において、データ処理部２０は、モデル式６０に当てはめたパラメータ３１に対応する保持時間ｒｔを取得（推定）する。

ステップ９５において、データ処理部２０は、取得（推定）した保持時間ｒｔに基づいて、成分のピーク４１を同定する。

ステップ９６において、データ処理部２０は、測定データ４０に含まれる全てのピーク４１について同定したか否かを判定する。全てのピーク４１を同定していない場合、処理は、ステップ９３に戻る。全てのピーク４１の同定が完了した場合、処理は、ステップ９７へ進む。

ステップ９７において、データ処理部２０は、モデル式６０に基づいて同定した試料の同定結果に基づいて、同定結果の分布４７を作成する。

ステップ９８において、データ処理部２０は、同定結果の分布４７を、試料を実際に測定した測定結果の分布４６とともに表示部２５に表示する。その後、処理は、終了する。

（デザインスペースの構築）
図１１は、デザインスペース４４を構築する際の手順を示したフロー図である。

デザインスペース４４を構築するに際しては、どのような測定条件３０（どのようなパラメータ３１の設定値）で測定データ４０を取得するかを定めた実験計画が作成され、実験計画に沿って複数の測定条件３０で測定が実施される。複数の測定条件３０で得られた各測定データ４０を分析することにより、測定品質指標４２の分布４３が作成される。測定品質指標４２の分布４３と、設定された測定品質指標４２の許容範囲（閾値）とから、デザインスペース４４が特定される。

測定されていない測定条件３０については、回帰分析によって推定（補完）されることになる。そのため、原則として、測定データ４０の点数が多いほど、測定品質指標４２の分布４３の信頼性が向上する。

ステップ１０１において、実験計画が作成される。すなわち、試料測定装置１００によって実測すべき複数の測定条件３０が設定される。複数の測定条件３０は、各パラメータ３１の値の一部または全部が互いに異なっている。

ステップ１０２において、同一の試料に対して、実験計画で定められた複数の測定条件３０の各々で、試料測定装置１００による測定が行われる。データ処理部２０（図１参照）は、測定すべき異なる複数の測定条件３０を定めた実験計画に基づいて複数の測定データ４０を取得する。すなわち、測定部１０（図１参照）が、実験計画で定められた個々の測定条件３０に従って、複数回の測定を行う。データ処理部２０は、測定部１０の出力に基づいて、測定条件３０がそれぞれ異なる複数の測定データ４０（測定結果）を生成する。

ステップ１０３において、データ処理部２０は、得られた測定データ４０に基づいて、測定条件３０に応じた測定品質指標４２（分離度Ｒ）の分布４３（図６参照）を取得する。上述した例では、データ処理部２０は、測定条件３０の異なる複数の測定データ４０を回帰分析することにより、測定品質指標４２の分布４３を回帰式として算出する。測定品質指標４２の分布４３が取得されると、予め設定された閾値に基づいて、測定品質指標４２の分布４３におけるデザインスペース４４（図７参照）が特定される。

ステップ１０４において、測定データ４０の点数が十分か否かが判断される。測定データ４０の点数が十分でない場合、ステップ１０１に戻り、実験計画が更新される。すなわち、次に測定すべき測定条件３０が新たに設定される。

この場合、データ処理部２０は、ステップ１０２における新たな測定データ４０の取得に伴い、ステップ１０３において測定品質指標４２の分布４３（図６参照）を更新する。測定品質指標４２の分布４３が更新されれば、パラメータ３１と保持時間ｒｔとの関係を示すモデル式６０も変化する。そのため、データ処理部２０は、測定品質指標４２の分布４３の取得が完了した後に、ステップ９２において、パラメータ３１と保持時間ｒｔとの関係を示すモデル式６０を取得する。

（本実施形態の効果）
本実施形態では、以下のような効果を得ることができる。

本実施形態では、上記のように、試料測定装置１００は、複数のパラメータ３１を含む測定条件３０に従って複数の成分を含む試料の測定を行う測定部１０と、測定部１０の出力に基づいて測定データ４０を取得するデータ処理部２０と、を備え、データ処理部２０は、測定データ４０に基づいて、測定条件３０に応じた測定品質指標４２の分布４３を取得し、測定品質指標４２の分布４３と、試料を測定する際のパラメータ３１とに基づいて、測定データ４０における各々の成分のピーク４１を同定するように構成されている。これにより測定品質指標４２の分布４３と、試料を測定する際のパラメータ３１とに基づいて、測定データ４０における各々の成分のピーク４１の位置を予測することが可能となるので、測定条件３０を変更した場合でも、各成分のピーク４１の位置を予測することができる。その結果、測定条件３０に基づいて各成分のピーク４１を同定することが可能なので、検査者の熟練度によらず、試料に含まれる成分のピーク４１を同定することができる。

