JP7365007B2 - 血清型判別方法 - Google Patents

血清型判別方法 Download PDF

Info

Publication number
JP7365007B2
JP7365007B2 JP2020077983A JP2020077983A JP7365007B2 JP 7365007 B2 JP7365007 B2 JP 7365007B2 JP 2020077983 A JP2020077983 A JP 2020077983A JP 2020077983 A JP2020077983 A JP 2020077983A JP 7365007 B2 JP7365007 B2 JP 7365007B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
serotype
value
peak
basic structure
peaks
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
JP2020077983A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2021173650A (ja
Inventor
浩一 児嶋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shimadzu Corp
Original Assignee
Shimadzu Corp
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 Shimadzu Corp filed Critical Shimadzu Corp
Priority to JP2020077983A priority Critical patent/JP7365007B2/ja
Priority to US17/234,069 priority patent/US20210332406A1/en
Priority to CN202110455669.XA priority patent/CN113640363A/zh
Publication of JP2021173650A publication Critical patent/JP2021173650A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7365007B2 publication Critical patent/JP7365007B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/02Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving viable microorganisms
    • C12Q1/04Determining presence or kind of microorganism; Use of selective media for testing antibiotics or bacteriocides; Compositions containing a chemical indicator therefor
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6803General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
    • G01N33/6848Methods of protein analysis involving mass spectrometry
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N27/00Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
    • G01N27/62Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating the ionisation of gases, e.g. aerosols; by investigating electric discharges, e.g. emission of cathode
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N27/00Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
    • G01N27/62Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating the ionisation of gases, e.g. aerosols; by investigating electric discharges, e.g. emission of cathode
    • G01N27/64Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating the ionisation of gases, e.g. aerosols; by investigating electric discharges, e.g. emission of cathode using wave or particle radiation to ionise a gas, e.g. in an ionisation chamber
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/20Identification of molecular entities, parts thereof or of chemical compositions
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12RINDEXING SCHEME ASSOCIATED WITH SUBCLASSES C12C - C12Q, RELATING TO MICROORGANISMS
    • C12R2001/00Microorganisms ; Processes using microorganisms
    • C12R2001/01Bacteria or Actinomycetales ; using bacteria or Actinomycetales
    • C12R2001/185Escherichia
    • C12R2001/19Escherichia coli
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2333/00Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
    • G01N2333/195Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature from bacteria
    • G01N2333/24Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature from bacteria from Enterobacteriaceae (F), e.g. Citrobacter, Serratia, Proteus, Providencia, Morganella, Yersinia
    • G01N2333/245Escherichia (G)
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2400/00Assays, e.g. immunoassays or enzyme assays, involving carbohydrates
    • G01N2400/10Polysaccharides, i.e. having more than five saccharide radicals attached to each other by glycosidic linkages; Derivatives thereof, e.g. ethers, esters
    • G01N2400/50Lipopolysaccharides; LPS

