JP7405373B2 - Chemical substance screening method, program, control device, and culture observation device - Google Patents

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    • C12Q1/02Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving viable microorganisms

Description

本発明は、化学物質のスクリーニング方法、プログラム、制御装置、及び培養観察装置に関するものである。
本願は、2018年10月5日に、日本に出願された特願2018-189810号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
The present invention relates to a chemical substance screening method, program, control device, and culture observation device.
This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2018-189810 filed in Japan on October 5, 2018, the contents of which are incorporated herein.

従来、細胞を用いた化学物質のハイスループットスクリーニングには、単純な系が用いられていた。例えば、抗癌作用を示す低分子化合物のスクリーニング方法の多くには、MTT(Methyl thiazolyl tetrazorium)アッセイやalamarBlueアッセイといった1つのウェル内における細胞の生存数を定量し、生存率を算出する方法が用いられていた。 Traditionally, simple systems have been used for high-throughput screening of chemical substances using cells. For example, many screening methods for low-molecular-weight compounds that exhibit anticancer activity use methods such as MTT (methyl thiazolyl tetrazorium) assay and alamarBlue assay, which quantify the number of surviving cells in one well and calculate the survival rate. It was getting worse.

近年、創薬ターゲットのスクリーニング方法や低分子化合物のスクリーニング方法は、機器やイメージング技術の発展と共に複雑化している。顕微鏡技術がスクリーニングに応用されるようになり、1種類の細胞から複数のパラメータについて解析が行われるようになってきている。このようなスクリーニング方法をHigh content screening(以下、HCS)という(非特許文献1参照)。
しかしながら、従来の化学物質のスクリーニング方法では、コストと時間がかかってしまう。
In recent years, screening methods for drug discovery targets and screening methods for low-molecular-weight compounds have become more complex with the development of equipment and imaging technology. As microscopy technology has come to be applied to screening, analysis of multiple parameters from a single type of cell has become possible. Such a screening method is called high content screening (hereinafter referred to as HCS) (see Non-Patent Document 1).
However, conventional chemical substance screening methods are costly and time consuming.

Krausz、Mol.BioSyst.、第3巻、第232~240頁、2007年Krausz, Mol. BioSyst. , Volume 3, Pages 232-240, 2007.

上記問題を解決するために、本発明の一態様は、異なる化学物質がそれぞれ異なる濃度で添加された複数の細胞群における細胞の顕微鏡画像に含まれる前記細胞の形態に関する複数の特徴量を取得することと、前記細胞の形状に関する複数の特徴量の種類毎に座標軸を定めた空間である特徴量空間における前記複数の特徴量それぞれを示す値の組により指定される点である特徴量点の間の距離を、前記細胞に添加された化学物質の濃度の変化に対する特徴量点の変化の大きさが所定の値以上となる化学物質の濃度の範囲である形態変化領域において前記異なる化学物質同士で比較することによって、前記異なる化学物質同士の類似性を判定することと、を有する化学物質のスクリーニング方法である。 In order to solve the above problem, one embodiment of the present invention acquires a plurality of feature amounts related to the morphology of cells included in microscopic images of cells in a plurality of cell groups to which different chemical substances are added at different concentrations. and a feature point, which is a point specified by a set of values indicating each of the plurality of feature quantities in a feature space, which is a space in which coordinate axes are determined for each type of feature quantity related to the shape of the cell. The distance between the different chemical substances in the morphological change region that is the range of chemical substance concentrations in which the magnitude of change in the feature point with respect to the change in the concentration of the chemical substance added to the cell is greater than or equal to a predetermined value. The method of screening chemical substances comprises determining the similarity between the different chemical substances by comparison .

上記問題を解決するために、本発明の一態様は、コンピュータに、上記の化学物質のスクリーニング方法に基づくステップを実行させるプログラムである。 In order to solve the above problem, one aspect of the present invention is a program that causes a computer to execute steps based on the above chemical substance screening method.