また、本実施形態では、上記のように、測定部１０は、クロマトグラフを含み、データ処理部２０は、測定品質指標４２の分布４３に基づいて、測定データ４０における成分の各々を同定するための成分同定指標４５を推定することにより、測定データ４０であるクロマトグラム４０ａおよび／またはクロマトグラム４０ｂにおける成分毎のピーク４１を同定するように構成されている。これにより、クロマトグラフにおいて分析条件を変更した場合でも、成分同定指標４５に基づいて成分毎のピーク４１を同定することができる。その結果、測定者が測定データ４０を確認することにより各成分のピーク４１を同定する構成と異なり、測定者が判断することなく各成分のピーク４１を同定することができる。

また、本実施形態では、上記のように、成分同定指標４５は、少なくとも、ピーク４１の保持時間ｒｔを含み、データ処理部２０は、測定品質指標４２の分布４３と、試料を測定する際のパラメータ３１とに基づいて、ピーク４１の保持時間ｒｔを推定するとともに、推測したピーク４１の保持時間ｒｔに基づいて、各々の成分のピーク４１を同定するように構成されている。これにより、たとえば、パラメータ３１によって、ピーク４１の位置（保持時間ｒｔ）が入れ替わるような成分を含む試料を測定する場合でも、測定する際のパラメータ３１における各成分のピーク４１を同定することができる。その結果、試料の分離に最適な測定条件３０を決定するために、パラメータ３１の値を様々な値に設定して測定した場合でも、検査者がピーク４１を確認することにより各成分のピーク４１を同定する場合と比較して、各成分のピーク４１を誤同定することを抑制することができる。

また、本実施形態では、上記のように、データ処理部２０は、パラメータ３１と、ピーク４１の保持時間ｒｔとの関係を示すモデル式６０を取得するとともに、取得したモデル式６０に基づいて、ピーク４１の保持時間ｒｔを推定し、各々の成分のピーク４１を同定するように構成されている。これにより、モデル式６０に対してパラメータ３１を当てはめることにより、ピーク４１の保持時間ｒｔを容易に取得することができる。

また、本実施形態では、上記のように、表示部２５をさらに備え、データ処理部２０は、モデル式６０に基づいて同定した試料の同定結果を、試料を実際に測定した測定結果の分布４６とともに表示部２５に表示するように構成されている。これにより、モデル式６０に基づいて同定した試料の同定結果と、測定品質指標４２の分布４３と、を比較することにより、モデル式６０に基づく同定結果の確からしさを視覚的に把握することができる。その結果、たとえば、モデル式６０に基づく結果が、測定品質指標４２の分布４３から大きく外れている場合に、ピーク４１の同定ができていないケースおよび／またはピーク４１を誤判定しているケースなどを、視覚的に容易に把握することができる。

また、本実施形態では、上記のように、パラメータ３１は、温度、溶媒濃度、ｐＨ、カラム種のうち複数を含む。このように構成すれば、これらの各種のパラメータ３１と保持時間ｒｔとの関係を容易に取得することができる。

また、本実施形態では、上記のように、測定試料同定方法は、複数のパラメータ３１を含む測定条件３０に従って複数の成分を含む試料を測定して得られた測定データ４０を取得するステップ１０２と、測定データ４０に基づいて測定条件３０に応じた測定品質指標４２の分布４３を取得するステップ１０３と、測定品質指標４２の分布４３と試料を測定する際のパラメータ３１とに基づいて測定データ４０における各々の成分のピーク４１を同定するステップ９５と、を備える。これにより、試料測定装置１００と同様に、検査者の熟練度によらず、試料に含まれる成分のピーク４１を同定することが可能な測定試料同定方法を提供することができる。

［変形例］
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく請求の範囲によって示され、さらに請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。