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Description

本発明は、血清型判別方法に関するものである。詳しくは、本発明は、質量分析法を用いて、一定の微生物の血清型あるいは抗原の型を判別するための方法に関するものである。
例えば、病原性大腸菌による食中毒は、日本においては1年間に数千人規模の感染者が発生し、幼児や高齢者においては死亡することもある。このように当該食中毒は、極めて重篤な症状を示す疾患であり、その原因となっている微生物の血清型を決定することは診断や治療、原因食材の特定などのために重要である。
微生物の血清型は、その細胞表面に存在する抗原の型(分子構造)によって決定される。大腸菌では鞭毛の構造に基づくH抗原やリポポリサッカライドの構造に基づくO(オー)抗原などが知られている。リポポリサッカライドは脂質と糖鎖から構成され、更にその糖鎖部分はコア多糖とO側鎖多糖と呼ばれる部分から構成されている。このO側鎖多糖がO型の抗原性を担っており、3から5個の単糖が組み合わさった基本構造が4から40程度回繰り返された構造を持つ。
微生物の血清型を試験する方法としては、スライド凝集法、ラテックス凝集法(例えば、特許文献1)やその他の凝集法(例えば、特許文献2)、イムノクロマト法などが広く用いられているが、これらは全て抗原抗体反応に基づく方法である。それ故、抗原抗体反応や免疫反応、血清反応と呼ばれることもある。
血清型の違いはすなわち、抗原分子の抗原部位の構造に違いである。O(オー)抗原の型は、菌体表面に存在するリポポリサッカライドの糖鎖構造に担われているが、タンパク質と違い、遺伝子によって直接的にはコードされていない。しかし、遺伝子によってコードされている糖鎖合成酵素に依存していることから、それらの遺伝子を解析することで抗原の型を判定する方法も実用化されている。
質量分析により大腸菌の血清型を決定したことも報告されている(非特許文献1)。当該文献では、マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間型質量分析計(MALDI-TOF MS)を用いて、大腸菌のH抗原の型を迅速に決定している。当該文献の方法は、ペプチドマスフィンガープリント法に基づいており、大腸菌鞭毛のタンパク質をペプチド断片に分解し(トリプシン消化)、その質量をMALDI-TOF MSを用いて測定している。
また、質量分析により微生物を識別する方法も知られている(特許文献3)。特許文献3の方法は、微生物を含む試料を質量分析し、得られたマススペクトル上におけるマーカータンパク質由来のピークのm/z値を読み取り、前記m/z値に基づいて前記試料がO157、O26、またはO111を含むか否かを判定する方法であって、前記マーカータンパク質としてリボソームタンパク質S15およびリボソームタンパク質L25の少なくともいずれか一つと、酸ストレスシャペロンHdeBと、DNA結合タンパク質H-NSとを用いることを特徴とするものである。
特開2002-119297号公報 特許第5142725号公報 特開2015-184020号公報
Huixia Chui, et al., Journal of Clinical Microbiology, August 2015, Volume 53, Number 8, pp.2480-2485
微生物の血清型試験では、上記の通り、ラテックス凝集法などの抗原抗体反応に基づく方法が広く利用されている。これは、血清型の定義が特定の抗体と反応することであるから、理に適っている。しかし、一つの血清型に対して一つの抗体が対応することから、多数の型が可能性として考えられる場合は、その数の種類の抗体を用意しなければならない。例えば、O群としてO157、O26、O111、O103、O121、O145、およびO165の7種類の中のどれかの可能性があれば7種の抗体を用いねばならない。また、抗体の活性は時間経過と共に低下するので、長期保存はできず、多種類の抗体を使える状態で備蓄しておくのは大きなコストとなっている。
一方、遺伝子解析に基づく方法では抗体の保存性の問題はない。しかし、可能性のある型に対応する数の反応アッセイを用意する必要があるのは同様である。また、複数の遺伝子が作用した結果として抗原が作られるので、遺伝子として存在するから必ずその型になるとは限らないという問題もある。更には、血清型を決定する遺伝子の情報がなければ試験をすることはできない。つまり、新しい血清型が出現した場合には、関連する遺伝子が解析されるまで反応アッセイを設計することができない。
質量分析により大腸菌の血清型も決定されているが、H抗原に対するものであり、分析手法もタンパク質を解析するペプチドマスフィンガープリント法に基づいている。
本発明は、抗原抗体反応や遺伝子解析などの間接的な方法の場合にみられる上記のような制約を受けない、一定の微生物に対する新規な血清型判別方法を提供することを主な課題とする。あるいは、一定の微生物に対して、多種類の抗体や多種類の遺伝子解析用アッセイが必要になるなどの制約を回避し、単純な方法でより確度の高い試験結果を得ることができる新規な血清型判別方法を提供することを主な課題とする。
本発明者は、鋭意検討した結果、抗原性の違いに寄与する分子構造を質量分析法によって直接解析することによって、上記課題を解決しうることを見出し、本発明を完成するに到った。
本発明として、例えば、以下の態様を挙げることができる。
[1]抗原を形成するリポポリサッカライドの糖鎖部分が複数の単糖の組み合わせからなる基本構造を一単位として複数回繰り返されている微生物の血清型を判別するための方法であって、次の1~3の工程を含む、血清型判別方法:
1.判別対象の微生物検体から得た抗原部位を含む試料を質量分析することにより得られたスペクトルにおいて、等間隔で連続して繰り返し検出される複数のピークからなる第1ピーク群を選択し、当該第1ピーク群の隣接する各ピーク間のm/z値の差を、第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値として得る工程、
2.前記第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値と、特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得られたm/z値とを照合する工程、
3.前記照合工程の結果、前記第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値と一致する当該基本構造についての前記別途得られたm/z値に対応する特定の血清型を、当該微生物の血清型と判別する工程。
[2]抗原を形成するリポポリサッカライドの糖鎖部分が複数の単糖の組み合わせからなる基本構造を一単位として複数回繰り返されている微生物の血清型を判別するための装置であって、次の1~4の装置部を含む、血清型判別装置:
1.判別対象の微生物検体から調整された抗原部位を含む試料を質量分析することで得られたマススペクトルデータを取得するデータ取得部、
2.前記データ取得部で得たマススペクトルにおいて、等間隔で連続して繰り返し検出される複数のピークからなる第1ピーク群を選択し、当該第1ピーク群の隣接する各ピーク間のm/z値の差を、第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値として得る第1ピーク間隔取得部、
3.前記実測m/z値と、特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得られたm/z値とを照合するデータ照合部、
4.前記実測m/z値と一致する、前記別途得られたm/z値に対応する特定の血清型を、当該微生物の血清型と判別する血清型判別部。
[3]抗原を形成するリポポリサッカライドの糖鎖部分が複数の単糖の組み合わせからなる基本構造を一単位として複数回繰り返されている微生物の血清型を判別するためのプログラムであって、次の1~4を含むステップを実行させるための血清型判別プログラム:
1.判別対象の微生物検体から調製された抗原部位を含む試料を質量分析し、そこで得られたスペクトルにおいて、等間隔で連続して繰り返し検出される複数のピークの隣接する各ピークの間隔を実測m/z値として取得するステップ、
2.前記実測m/z値と、特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得られたm/z値とを照合するステップ、
3.前記実測m/z値と一致する、前記別途得られたm/z値に対応する特定の血清型を、当該微生物の血清型と判別するステップ、
4.前記判別された当該微生物の血清型を出力するステップ。
本発明によれば、試験を行う血清型に対応した抗体や遺伝子解析用のプライマーなどを必要とせず、血清型を判別することができる。血清型に関係なく同様の方法で試料を調製し、血清型に関係なく同じ条件で血清型を判別することができる。
従来法では1検体について複数の反応を行っていたが、本発明によれば、血清型の違いは質量分析のスペクトルの違いとして現れるので、1検体について1測定でよい。また、従来法では新規の血清型の場合には分析できないが、本発明では分析可能であり、報告されていないマススペクトルが観測されることで、新規の血清型であることを知ることもできる。加えて、従来は同一の血清型とされていたものでも、異なる糖鎖構造を持つことが分かる。