上記問題を解決するために、本発明の一態様は、異なる化学物質がそれぞれ異なる濃度で添加された複数の細胞群における細胞の顕微鏡画像に含まれる前記細胞の形態に関する複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記細胞の形態に関する複数の特徴量の種類毎に座標軸を定めた空間である特徴量空間における前記複数の特徴量それぞれを示す値の組により指定される点である特徴量点の間の距離を、前記細胞に添加された化学物質の濃度の変化に対する特徴量点の変化の大きさが所定の値以上となる化学物質の濃度の範囲である形態変化領域において前記異なる化学物質同士で比較することによって、前記異なる化学物質同士の類似性を判定する類似性判定部と、を備える制御装置である。 In order to solve the above problem, one embodiment of the present invention calculates a plurality of feature values related to the morphology of cells included in microscopic images of cells in a plurality of cell groups to which different chemical substances are added at different concentrations. a feature quantity calculation unit; and a feature quantity, which is a point specified by a set of values indicating each of the plurality of feature quantities in a feature quantity space, which is a space in which coordinate axes are determined for each type of the plurality of feature quantities related to the morphology of the cell; The distance between the points is defined as the distance between the different chemical substances in the morphological change region, which is the range of the concentration of the chemical substance in which the magnitude of the change in the feature point with respect to the change in the concentration of the chemical substance added to the cell is greater than or equal to a predetermined value. The control device includes a similarity determination unit that determines the similarity between the different chemical substances by comparing the substances .

上記問題を解決するために、本発明の一態様は、上記の制御装置を備える培養観察装置である。 In order to solve the above problem, one aspect of the present invention is a culture observation apparatus including the above control device.

本発明に用いられる培養観察装置の概要を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an overview of a culture observation device used in the present invention. 本発明に用いられる培養観察装置の正面図である。FIG. 2 is a front view of a culture observation device used in the present invention. 本発明に用いられる培養観察装置の平面図である。FIG. 2 is a plan view of a culture observation device used in the present invention. 本発明に用いられるンキュベータでの観察動作の一例を示すフローチャートである。3 is a flowchart showing an example of an observation operation in an incubator used in the present invention. 本発明の第1実施形態の撮像装置が撮像する顕微鏡画像の一例を示す模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of a microscope image captured by the imaging device according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1実施形態の制御装置による化学物質のスクリーニングの動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the operation|movement of screening of a chemical substance by the control apparatus of 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1実施形態の主成分分析により処理された特徴量点の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of feature points processed by principal component analysis according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1実施形態の濃度軌跡の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of a density trajectory according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1実施形態に係るプロットのコントロール領域の中心からの距離と化学物質濃度との関係の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of the relationship between the distance from the center of the control region of the plot and the chemical substance concentration according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1実施形態に係る化学物質ごとの形態変化領域の開始濃度の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of the starting concentration of the shape change region for each chemical substance according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1実施形態に係るプロットの死細胞領域の中心からの距離と化学物質濃度との関係の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of the relationship between the distance from the center of the dead cell region and the chemical substance concentration in the plot according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1実施形態に係る化学物質ごとの形態変化領域の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of morphological change regions for each chemical substance according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1実施形態に係る制御装置による化学物質同士の特徴量空間における特徴量点間の比較の動作の一例を示すフローチャートである。2 is a flowchart illustrating an example of an operation of comparing feature points in a feature space between chemical substances by the control device according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1実施形態に係る制御装置による化学物質同士の特徴量空間における特徴量点間の比較の方法の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a method for comparing feature points in a feature space between chemical substances by the control device according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第2実施形態に用いられる培養観察装置11aの概要を示すブロック図である。It is a block diagram showing the outline of culture observation device 11a used in a 2nd embodiment of the present invention. 本発明の第2実施形態に用いられる制御装置による既知の化学物質の解析及び新規化学物質の解析の動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the operation|movement of the analysis of a known chemical substance, and the analysis of a new chemical substance by the control apparatus used for 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係る高濃度側の濃度軌跡及び50%阻害濃度における時間軌跡の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a concentration trajectory on a high concentration side and a time trajectory at a 50% inhibitory concentration according to a second embodiment of the present invention. 本発明の第2実施形態に係る低濃度側の濃度軌跡及び50%阻害濃度における時間軌跡の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a concentration trajectory on the low concentration side and a time trajectory at a 50% inhibitory concentration according to the second embodiment of the present invention. 本発明の第2実施形態に係る第1の化学物質の50%阻害濃度における時間軌跡の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the time trajectory at 50% inhibitory concentration of the 1st chemical substance based on 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係る第1の化学物質の低濃度側の線分の和と高濃度側の線分の和との時間変化の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the time change of the sum of the line segment on the low concentration side and the sum of the line segment on the high concentration side of the 1st chemical substance based on 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係る第2の化学物質の50%阻害濃度における時間軌跡の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the time trajectory at 50% inhibitory concentration of the 2nd chemical substance based on 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係る第2の化学物質の低濃度側の線分の和と高濃度側の線分の和との時間変化の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the time change of the sum of line segments on the low concentration side and the sum of line segments on the high concentration side of the second chemical substance according to the second embodiment of the present invention. 本発明の第2実施形態に係る制御装置による新規化学物質の判定の動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the operation|movement of the determination of a new chemical substance by the control apparatus based on 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係る新規化学物質と第1の化学物質との比較の一例を示す図である。It is a figure showing an example of comparison of a new chemical substance and a 1st chemical substance concerning a 2nd embodiment of the present invention. 本発明の第2実施形態に係る新規化学物質と第2の化学物質との比較の一例を示す図である。It is a figure showing an example of comparison of a new chemical substance and a 2nd chemical substance concerning a 2nd embodiment of the present invention.