たとえば、上記実施形態では、データ処理部２０が測定品質指標４２の分布４３を示す回帰式を取得する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、データ処理部２０は、複数の測定条件３０で取得された複数の測定データ４０に対して、予め作成されたモデル式（モデル式６０とは異なる式）の当てはめを行い、実測されていない他の測定条件３０で取得される測定データ４０を推定し、推定された測定データ４０の分布に対して上式（２）または上式（３）を適用して測定品質指標４２の分布４３を取得してもよい。この場合、実測されていない測定データ４０の推定には、たとえばベイズ推定が用いられる。この場合、推定される測定データ４０には確率の分布が生じるので、データ処理部２０は、たとえば所定の信頼区間に含まれる分離度Ｒの分布として測定品質指標４２の分布４３を取得することができる。

また、上記実施形態では、測定部１０がクロマトグラフを含む構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、測定部１０は、クロマトグラフ以外の測定装置であってもよい。たとえば測定部１０は質量分析装置であってもよい。

また、上記実施形態では、測定品質指標４２として、分離度Ｒおよび保持時間ｒｔの少なくとも１つを用いる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、測定品質指標４２として、測定データ４０におけるピーク４１の数、分離係数などの分離度Ｒおよび保持時間ｒｔ以外の指標を用いてもよいし、それらの複数の指標を組み合わせてもよい。

また、上記実施形態では、データ処理部２０が成分同定指標４５を推定することにより、クロマトグラム４０ａおよび／またはクロマトグラム４０ｂにおける成分毎のピーク４１を同定する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、データ処理部２０は、測定品質指標４２が保持時間ｒｔであるデザインスペース４４を構築し、構築したデザインスペース４４に基づいて成分毎のピーク４１を同定するように構成されていてもよい。

また、上記実施形態では、成分同定指標４５がピーク４１の保持時間ｒｔである例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、成分同定指標４５は、各成分のピーク４１が形成される順序を含んでいてもよい。パラメータ３１毎に各成分のピーク４１が形成される順序がわかれば、測定データ４０に基づいて、各成分のピーク４１を同定することができる。

また、上記実施形態では、パラメータ３１が、温度、溶媒濃度、ｐＨ、カラム種のうち複数を含む例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、パラメータ３１として、温度、溶媒濃度、ｐＨ、カラム種以外の他のパラメータを用いてもよい。

また、上記実施形態では、モデル式６０に基づいて同定した試料の同定結果を、試料を実際に測定した測定結果の分布４６とともに表示部２５に表示する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、試料の同定結果を試料を実際に測定した測定結果の分布４６とは別に、単独で表示させてもよい。なお、試料の同定結果は、必ずしも試料測定装置１００の表示部２５に表示させなくてもよく、たとえば試料の同定結果を他のコンピュータや表示端末に送信してもよし、印刷してもよい。

また、上記実施形態では、データ処理部２０が単一のコンピュータにより構成された例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、データ処理部２０が複数のコンピュータの組み合わせによって実現されていてもよい。たとえば、図１０および図１１に示した測定データ４０を取得するステップ１０２と、測定品質指標４２の分布４３を取得するステップ１０３と、モデル式６０を取得するステップ９２と、各成分のピーク４１を同定するステップ９５とが、それぞれ別個のコンピュータによって実行されてもよい。このとき、データ処理部２０は複数台のコンピュータを含んで構成され、各コンピュータ間での相互通信によって上記のステップ９２、ステップ９５、ステップ１０２、ステップ１０３の処理が実行されうる。

［態様］
上述した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。

（項目１）
複数のパラメータを含む測定条件に従って複数の成分を含む試料の測定を行う測定部と、
前記測定部の出力に基づいて測定データを取得するデータ処理部と、を備え、
前記データ処理部は、
前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得し、
前記測定品質指標の分布と、前記試料を測定する際の前記パラメータとに基づいて、前記測定データにおける各々の前記成分のピークを同定するように構成されている、試料測定装置。

（項目２）
前記測定部は、クロマトグラフを含み、
前記データ処理部は、前記測定品質指標の分布に基づいて、前記測定データにおける前記成分の各々を同定するための成分同定指標を推定することにより、前記測定データであるクロマトグラムにおける前記成分毎のピークを同定するように構成されている、項目１に記載の試料測定装置。

（項目３）
前記成分同定指標は、少なくとも、前記ピークの保持時間ｒｔを含み、
前記データ処理部は、前記測定品質指標の分布と、前記試料を測定する際の前記パラメータとに基づいて、前記ピークの保持時間を推定するとともに、推測した前記ピークの保持時間に基づいて、各々の前記成分の前記ピークを同定するように構成されている、項目２に記載の試料測定装置。