大腸菌O157由来リポポリサッカライドのマススペクトル。 図1のマススペクトルにピーク間隔のm/z値を書き加えたマススペクトル。 被検体のマススペクトル。 参照検体Aのマススペクトル。 参照検体Bのマススペクトル。 参照検体Cのマススペクトル。 参照検体Aをイムノクロマトに適用した結果。 参照検体Bをイムノクロマトに適用した結果。 参照検体Cをイムノクロマトに適用した結果。 本発明に係る血清型判別システム等の態様を示すフローチャート。 本発明に係る血清型判別プログラムの態様を示すフローチャート。 被検体O111をイムノクロマトに適用した結果。 被検体O111*をイムノクロマトに適用した結果。 被検体O111のマススペクトル。 被検体O111*のマススペクトル。
以下、本発明について詳述する。
A 本発明に係る血清型判別方法
本発明に係る血清型判別方法(以下、「本発明判別方法」という。)は、抗原を形成するリポポリサッカライドの糖鎖部分が複数の単糖の組み合わせからなる基本構造を一単位として複数回繰り返されている微生物の血清型を判別するための方法であって、次の1~3の工程を含む。
1.判別対象の微生物検体から得た抗原部位を含む試料を質量分析することにより得られたマススペクトルにおいて、等間隔で連続して繰り返し検出される複数のピークからなる第1ピーク群を選択し、当該第1ピーク群の隣接する各ピーク間のm/z値の差を、第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値として得る工程、
2.前記第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値と、特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得られたm/z値とを照合する工程、
3.前記照合工程の結果、前記第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値と一致する当該基本構造についての前記別途得られたm/z値に対応する特定の血清型を、当該微生物の血清型と判別する工程。
本発明が対象とする微生物は、複数の単糖の組み合わせからなる基本構造を一単位として、これが複数回繰り返されている構造の分子を有するものであり、当該基本構造が判別対象の微生物の抗原を形成するリポポリサッカライドの糖鎖部分を構成しうる。そのような構造分子を有する微生物であれば特に限定されない。そのような構造分子を有する微生物としては、例えば、グラム陰性細菌、グラム陰性通性嫌気性桿菌、グラム陰性好気性桿菌、グラム陰性嫌気性桿菌、グラム陰性球菌が含まれうる。具体的には、下記の細菌を挙げることができる。
・グラム陰性通性嫌気性桿菌
大腸菌(Eshericha coli)、シゲラ属(Shigella)、サルモネラ属(Salmonella)、クレブシエラ属(Klebsiella)、プロテウス属(Proteus)、エルシニア属(Yersinia)、コレラ菌(V.cholerae)、腸炎ビブリオ(Vparahaemolyticus)、ヘモフィルス属(Haemophilus)
・グラム陰性好気性桿菌
シュードモナス属(Pseudomonas)、レジオネラ属(Legionella)、ボルデテラ属(Bordetella)、ブルセラ属(Brucella)、野兎病菌(Francisella tularensis)
・グラム陰性嫌気性桿菌
バクテロイデス属(Bacteroides)
・グラム陰性球菌
ナイセリア属(Neisseria)
本発明においては、特にO群の大腸菌に対して有用である。O抗原大腸菌は、現在、約180種類ほど知られており、病原性のO抗原大腸菌としては、例えば、EPEC(腸内病原性大腸菌)、EAEC(腸管凝集性大腸菌)、EHEC(腸出血性大腸菌)、ETEC(腸管毒素原性大腸菌)、EIEC(腸浸潤性大腸菌)、DAEC(びまん性付着性大腸菌)、UPEC(尿路病原性大腸菌)MNEC(髄膜炎/敗血症関連大腸菌)を挙げることができる。具体的には、EPECとして、例えば、O18ac、O20、O25、O26、O28、O44、O55、O86、O91、O111、O114、O119、O125ac、O126、O127、O128、O142、O146、O151、O158、O159、O166を挙げることができる。ETECとして、例えば、O6、O8、O11、O15、O20、O25、O27、O63、O73、O78、O85、O114、O115、O128、O139、O148、O149、O159、O166、O167、O168、O169、O173を挙げることができる。EIECとして、例えば、O6、O28ac、O29、O112ac、O115、O124、O136、O143、O144、O152、O159、O164、O167を挙げることができる。EHECとして、例えば、O1、O4、O5、O8、O16、O18、O25、O26、O44、O46、O48、O55、O86、O91、O98、O103、O111ab、O113、O114、O115、O117、O118、O119、O124、O125、O126、O127、O128、O145、O153、O157、O166、O167、O169、O172、O176、O177、O178、O179、O180、O181を挙げることができる。EAECとして、例えば、O3、O7、O15、O44、O55、O77、O78、O86、O111、O125、O126、O127、O128、O157を挙げることができる。UPECとして、例えば、O4、O6、O14、O22、O75、O83を挙げることができる。
微生物ないしO抗原大腸菌の当該糖鎖部分の単糖としては、例えば、コリトース、フコース、N-アセチルフコサミン、グルコース、グルクロン酸、N-アセチルグルコサミン、ガラクトース、ガラクツロン酸、N-アセチルガラクトサミン、N-アセチルガラクツロン酸、マンノース、N-アセチルノイラミン酸、N-アセチルキノボサミン、ラムノース、リボース、6-デオキシタロース、N-アセチルペロサミン、グルコサミン、ガラクトサミン、フコサミン、タロース、ノイラミン酸、ガラクトサミン、キシルロース、リボフラノース、フコフラノース、トレオペンツロフラノース、6-デオキシ-L-タロピラノース、これらはD体またはL体でありえ、アノマーもあり得る。
A-1 工程1について
工程1は、判別対象の微生物検体から得た抗原部位を含む試料を質量分析することにより得られたマススペクトルにおいて、等間隔で連続して繰り返し検出される複数のピークからなる第1ピーク群を選択し、当該第1ピーク群の隣接する各ピーク間のm/z値の差を、第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値として得る工程である。
本発明を実施するには、まず判別対象となる微生物から抗原性に寄与する分子構造部分またはその構造部分を含む試料が調製される。当該試料は、次工程の分析手法にもよるが、例えばMALDI-TOF MSを採用する場合には、抗原部位を含む分子が主成分となるように調製されることが好ましい。ここで「主成分」とは、本発明の効果を損なわない範囲で他の成分を含みうることを意味し、他の成分の含有を制限するものではないが、通常、抗原部位を含む分子の成分全体に対する含有率が50重量%以上を占めていることをいう。好ましくは当該含有率が70重量%以上を占めること、より好ましくは80重量%以上ないし90重量%以上を占めていることをいう。当該含有率が100重量%であってもよい。
具体的には、例えば、大腸菌のO抗原の型を試験するのであれば、抗原性に寄与するリポポリサッカライド(糖脂質)が主成分となるように常法により調製する。常法としては、例えば、フェノール抽出法やアセトン沈殿法などを挙げることができるが、これらに限らない。あるいは、リポポリサッカライドの中でも抗原性に寄与している分子構造部分はO側鎖多糖の部分であるから、酸加水分解などの方法を用いて脂質分を切断し、糖鎖部分だけを得ても良い。
次に、上記のようにして得られた試料は、質量分析装置を用いて測定される。この質量分析装置は、少なくともイオン化部および質量分離部を含み、荷電粒子のm/z値を測定することができる装置であれば特に限定されない。
当該イオン化部におけるイオン化方法に特に限定はないが、主たる分析対象が糖鎖であるため、分子構造を保った状態でイオン化させやすくする観点からは、ソフトイオン化法によることが望ましい。当該イオン化法としては、例えば、FAB(Fast Atom Bombardment:高速原子衝撃法)、MALDI(Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization:マトリックス支援レーザー脱離イオン化法)、ESI(Electrospray Ionization:エレクトロスプレーイオン化法)、PESI(Probe Electorospray Ionization:探針エレクトロスプレーイオン化法)、APCI(Atmospheric Pressure Chemical Ionizaton:大気圧化学イオン化法)、DIOS(Desorption/Ionization on Silicon:ポーラスシリコンからの脱離イオン化)、SALDI(Surface-Assisted Laser Desorption/Ionization:表面支援レーザー脱離イオン化法)が挙げられる。分子構造の分析に資するためのフラグメントイオンを発生させやすくする観点からは、ソフトイオン化で生成した荷電粒子に対してCID(Collision-Induced Dissociation:衝突誘起解離法)により希ガス(He,Ne,Ar等)などの不活性ガス分子を衝突させるのもよい。