(第1実施形態)
≪培養状態評価装置≫
本発明の化学物質のスクリーニング方法には、細胞群に対して、この細胞群に含まれる各細胞に化学物質を添加する第1の工程と、化学物質を添加した細胞の形態変化を観察する第2の工程とが含まれる。ここで細胞群とは、複数の細胞を意味する。第1の工程においては、互いに異なる複数の濃度の化学物質を、細胞に添加する。第2の工程においては、濃度の差による細胞の形態変化の差を観察する。この第2の工程は、培養状態評価装置を用いて行われる。この培養状態評価装置は、培養観察装置に備えられている。培養状態評価装置とは、培養観察装置11の制御装置41である。
以下、この培養観察装置について説明する。
(First embodiment)
≪Culture condition evaluation device≫
The chemical substance screening method of the present invention includes a first step of adding a chemical substance to each cell included in the cell group, and a second step of observing morphological changes in the cells to which the chemical substance has been added. 2 steps are included. Here, the cell group means a plurality of cells. In the first step, different concentrations of chemicals are added to the cells. In the second step, differences in cell morphology changes due to differences in concentration are observed. This second step is performed using a culture condition evaluation device. This culture condition evaluation device is included in a culture observation device. The culture state evaluation device is the control device 41 of the culture observation device 11.
This culture observation device will be explained below.

図1は、本発明に用いられる培養観察装置の概要を示すブロック図である。また、図2、図3は、本発明に用いられる培養観察装置の正面図および平面図である。 FIG. 1 is a block diagram showing an outline of a culture observation apparatus used in the present invention. 2 and 3 are a front view and a plan view of the culture observation device used in the present invention.

本発明に用いられる培養観察装置11は、上部ケーシング12と下部ケーシング13と、表示部50とを有している。培養観察装置11の組立状態において、上部ケーシング12は下部ケーシング13の上に載置される。なお、上部ケーシング12と下部ケーシング13との内部空間は、ベースプレート14によって上下に仕切られている。 The culture observation device 11 used in the present invention includes an upper casing 12, a lower casing 13, and a display section 50. In the assembled state of the culture observation device 11, the upper casing 12 is placed on the lower casing 13. Note that the internal spaces of the upper casing 12 and the lower casing 13 are partitioned into upper and lower parts by a base plate 14.

まず、上部ケーシング12の構成の概要を説明する。上部ケーシング12の内部には、細胞の培養を行う恒温室15が形成されている。この恒温室15は温度調整装置15aおよび湿度調整装置15bを有しており、恒温室15内は細胞の培養に適した環境(例えば温度37℃、湿度90%の雰囲気)に維持されている(なお、図2、図3での温度調整装置15a、湿度調整装置15bの図示は省略する)。 First, an outline of the configuration of the upper casing 12 will be explained. A thermostatic chamber 15 for culturing cells is formed inside the upper casing 12. This constant temperature chamber 15 has a temperature adjustment device 15a and a humidity adjustment device 15b, and the inside of the constant temperature chamber 15 is maintained in an environment suitable for culturing cells (for example, an atmosphere with a temperature of 37° C. and a humidity of 90%). Note that illustrations of the temperature adjustment device 15a and the humidity adjustment device 15b in FIGS. 2 and 3 are omitted).