（項目４）
前記データ処理部は、前記パラメータと、前記ピークの保持時間との関係を示すモデル式を取得するとともに、取得した前記モデル式に基づいて、前記ピークの保持時間を推定し、各々の前記成分の前記ピークを同定するように構成されている、項目３に記載の試料測定装置。

（項目５）
表示部をさらに備え、
前記データ処理部は、前記モデル式に基づいて同定した前記試料の同定結果を、前記試料を実際に測定した測定結果の分布とともに前記表示部に表示するように構成されている、項目４に記載の試料測定装置。

（項目６）
前記パラメータは、温度、溶媒濃度、ｐＨ、カラム種のうち複数を含む、項目２～５のいずれか１項に記載の試料測定装置。

（項目７）
複数のパラメータを含む測定条件に従って複数の成分を含む試料を測定して得られた測定データを取得するステップと、
前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得するステップと、
前記測定品質指標の分布と、前記試料を測定する際の前記パラメータとに基づいて、前記測定データにおける各々の前記成分のピークを同定するステップと、を備える、測定試料同定方法。

１０ 測定部
２０ データ処理部
２５ 表示部
３０ 測定条件
３１ パラメータ
４０ 測定データ
４０ａ、４０ｂ クロマトグラム
４１ 成分のピーク
４２ 測定品質指標
４３ 測定品質指標の分布
４５ 成分同定指標
６０ モデル式
ｒｔ 保持時間
１００ 試料測定装置

Claims (10)

1. 複数のパラメータを含む測定条件に従って複数の成分を含む試料の測定を行う測定部と、
   前記測定部の出力に基づいて測定データを取得するデータ処理部と、を備え、
   前記データ処理部は、
   前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得し、
   前記測定品質指標の分布と、前記試料を測定する際の前記パラメータとから前記複数の成分ごとに保持時間を推定した成分同定指標を作成し、前記成分同定指標に基づいて、前記測定データにおける各々の前記成分のピークを同定するように構成されている、試料測定装置。
2. 前記測定部は、クロマトグラフを含み、
   前記データ処理部は、前記成分同定指標に基づいて、前記測定データであるクロマトグラムにおける前記成分毎のピークを同定するように構成されている、請求項１に記載の試料測定装置。
3. 前記データ処理部は、前記パラメータと、前記ピークの保持時間との関係を示すモデル式を取得するとともに、取得した前記モデル式に基づいて、前記ピークの保持時間を推定し、各々の前記成分の前記ピークを同定するように構成されている、請求項２に記載の試料測定装置。
4. 表示部をさらに備え、
   前記データ処理部は、前記モデル式に基づいて同定した前記試料の同定結果を、前記試料を実際に測定した測定結果の分布とともに前記表示部に表示するように構成されている、請求項３に記載の試料測定装置。
5. 前記パラメータは、温度、溶媒濃度、ｐＨ、カラム種のうち複数を含む、請求項２に記載の試料測定装置。
6. 前記測定部は、前記複数のパラメータが変化した場合にピークの位置が入れ替わる成分を含む複数の成分を含む試料の測定を行うものであり、
   前記データ処理部は、ピークの位置が入れ替わるように前記複数のパラメータが変化した場合に、前記測定品質指標の分布と、前記試料を測定する際の前記パラメータとに基づいて、各成分のピークの位置を予測することで、前記測定データにおける各々の前記成分のピークを同定するように構成されている、請求項１に記載の試料測定装置。
7. 前記データ処理部は、前記測定品質指標の分布において、前記測定品質指標が閾値以上の範囲であるデザインスペースを生成し、前記デザインスペースと、前記試料を測定する際の前記パラメータとに基づいて、前記デザインスペース内において前記複数のパラメータを変化させた場合の前記測定データにおける各々の前記成分のピークを同定する、請求項１に記載の試料測定装置。
8. 前記データ処理部は、測定されていない測定条件について回帰分析によって推定を行い、前記測定品質指標の分布を取得する、請求項７に記載の試料測定装置。
9. 前記同定結果の分布と前記測定結果の分布とを重ねて表示する、請求項４に記載の試料測定装置。
10. 複数のパラメータを含む測定条件に従って複数の成分を含む試料を測定して得られた測定データを取得するステップと、
    前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得するステップと、
    前記測定品質指標の分布と、前記試料を測定する際の前記パラメータとから前記複数の成分ごとに保持時間を推定した成分同定指標を作成し、前記成分同定指標に基づいて、前記測定データにおける各々の前記成分のピークを同定するステップと、を備える、測定試料同定方法。

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