また、当該質量分離部における質量分離方法にも限定はない。例えば、磁場型質量分析計、Q MS(Quadrupole Mass Spectrometer:四重極質量分析計)、IT MS(Ion Trap Mass Spectrometer:イオントラップ質量分析計)、TOF MS(Time-of-Flight Mass Spectrometer:飛行時間型質量分析計)、FT-ICR MS(Fourie Transform-Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometer:フーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴質量分析計)、オービトラップ(orbitrap)を用いることができる。
そして、質量分析装置としては、上記イオン化法および質量分離法のいずれの組み合わせでもよい。例えば、MALDI-TOF MS(マトリックス支援レーザー脱離イオン化法-飛行時間質量分析計)、ESI-TOF MS(エレクトロスプレーイオン化法-飛行時間型質量分析計)、APCI-TOF MS(大気圧化学イオン化法-飛行時間型質量分析計)、ESI-IT MS(エレクトロスプレーイオン化法-イオントラップ質量分析計)、APCI-IT MS(大気圧化学イオン化法-イオントラップ質量分析計)、FAB-IT MS(高速原子衝撃法-イオントラップ質量分析計)、ESI-Q MS(エレクトロスプレーイオン化法-四重極質量分析計)、PESI-Q MS(探針エレクトロスプレーイオン化法-四重極質量分析計)、APCI-Q MS(大気圧化学イオン化法-四重極質量分析計)を用いることができるが、これらに限らない。
本発明における質量分析装置は、シングル質量分析計であってもよいし、タンデム質量分析(Mass Spectrometry/Mass Spectrometry:MS/MS)の装置であってもよい。多段階タンデム質量分析(MS)の装置を用いることもできる。
また、本発明における質量分析装置には、上記以外の機能を持つ他の装置部が含まれていてもよい。当該装置部としては、クロマトグラフ、顕微鏡等が挙げられる。したがって、本発明における質量分析装置には、液体クロマトグラフ質量分析計(LC/MS)、超臨界流体クロマトグラフ質量分析計(SFC/MS)、イメージング質量顕微鏡等が含まれる。
一般に、質量分析装置内部においては、試料がそのままの分子構造を保ってイオン化し得るが、試料の分解物由来のフラグメントイオンも併せて発生することが通常である。試料の分解(フラグメンテーション)は、イオン化された試料が装置内で検出されるまでの間にも生じるが、イオン化の前やイオン化と同時並行的に起こることもある。
以上によれば、試料に含まれる分子由来のイオンのm/z値に応じた複数のピークからなるマススペクトルが得られる。これらのピークには抗原性に寄与する分子構造部分に由来するものが含まれる。例えば、大腸菌のO抗原は3から5個の単糖で構成される単位が繰り返されるので、その構成単位に由来する間隔のピークが複数観測される。また、当該単位を構成する単糖の分子量に由来するピークも観察される。
本発明では、複数の単糖から構成される基本構造の一単位に由来するピーク間隔、即ち第1ピーク群の隣接するピーク間隔の大きさをm/zの実測値として得て、これを利用する。
また、当該基本構造を構成する単糖の分子量に由来するピーク間隔の大きさ(m/z値)も同様に利用することができる。ここで、第1ピーク群を構成する各ピークの間に検出される複数の単糖分子量由来のピークからなるピーク群を「第2ピーク群」という。
A-2 工程2および3について
工程2は、前記第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値と、特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得られたm/z値とを照合する工程である。工程3は、前記照合工程の結果、前記第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値と一致する当該基本構造についての前記別途得られたm/z値に対応する特定の血清型を、当該微生物の血清型と判別する工程である。
本発明においては、別途、いくつかの特定の血清型について、複数の単糖から構成される基本構造の一単位に由来するピーク間隔の大きさをm/zの既定値として予め得ておく。これらと前記の測定で得た第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値とを照合して、一致したものを、その微生物の血清型として決定することができる。
更に、前記基本構造を構成する単糖の分子量に由来するピーク間隔の大きさ(m/z)も照合して血清型決定の確度を高めることができる。それ故、本発明においては、例えば、第2ピーク群のピークとそれに隣接する第1ピーク群のピークまたは第2ピーク群のピークとのピーク間隔実測m/z値を、特定の血清型に対応する前記基本構造を構成する単糖の分子量に由来する検出ピーク群についての別途得られたピーク間隔既定m/z値、または当該基本構造を構成する単糖の分子量に由来するピーク群について計算により別途得られたピーク間隔既定m/z値と照合し、その照合結果を血清型決定の条件として追加する工程を更に含むことができる。
特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得ておくピーク間隔既定m/z値は、例えば、抗原性に寄与する当該基本構造が解っている場合、その構造を基に算出することにより得ることができる。例えば、大腸菌O15のO抗原はガラクトースとアセチルフコサミンとアセチルグルコサミンの3つの単糖で繰り返し単位が構成されるので、それぞれの分子量の和からグリコシド結合により失われる3つの水分子の分子量を引いた値となる。具体的には、m/z 552.5となる(180.155+205.208+221.207-3×18.015=552.53)。
また、抗原を形成するリポポリサッカライドの糖鎖部分が複数の単糖の組み合わせからなる基本構造を構成する単糖の分子量に由来するピーク間隔の大きさ(m/z値)も計算することができる。O15の場合は、ガラクトースに由来するm/z 162.1(180.155-18.015=162.140)、アセチルフコサミンに由来するm/z 187.2(205.208-18.015 =187.193)、アセチルグルコサミンに由来するm/z 203.2(221.207-18.015=203.192)である。
一度算出すれば、2回目からはその計算結果を当該既定値として利用することができる。当該計算結果を集積してデータベース化しておくと有用である。また、他者が計算した値を当該規定値として利用することもできる。他者が構築したデータベースを利用することもできる。
また、当該既定値は、血清型が既知の微生物を用いる方法により得ることができる。例えば、抗体を用いた方法などにより、血清型が解っている微生物を本発明と同様の方法でマススペクトルを得、そのマススペクトルに観られる連続する等間隔の繰り返しピークのその間隔のm/z値を得ることができる。単糖分子量に由来するピーク間隔もm/z値として得ることができる。これらの値を既定値として、その血清型のピーク間隔として利用することができる。
本発明には、血清型が既知の微生物検体に対し、前記工程1~3を実施し、得られたマススペクトルに観られる連続する等間隔の繰り返しピークのその間隔のm/z値を得、かかるm/z値を前記既定値として用いる工程を更に含む本発明判別方法も含まれる。
一度測定すれば、その値を繰り返し利用することができる。当該測定値を集積してデータベース化しておくと有用である。また、他者による測定の値または他者が測定し構築したデータベースを利用することもできる。
更に数値にすることなく、マススペクトル同士を直接比較することでも血清型の判別を行うことができ、本発明判別方法を実施することができる。
B 本発明に係る血清型判別装置
本発明に係る血清型判別装置(以下、「本発明判別装置」という。)は、抗原を形成するリポポリサッカライドの糖鎖部分が複数の単糖の組み合わせからなる基本構造を一単位として複数回繰り返されている微生物の血清型を判別するための装置であって、次の1~4の装置部を含むことを特徴とする。
1.判別対象の微生物検体から調整された抗原部位を含む試料を質量分析することで得られたマススペクトルデータを取得するデータ取得部、
2.前記データ取得部で得たマススペクトルにおいて、等間隔で連続して繰り返し検出される複数のピークからなる第1ピーク群を選択し、当該第1ピーク群の隣接する各ピーク間のm/z値の差を、第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値として得る第1ピーク間隔取得部、