恒温室15の前面には、大扉16、中扉17、小扉18が配置されている。大扉16は、上部ケーシング12および下部ケーシング13の前面を覆っている。中扉17は、上部ケーシング12の前面を覆っており、大扉16の開放時に恒温室15と外部との環境を隔離する。小扉18は、細胞を培養する培養容器19を搬出入するための扉であって、中扉17に取り付けられている。この小扉18から培養容器19を搬出入することで、恒温室15の環境変化を抑制することが可能となる。なお、大扉16、中扉17、小扉18は、パッキンP1,P2,P3によりそれぞれ気密性が維持されている。 A large door 16, a middle door 17, and a small door 18 are arranged at the front of the constant temperature room 15. The large door 16 covers the front surfaces of the upper casing 12 and the lower casing 13. The middle door 17 covers the front surface of the upper casing 12 and isolates the constant temperature room 15 from the outside environment when the large door 16 is opened. The small door 18 is a door for carrying in and out a culture container 19 for culturing cells, and is attached to the middle door 17. By carrying in and out the culture container 19 through this small door 18, it becomes possible to suppress environmental changes in the thermostatic chamber 15. The airtightness of the large door 16, middle door 17, and small door 18 is maintained by packings P1, P2, and P3, respectively.

また、恒温室15には、ストッカー21、観察ユニット22、容器搬送装置23、搬送台24が配置されている。ここで、搬送台24は、小扉18の手前に配置されており、培養容器19を小扉18から搬出入する。 Further, in the constant temperature room 15, a stocker 21, an observation unit 22, a container transport device 23, and a transport table 24 are arranged. Here, the transport table 24 is arranged in front of the small door 18, and the culture container 19 is carried in and out through the small door 18.

ストッカー21は、上部ケーシング12の前面(図3の下側)からみて恒温室15の左側に配置される。ストッカー21は複数の棚を有しており、ストッカー21の各々の棚には培養容器19を複数収納することができる。なお、各々の培養容器19には、培養の対象となる細胞が培地とともに収容されている。 Stocker 21 is arranged on the left side of thermostatic chamber 15 when viewed from the front of upper casing 12 (lower side in FIG. 3). The stocker 21 has a plurality of shelves, and each shelf of the stocker 21 can accommodate a plurality of culture containers 19. Note that each culture container 19 accommodates cells to be cultured together with a medium.

観察ユニット22は、上部ケーシング12の前面からみて恒温室15の右側に配置される。この観察ユニット22は、培養容器19内の細胞のタイムラプス観察を実行することができる。 The observation unit 22 is arranged on the right side of the thermostatic chamber 15 when viewed from the front of the upper casing 12. This observation unit 22 can perform time-lapse observation of cells within the culture container 19.

ここで、観察ユニット22は、上部ケーシング12のベースプレート14の開口部に嵌め込まれて配置される。観察ユニット22は、試料台31と、試料台31の上方に張り出したスタンドアーム32と、位相差観察用の顕微光学系223および撮像装置224を内蔵した本体部分33とを有している。そして、試料台31およびスタンドアーム32は恒温室15に配置される一方で、本体部分33は下部ケーシング13内に収納される。 Here, the observation unit 22 is fitted into the opening of the base plate 14 of the upper casing 12 and arranged. The observation unit 22 includes a sample stage 31, a stand arm 32 projecting above the sample stage 31, and a main body portion 33 incorporating a microscopic optical system 223 for phase contrast observation and an imaging device 224. The sample stage 31 and stand arm 32 are placed in the thermostatic chamber 15, while the main body portion 33 is housed within the lower casing 13.