3.前記実測m/z値と、特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得られたm/z値とを照合するデータ照合部、
4.前記実測m/z値と一致する、前記別途得られたm/z値に対応する特定の血清型を、当該微生物の血清型と判別する血清型判別部。
本発明判別装置の態様をフローチャートで示すと、例えば図10のように表すことができる。
判別対象の微生物検体から調製された抗原部位を含む試料は、例えば、本発明判別方法に係る前記工程1の項で述べたようにして得ることができる。
調製された試料を質量分析することができる装置としては、少なくともイオン化手段、および質量分離手段を含み、荷電粒子のm/zを測定することができる手段を含むものであれば特に限定されない。
当該イオン化手段におけるイオン化方法は特に限定されないが、主たる分析対象が糖鎖であるため、分子構造を保った状態でイオン化させやすくする観点からは、ソフトイオン化法によることが望ましい。当該イオン化法としては、例えば、FAB、MALDI、ESI、PESI、APCI、DIOS、SALDIが挙げられる。分子構造の分析に資するためのフラグメントイオンを発生させやすくする観点からは、CIDを用いるのもよい。
また、当該質量分離手段における質量分離方法にも限定はない。例えば、磁場型質量分析計、Q MS、IT MS、TOF MS、FT-ICR MS、オービトラップを用いることができる。
そして、質量分析手段としては、上記イオン化法および質量分離法のいずれの組み合わせでもよい。例えば、MALDI-TOF MS、ESI-TOF MS、APCI-TOF MS、ESI-IT MS、APCI-IT MS、FAB-IT MS、ESI-Q MS、PESI-Q MS、APCI-Q MSを用いることができるが、これらに限らない。
当該質量分析手段は、シングルMSであってもよいし、MS/MS、MSであってもよい。また、クロマトグラフ、顕微鏡等の機能を持つ他の手段をさらに含んでいてもよい。したがって、当該質量分析手段は、LC/MS、SFC/MS、イメージング質量顕微鏡等であってもよい。
上記1~4に係る装置部としては、例えば、コンピュータ等の情報処理装置を挙げることができ、上記手段を含む装置の内部に収蔵され、またはその外部に有線もしくは無線で接続される。これら装置部の中でまず、データ取得部により、試料に含まれる分子の質量と電荷に応じた複数のピークからなるマススペクトルが得られる。そして、得られたスペクトルに観られる等間隔で連続して繰り返し検出される複数のピークからなるピーク群が第1ピーク群として選択され、第1ピーク群の隣接する各ピーク間、即ち繰り返し単位のm/zの値の差が、第1ピーク間隔取得部により、第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値として取得される。例えば、大腸菌のO抗原は3から5個の単糖で構成される単位が繰り返されるので、その構成単位が第1ピーク群となり、それに由来するピーク間のm/z差分が実測値として取得される。また、当該データ取得部は、当該単位を構成する単糖の分子量に由来するピークのm/z値およびピーク間隔m/z値も取得することができる。
次に、本発明判別装置は、第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値と特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得られたm/zの既定値とを照合するデータ照合部により、前記得られた実測値と別途得られた既定値とが照合される。当該既定値は、例えば、前記と同様にして得ることができる。そして、当該既定値の中、前記得られた実測値と一致する既定値に係る血清型を当該微生物の血清型と決定する血清型判別部により、当該微生物の血清型が判別される。更に、データ照合部により、単糖に由来するピーク間隔の大きさも照合し、血清型決定の確度を高めることができる。
本発明判別装置は、次の5および/または6の装置部を備えていてもよい。
5.前記第1ピーク群を構成する各ピークの間において検出される複数の単糖分子量由来のピークからなるピーク群のピークとそれに隣接する第1ピーク群のピークまたは当該単糖分子量由来のピークとのピーク間隔実測m/z値を、特定の血清型に対応する上記基本構造を構成する単糖の分子量に由来する検出ピーク群についての別途得られたピーク間隔既定m/z値、または当該基本構造を構成する単糖の分子量について計算により別途得られた既定m/z値と照合するデータ照合部、
6.その照合結果を血清型決定の条件として追加することができる血清型判別部
当該データ照合部5および血清型判別部6は、それぞれ上記データ照合部3および血清型判別部4と兼ねていてもよいし、それぞれ別個の装置部であってもよい。
上記1~6に係る装置部は、各単独であっても、2以上が任意に組み合わされたものであってもよい。例えば、上記1の装置部と上記2の装置部とが併合され、1つの装置部で形成されていてもよい。あるいは、上記1~6の全ての装置部が1つの装置部で形成されていてもよい。
本発明判別装置が対象とする微生物および血清型は、本発明判別方法が対象とするものと同様であり、既述の通りである。
C 本発明に係る血清型判別プログラム
本発明に係る血清型判別プログラム(以下、「本発明判別プログラム」という。)は、抗原を形成するリポポリサッカライドの糖鎖部分が複数の単糖の組み合わせからなる基本構造を一単位として複数回繰り返されている微生物の血清型を判別するためのプログラムであって、次の1~4を含むステップを実行させるためのものである。
1.判別対象の微生物検体から調製された抗原部位を含む試料を質量分析し、そこで得られたスペクトルにおいて、等間隔で連続して繰り返し検出される複数のピークの隣接する各ピークの間隔を実測m/z値として取得するステップ、
2.前記実測m/z値と、特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得られたm/z値とを照合するステップ、
3.前記実測m/z値と一致する、前記別途得られたm/z値に対応する特定の血清型を、当該微生物の血清型と判別するステップ、
4.前記判別された当該微生物の血清型を出力するステップ。
本発明判別プログラムは、前記の本発明判別装置を実行するためのプログラムである。
本発明判別プログラムは、質量分析手段、データ処理手段、記憶媒体、出力手段等のハードウエア資源を用いて上記微生物の血清型判別を具体的に実現させるものであり、前記またはそれ以外のいずれのハードウエア資源に組み込まれ、あるいはインストールされているものかを問わない。したがって、本発明判別プログラムとしては、ファームウエア、ミドルウエア、アプリケーションソフトウエア等のいずれの態様のものも含まれる。
本発明判別プログラムのうち、本発明判別装置と操作者等とのインターフェースに当たるプログラムは、通常、本発明判別装置に含まれるコンピューターにより実行することができる。本発明判別装置に含まれないコンピューターにより実行されてもよい。当該コンピューターは、演算やデータ処理等を行うプロセッサが内蔵され、本発明判別装置の操作上最低限必要な入力手段および記憶媒体を備えていれば特に限定されず、デスクトップ型でもノート型でもよく、タブレット端末やスマートフォン、ウェアラブルなどでもよい。
本発明判別プログラムの態様をフローチャートで示すと、例えば図11のように表すことができる。
ステップ1のプログラムが実行されることにより、質量分析手段により得られたスペクトルに観られる連続する等間隔の繰り返しピークの間隔がm/zの実測値としてデータ処理手段により取得され、そのデータは必要に応じて、適当な記憶媒体に格納される。また、ステップ1において、当該単位を構成する単糖の分子量に由来するピークのm/z値およびピーク間隔m/z値も取得され、そのデータは必要に応じて、記憶媒体に格納される。
上記質量分析手段として挙げられるものは既述の通りである。上記データ処理手段としては、CPU、MPU等のプロセッサが挙げられる。上記適当な記憶媒体としては、磁気記録装置(ハードディスク等)、光ディスク(CD、DVD、Blu-ray(登録商標)等)、光磁気記録媒体、半導体メモリ(フラッシュメモリ、DRAM、SRAM等)等を挙げることができる。
ステップ2のプログラムが実行されることにより、前記実測値と、特定の血清型に対応する繰り返しピーク間隔の別途得られたm/zの既定値とがデータ処理手段により照合され、そのデータは必要に応じて、上記のような適当な記憶媒体に格納される。そして、ステップ3のプログラムが実行されることにより、別途得られた既定値の中、前記実測値と一致する既定値に係る血清型が当該微生物の血清型とデータ処理手段により判別され、そのデータは必要に応じて、上記のような記憶媒体に格納される。ステップ2と3とは並行して実行されてもよい。
ステップ2ないし3において、単糖に由来するピーク間隔の大きさを照合するプログラムも組み入れ、血清型決定の確度を高めることができる。
ステップ4のプログラムが実行されることにより、判別された当該微生物の血清型が適当な出力手段により出力される。かかる出力は、ディスプレーやプリンター、適当な記憶媒体に行われる他、電気通信回線(例、インターネット)を介して別のコンピューターにも行うことができる。
本発明判別プログラムは、次の5および/または6のステップを更に備えていてもよい。