試料台31は透光性の材質で構成されており、その上に培養容器19を載置することができる。この試料台31は水平方向に移動可能に構成されており、上面に載置した培養容器19の位置を調整できる。また、スタンドアーム32にはLED光源221が内蔵されている。スタンドアーム32には照明リング絞りが設けられ、試料台31に照射されるLED光源221からの照明光の光強度分布を可変に調整できる。スタンドアーム32は照明装置222として機能する。照明装置222と、顕微光学系223とは、位相差顕微鏡を構成する。顕微光学系223には、コンデンサレンズや対物レンズや位相板などが設けられ、公知の位相差顕微鏡の顕微光学系と同様に構成される。 The sample stage 31 is made of a translucent material, and the culture container 19 can be placed thereon. This sample stage 31 is configured to be movable in the horizontal direction, and the position of the culture container 19 placed on the top surface can be adjusted. Further, the stand arm 32 has a built-in LED light source 221. The stand arm 32 is provided with an illumination ring diaphragm, and the light intensity distribution of the illumination light from the LED light source 221 irradiated onto the sample stage 31 can be variably adjusted. The stand arm 32 functions as a lighting device 222. The illumination device 222 and the microscopic optical system 223 constitute a phase contrast microscope. The microscopic optical system 223 is provided with a condenser lens, an objective lens, a phase plate, and the like, and is configured similarly to the microscopic optical system of a known phase contrast microscope.

すなわち、LED光源221が照射する照明光は、スタンドアーム32(照明装置222)に設けられた照明リング絞りによって絞られる。照明リング絞りによって絞られた照明光は、コンデンサレンズを通り、培養容器19の細胞に到達する。培養容器19の細胞に到達した照明光は、直接光と回折光とに分離する。ここで直接光とは、培養容器19の細胞の内部を直進する照明光である。回折光とは、位相物体である細胞により回折した照明光である。回折現象は屈折率に違いのある部位において発生するので、回折光は細胞と培養容器19内において細胞が浸される溶液との境界部分、細胞の内部構造部など、位相物体である細胞の形状の情報を含む。 That is, the illumination light emitted by the LED light source 221 is narrowed down by the illumination ring diaphragm provided on the stand arm 32 (illumination device 222). The illumination light focused by the illumination ring diaphragm passes through a condenser lens and reaches the cells in the culture container 19. The illumination light that reaches the cells in the culture container 19 is separated into direct light and diffracted light. Here, the direct light is illumination light that travels straight through the inside of the cells in the culture container 19. Diffracted light is illumination light diffracted by cells, which are phase objects. Since the diffraction phenomenon occurs in areas with different refractive indexes, the diffracted light is transmitted to the shape of the cell, which is a phase object, such as the boundary between the cell and the solution in which the cell is immersed in the culture container 19, and the internal structure of the cell. Contains information.

直接光と回折光とは、対物レンズを通り位相板に到達する。位相板は、4分の1波長板と、NDフィルターとがリング状に形成されており、4分の1波長板及びNDフィルターと以外の部分は透明である。ここで4分の1波長板は、光の位相を4分の1波長分だけずらす。NDフィルターは、光を吸収する。
直接光は対物レンズによって集光され、位相板のリング状の4分の1波長板を通過するため位相が4分の1波長分だけずれる。また、4分の1波長板を通過する直接光は明るさが弱められる。一方、回折光は大部分が位相板の透明な部分を通過し、位相及び明るさは変化しない。
直接光と回折光とは顕微光学系223の像面に到達して、明暗のコントラストがついた像を結ぶ。
The direct light and the diffracted light pass through the objective lens and reach the phase plate. The phase plate has a quarter wavelength plate and an ND filter formed in a ring shape, and the portion other than the quarter wavelength plate and the ND filter is transparent. Here, the quarter-wave plate shifts the phase of light by a quarter wavelength. ND filters absorb light.
The direct light is focused by the objective lens and passes through the ring-shaped quarter wavelength plate of the phase plate, so the phase is shifted by a quarter wavelength. Further, the brightness of the direct light passing through the quarter-wave plate is weakened. On the other hand, most of the diffracted light passes through the transparent portion of the phase plate, and its phase and brightness do not change.
The direct light and the diffracted light reach the image plane of the microscopic optical system 223 and form an image with a contrast of brightness and darkness.