5.連続する等間隔の繰り返しピークの間において検出される複数の単糖分子量由来のピークからなるピーク群のピークとそれに隣接する当該繰り返しピークまたは当該単糖分子量由来のピークとのピーク間隔実測m/z値を、特定の血清型に対応する上記基本構造を構成する単糖の分子量に由来する検出ピーク群についての別途得られたピーク間隔既定m/z値、または当該基本構造を構成する単糖の分子量について計算により別途得られた既定m/z値と照合するステップ、
6.その照合結果を血清型決定の条件として追加するステップ
当該5および6の各ステップを具体的に実現するハードウェア資源は、それぞれステップ2および3と同様である。
ステップ1~6のプログラムは、各単独であっても、2以上が任意に組み合わされたものであってもよい。例えば、ステップ1のプログラムとステップ2のプログラムとが併合され、1つのプログラムになっていてもよい。あるいは、ステップ1~6のプログラムが1つのプログラムになっていてもよい。
本発明判別プログラムが対象とする微生物および血清型は、本発明判別方法が対象とするものと同様であり、既述の通りである。
以下に実施例を示して、本発明をさらに具体的に説明するが、本発明は下記の実施例に何ら限定されるものではない。
[実施例1]
本実施例では、大腸菌のリポポリサッカライドをMALDI-TOF MS(島津製作所社製AXIMA Performance)で測定し、等間隔の繰り返しピークの大きさを、リポポリサッカライドのO抗原部位の分子構造から算出した値と照合して血清型を決定した。
血清型を決定すべき試料として、大腸菌O157由来リポポリサッカライドを富士フィルム和光純薬株式会社(コードNo.129-05461)より購入した。由来が明示された標品を購入したことから血清型は試験前に解っていたが、未知であった場合でも操作は全く同じであり、未知であるとみなして以下の測定、データ解析、照合等を行った。
購入した粉末状の大腸菌O157由来リポポリサッカライドを精製水に溶解し、0.1mg/mLの濃度になるように希釈した(以下、「O157-LPS溶液」と記す。)。2,5-ジヒドロキシ安息香酸を、精製水とアセトニトリルを1対1で混合した溶媒を用いて溶解し、2.5mg/mLになるように希釈した(以下、「DHB溶液」と記す。)。O157-LPS溶液とDHB溶液を等量混合し、その混合溶液を質量分析用ターゲットプレートに1μL滴下し、乾固し、質量分析の試料とした。この試料をターゲットプレートに載せたまま質量分析装置(島津製作所社製AXIMA Performance)の試料位置に設置し、ポジティブイオンモードで測定した。その測定によって図1のマススペクトルが得られた。
得られたマススペクトル(図1)には、周期的な繰り返しがみられた。例えば、m/z 2615.49、m/z 3314.61、m/z 4012.15、m/z 4711.87などであり、これらの間隔は、m/z 699.12、m/z 697.54、m/z 699.72であるから、ほぼ等間隔である。また、これらの間隔の中には繰り返し単位を構成する単糖に由来するピーク間隔も観られた。たとえば、m/z 2615.49とm/z 2818.22であり、その差はm/z 202.73となるから、アセチルヘキソサミンの1種であると考えられる。このようにしてピーク間の差を計算した結果の一部をマススペクトルに書き加えたのが図2である。
次に、腸管出血性大腸菌による食中毒の原因菌として報告されることのある血清型の中で、O26、O103、O111およびO157について、参考文献(The structures of Escherichia coli O-polysaccharide antigens.,FEMS Microbiol. Rev. 30:382-403.)などを利用して、O抗原の分子構造から、繰り返し単位の大きさを算出した。それらの算出結果をまとめたものが下記表1である。
Figure 0007365007000001
図2にも示すように、この試料の繰り返し単位はおおよそm/z 699であり、表1のO157の値とほぼ一致した。従って、この試料の血清型はO157と決定できる。また、図1ないし図2では、繰り返し単位を構成する単糖を反映したピーク間隔が多数みられた。例えば、図2のm/z 2119.67、m/z 2307.10、m/z 2615.49、m/z 2818.92のピークの間隔は、m/z 187.5、m/z 145.9、m/z 162.5、m/z 203.4となり、表1のO157における繰り返し単位を構成する糖の分子量(脱水)と良く一致した。このことからも、本実施例における検体の血清型はO157であると判別できた。
[実施例2]
本実施例では、大腸菌のリポポリサッカライドをマトリックス支援レーザー脱離イオン化法-飛行時間質量分析装置で測定し、そのスペクトルを血清型が既知の検体のスペクトルと比較して血清型を決定した。
血清型を決定すべき試料として、大腸菌O111由来リポポリサッカライドをシグマ社(コードNo.L3023)より購入した。また、比較する血清型が既知の試料として、大腸菌O157由来リポポリサッカライドを富士フィルム和光純薬株式会社(コードNo.129-05461)より、大腸菌O111由来リポポリサッカライドをミリポア社(コードNo.437627)より、大腸菌O103由来リポポリサッカライドを富士フィルム和光純薬株式会社(コードNo.126-05471)より、それぞれ購入した。由来が明示された標品を購入したことから血清型は試験前に解っていたが、未知であった場合でも操作は全く同じであり、未知であるとみなして以下の測定、データ解析、照合等を行った。
本実施例で用いた試料をまとめると、次の表2の通りである。
Figure 0007365007000002
本実施例において、被検体、参照検体A、参照検体Bおよび参照検体Cは精製水による溶解と希釈などにより、0.1mg/mLの濃度になるように調製した。2,5-ジヒドロキシ安息香酸は、精製水とアセトニトリルを1対1で混合した溶媒を用いて溶解し、2.5mg/mLになるように希釈した。前記の4種の検体の溶液は、それぞれ前記の2,5-ジヒドロキシ安息香酸の溶液と等量混合し、その混合溶液は質量分析用ターゲットプレートに1μL滴下し、乾固し、質量分析の試料とした。これらの試料はターゲットプレートに載せたまま質量分析装置(島津製作所社製AXIMA Performance)の試料位置に設置し、ポジティブイオンモードで測定した。この測定によって被検体のマススペクトルが図3に示すように、参照検体Aのマススペクトルが図4に示すように、参照検体Bのマススペクトルが図5に示すように、また参照検体Cのマススペクトルが図6に示すように、それぞれ得られた。
図3より、被検体の繰り返し単位の大きさがm/z 788であることが解る。同様にして、図4より参照検体Aの繰り返し単位はm/z 698、図5より参照検体Bの繰り返し単位はm/z 788、図6より参照検体Aの繰り返し単位はm/z 1,002であることが解る。
これらの結果から、被検体の繰り返し単位の大きさは参照検体Bと同じであることが判明した。また、繰り返し単位の中の構成糖に由来するピーク間隔も同じであることから、被検体と参照検体Bは繰り返し単位部分の構造が同じであること、すなわち、同じ血清型であると判別できた。
次に、3つの参照検体を従来法であるイムノクロマトで試験した。その参照検体Aの結果を図7に、参照検体Bの結果を図8に、参照検体Cの結果を図9に、それぞれ示す。これらの結果から、参照検体Aの血清型はO157、参照検体BはO111、参照検体CはO103であると解った。
以上の結果から、マススペクトルおよびマススペクトルのピーク間隔の大きさを比較した結果、被検体は参照検体Bと同じ血清型であった。参照検体Bはイムノクロマトにより、その血清型はO111である。よって、被検体の血清型はO111であると判別できた。
[実施例3]
イムノクロマト法では同じ血清型のO111とされていたものが、異なるO抗原糖鎖構造を持つものであることを本発明判別方法により明らかにした。
報告されているO111の糖鎖構造は、表3の上段に示すものである。
Figure 0007365007000003
図12および図13は、イムノクロマト法でこれまでO111とされていたものの結果であり、いずれもO111のストリップだけでテストラインが呈色している。
図12に係る大腸菌を質量分析したところ、図14に示すマススペクトルが得られ、788m/z間隔の繰り返しピークが観測された。これは構造から期待されるピーク間隔であり、O111と判断された。
一方、図13に係る大腸菌を質量分析したところ、図15に示すマススペクトルが得られ、こちらは829m/z間隔の繰り返しピークが観測された。これは構造から期待されるピーク間隔ではなく、表3上段に示すO111とは異なる表3下段に示すO111*であると判断された。
上記の通り、イムノクロマト法では、O111もO111*も同じ反応(結果)を示すが、質量分析法によるマススペクトルからはO抗原糖鎖の構造が異なることが示された。本発明判別方法により、O111ではヘキソースが2個で、アセチルヘキソサミンが1個であるのに対して、O111*ではヘキソースが1個で、アセチルヘキソサミンが2個であると推定された。
イムノクロマト法において、O111とO111*とで同様な結果が示されたのは、用いられる抗体が両方の共通構造の部分を認識しているためと考えられる。

Claims (14)

  1. 抗原を形成するリポポリサッカライドの糖鎖部分が複数の単糖の組み合わせからなる基本構造を一単位として複数回繰り返されている微生物の血清型を判別するための方法であって、次の1~3の工程を含む、血清型判別方法:
    1.判別対象の微生物検体から得た抗原部位を含む試料を質量分析することにより得られたスペクトルにおいて、等間隔で連続して繰り返し検出される複数のピークからなる第1ピーク群を選択し、当該第1ピーク群の隣接する各ピーク間のm/z値の差を、第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値として得る工程、
    2.前記第1ピーク群のピーク間隔実測値と、特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得られたm/z値とを照合する工程、
    3.前記照合工程の結果、前記第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値と一致する当該基本構造についての前記別途得られたm/z値に対応する特定の血清型を、当該微生物の血清型と判別する工程。
  2. 前記特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得られたm/z値が、当該基本構造を構成する複数の単糖から算出される値である、請求項1に記載の血清型判別方法。
  3. 前記特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得られたm/z値が、血清型が既知である微生物の質量分析によって得られたマススペクトルにおいて、等間隔で連続して繰り返し検出される複数のピークからなるピーク群の隣接する各ピーク間のm/z値である、請求項1に記載の血清型判別方法。
  4. 前記第1ピーク群を構成する各ピークの間において検出される複数の単糖分子量由来のピークからなる第2ピーク群のピークとそれに隣接する第1ピーク群のピークまたは第2ピーク群の単糖分子量由来のピークとのピーク間隔実測m/z値を、特定の血清型に対応する前記基本構造を構成する単糖の分子量に由来する検出ピーク群についての別途得られたピーク間隔既定m/z値、または当該基本構造を構成する単糖の分子量に由来するピーク群について計算により別途得られたピーク間隔既定m/z値と照合し、その照合結果を血清型決定の条件として追加する工程を更に含む、請求項1~3のいずれか一項に記載の血清型判別方法。
  5. 微生物がグラム陰性細菌または大腸菌である、請求項1~4のいずれか一項に記載の血清型判別方法。
  6. 血清型がO抗原の血清型である、請求項1~4のいずれか一項に記載の血清型判別方法。
  7. 抗原を形成するリポポリサッカライドの糖鎖部分が複数の単糖の組み合わせからなる基本構造を一単位として複数回繰り返されている微生物の血清型を判別するための装置であって、次の1~4の装置部を含む、血清型判別装置:
    1.判別対象の微生物検体から調整された抗原部位を含む試料を質量分析することで得られたマススペクトルデータを取得するデータ取得部、
    2.前記データ取得部で得たマススペクトルにおいて、等間隔で連続して繰り返し検出される複数のピークからなる第1ピーク群を選択し、当該第1ピーク群の隣接する各ピーク間のm/z値の差を、第1ピーク群のピーク間隔実測m/z値として得る第1ピーク間隔取得部、
    3.前記実測m/z値と、特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得られたm/z値とを照合するデータ照合部、
    4.前記実測m/z値と一致する、前記別途得られたm/z値に対応する特定の血清型を、当該微生物の血清型と判別する血清型判別部。
  8. 前記第1ピーク群を構成する各ピークの間において検出される複数の単糖分子量由来のピークからなるピーク群のピークとそれに隣接する第1ピーク群のピークまたは単糖分子量由来のピークとのピーク間隔実測m/z値を、特定の血清型に対応する前記基本構造を構成する単糖の分子量に由来する検出ピーク群についての別途得られたピーク間隔既定m/z値、または当該基本構造を構成する単糖の分子量に由来するピーク群について計算により別途得られたピーク間隔既定m/z値と照合するデータ照合部、および/またはその照合結果を血清型決定の条件として追加することができる血清型判別部を含む、請求項7記載の血清型判別装置。
  9. 微生物がグラム陰性細菌または大腸菌である、請求項7または8に記載の血清型判別装置。
  10. 血清型がO抗原の血清型である、請求項7~9のいずれか一項に記載の血清型判別装置。
  11. 抗原を形成するリポポリサッカライドの糖鎖部分が複数の単糖の組み合わせからなる基本構造を一単位として複数回繰り返されている微生物の血清型を判別するためのプログラムであって、次の1~4を含むステップを実行させるための血清型判別プログラム:
    1.判別対象の微生物検体から調製された抗原部位を含む試料を質量分析し、そこで得られたスペクトルにおいて、等間隔で連続して繰り返し検出される複数のピークの隣接する各ピークの間隔を実測m/z値として取得するステップ、
    2.前記実測m/z値と、特定の血清型に対応する当該基本構造についての別途得られたm/z値とを照合するステップ、
    3.前記実測m/z値と一致する、前記別途得られたm/z値に対応する特定の血清型を、当該微生物の血清型と判別するステップ、
    4.前記判別された当該微生物の血清型を出力するステップ。
  12. 連続する等間隔の繰り返しピークの間において検出される複数の単糖分子量由来のピークからなるピーク群のピークとそれに隣接する当該繰り返しピークまたは当該単糖分子量由来のピークとのピーク間隔実測m/z値を、特定の血清型に対応する前記基本構造を構成する単糖の分子量に由来する検出ピーク群についての別途得られたピーク間隔既定m/z値、または当該基本構造を構成する単糖の分子量に由来するピーク群について計算により別途得られた既定m/z値と照合するステップ、および/またはその照合結果を血清型決定の条件として追加するステップを更に含む、請求項11に記載の血清型判別プログラム。
  13. 微生物がグラム陰性細菌または大腸菌である、請求項11または12に記載の血清型判別プログラム。
  14. 血清型がO抗原の血清型である、請求項11~13のいずれか一項に記載の血清型判別プログラム。
JP2020077983A 2020-04-27 2020-04-27 血清型判別方法 Active JP7365007B2 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020077983A JP7365007B2 (ja) 2020-04-27 2020-04-27 血清型判別方法
US17/234,069 US20210332406A1 (en) 2020-04-27 2021-04-19 Serotype determination method
CN202110455669.XA CN113640363A (zh) 2020-04-27 2021-04-26 血清型判定方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020077983A JP7365007B2 (ja) 2020-04-27 2020-04-27 血清型判別方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021173650A JP2021173650A (ja) 2021-11-01
JP7365007B2 true JP7365007B2 (ja) 2023-10-19

Family

ID=78221879

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020077983A Active JP7365007B2 (ja) 2020-04-27 2020-04-27 血清型判別方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20210332406A1 (ja)
JP (1) JP7365007B2 (ja)
CN (1) CN113640363A (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116003531B (zh) * 2022-12-28 2023-09-05 山东省农业科学院畜牧兽医研究所 噬菌体受体结合蛋白po86在大肠杆菌o抗原血清型分型鉴定中的应用

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050061967A1 (en) 2003-06-06 2005-03-24 The Gov't Of The United States, As Represented By The Secretary Of Health & Human Services Pattern recognition of whole cell mass spectra
JP2010256101A (ja) 2009-04-23 2010-11-11 Shimadzu Corp 糖ペプチド構造解析方法及び装置
JP2015158510A (ja) 2011-04-04 2015-09-03 株式会社島津製作所 質量分析装置及び質量分析方法
JP2019138809A (ja) 2018-02-13 2019-08-22 株式会社島津製作所 微生物分析方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4043533B2 (ja) * 1995-01-27 2008-02-06 水野 傳一 低分子量リポポリサッカライド
JP2011257354A (ja) * 2010-06-11 2011-12-22 Kagawa Univ 糖鎖配列解析方法、プログラム、記録媒体、および糖鎖配列解析装置
JP6238069B2 (ja) * 2014-03-20 2017-11-29 株式会社島津製作所 微生物の識別方法
EP3438655B1 (en) * 2016-03-31 2021-02-17 Shimadzu Corporation Microorganism identification method
JP7057973B2 (ja) * 2018-10-03 2022-04-21 株式会社島津製作所 微生物識別装置および微生物識別方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050061967A1 (en) 2003-06-06 2005-03-24 The Gov't Of The United States, As Represented By The Secretary Of Health & Human Services Pattern recognition of whole cell mass spectra
JP2010256101A (ja) 2009-04-23 2010-11-11 Shimadzu Corp 糖ペプチド構造解析方法及び装置
JP2015158510A (ja) 2011-04-04 2015-09-03 株式会社島津製作所 質量分析装置及び質量分析方法
JP2019138809A (ja) 2018-02-13 2019-08-22 株式会社島津製作所 微生物分析方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20210332406A1 (en) 2021-10-28
CN113640363A (zh) 2021-11-12
JP2021173650A (ja) 2021-11-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9273339B2 (en) Methods for identifying bacteria
Singh et al. Gastro-intestinal and oral microbiome signatures associated with healthy aging
Robinson et al. Metabolomic networks connect host-microbiome processes to human Clostridioides difficile infections
Lloyd-Price et al. Multi-omics of the gut microbial ecosystem in inflammatory bowel diseases
Sauget et al. Can MALDI-TOF mass spectrometry reasonably type bacteria?
Pelletier et al. Unique structural modifications are present in the lipopolysaccharide from colistin-resistant strains of Acinetobacter baumannii
KR101281298B1 (ko) 전신성 염증 상태를 예측 또는 진단하기 위한 리소포스파티딜콜린의 검출
Serrano-Villar et al. HIV infection results in metabolic alterations in the gut microbiota different from those induced by other diseases
Pruski et al. Direct on-swab metabolic profiling of vaginal microbiome host interactions during pregnancy and preterm birth
Andjelković et al. Foodomics and food safety: Where we are
US20040157242A1 (en) Diagnosis of sepsis or SIRS using biomarker profiles
AU2003291482A1 (en) Diagnosis of sepsis or sirs using biomarker profiles
JP2016537964A (ja) 真菌を同定する方法
EP1590469A2 (en) Diagnosis of sepsis or sirs using biomarker profiles
JP7365007B2 (ja) 血清型判別方法
US20140296134A1 (en) Methods and uses for metabolic profiling for clostridium difficile infection
Ali et al. Longitudinal multi-omics analyses of the gut–liver axis reveals metabolic dysregulation in hepatitis C infection and cirrhosis
Kubo et al. Novel strategy of rapid typing of Shiga toxin-producing Escherichia coli using MALDI Biotyper and ClinProTools analysis
JPWO2017168741A1 (ja) 微生物の識別方法
Elgarten et al. Early stool microbiome and metabolome signatures in pediatric patients undergoing allogeneic hematopoietic cell transplantation
EP3295178B1 (fr) Prediction du risque de developper, pour des patients admis en service de reanimation, une infection disseminee
Torres-Sangiao et al. Proteomic approaches to unravel mechanisms of antibiotic resistance and immune evasion of bacterial pathogens
Yan et al. Integrating the serum proteomic and fecal metaproteomic to analyze the impacts of overweight/obesity on IBD: a pilot investigation
Xiao et al. Characterization of the microbiome and host’s metabolites of the lower respiratory tract during acute community-acquired pneumonia identifies potential novel markers
Barry et al. Metabolomics analysis of aspirin's effects in human colon tissue and associations with adenoma risk

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220802

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230531

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20230531

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230714

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: 20230906

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230919

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 7365007

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151