撮像装置224は、スタンドアーム32によって試料台31の上側から透過照明された培養容器19の細胞を、顕微光学系223を介して撮像することで細胞の顕微鏡画像を取得できる。 The imaging device 224 can obtain a microscopic image of the cells by imaging the cells in the culture container 19 that are transmitted and illuminated from above the sample stage 31 by the stand arm 32 through the microscopic optical system 223 .

容器搬送装置23は、上部ケーシング12の前面からみて恒温室15の中央に配置される。この容器搬送装置23は、ストッカー21、観察ユニット22の試料台31および搬送台24との間で培養容器19の受け渡しを行う。 The container conveyance device 23 is arranged at the center of the thermostatic chamber 15 when viewed from the front of the upper casing 12. This container transport device 23 transfers the culture container 19 between the stocker 21 , the sample stage 31 of the observation unit 22 , and the transport stage 24 .

図3に示すように、容器搬送装置23は、多関節アームを有する垂直ロボット34と、回転ステージ35と、ミニステージ36と、アーム部37とを有している。回転ステージ35は、垂直ロボット34の先端部に回転軸35aを介して水平方向に180°回転可能に取り付けられている。そのため、回転ステージ35は、ストッカー21、試料台31および搬送台24に対して、アーム部37をそれぞれ対向させることができる。 As shown in FIG. 3, the container transport device 23 includes a vertical robot 34 having a multi-joint arm, a rotation stage 35, a mini stage 36, and an arm portion 37. The rotation stage 35 is attached to the tip of the vertical robot 34 via a rotation shaft 35a so as to be rotatable by 180 degrees in the horizontal direction. Therefore, in the rotation stage 35, the arm portions 37 can be opposed to the stocker 21, the sample stage 31, and the transport stage 24, respectively.

また、ミニステージ36は、回転ステージ35に対して水平方向に摺動可能に取り付けられている。ミニステージ36には培養容器19を把持するアーム部37が取り付けられている。アーム部37は、把持した培養容器19をストッカー21から搬出して観察ユニット22の試料台31に載置する。 Further, the mini stage 36 is attached to the rotation stage 35 so as to be slidable in the horizontal direction. An arm portion 37 that grips the culture container 19 is attached to the mini stage 36. The arm section 37 carries out the gripped culture container 19 from the stocker 21 and places it on the sample stage 31 of the observation unit 22.

次に、下部ケーシング13の構成の概要を説明する。下部ケーシング13の内部には、観察ユニット22の本体部分33や、培養観察装置11の制御装置41が収納されている。 Next, an outline of the configuration of the lower casing 13 will be explained. Inside the lower casing 13, a main body portion 33 of the observation unit 22 and a control device 41 of the culture observation apparatus 11 are housed.

制御装置41は、温度調整装置15a、湿度調整装置15b、観察ユニット22および容器搬送装置23とそれぞれ接続されている。この制御装置41は、所定のプログラムに従って培養観察装置11の各部を統括的に制御する。 The control device 41 is connected to the temperature adjustment device 15a, the humidity adjustment device 15b, the observation unit 22, and the container conveyance device 23, respectively. This control device 41 centrally controls each part of the culture observation device 11 according to a predetermined program.

一例として、制御装置41は、温度調整装置15aおよび湿度調整装置15bをそれぞれ制御して恒温室15内を所定の環境条件に維持する。また、制御装置41は、所定の観察スケジュールに基づいて、観察ユニット22および容器搬送装置23を制御して、培養容器19の観察シーケンスを自動的に実行する。さらに、制御装置41(培養状態評価装置)は、観察シーケンスで取得した画像に基づいて、細胞の培養状態の評価を行う培養状態評価処理を実行する。 As an example, the control device 41 controls the temperature adjustment device 15a and the humidity adjustment device 15b to maintain the inside of the constant temperature room 15 at predetermined environmental conditions. Furthermore, the control device 41 controls the observation unit 22 and the container transport device 23 based on a predetermined observation schedule to automatically execute the observation sequence for the culture container 19. Further, the control device 41 (culture state evaluation device) executes a culture state evaluation process for evaluating the culture state of cells based on the images acquired in the observation sequence.

ここで、制御装置41(培養状態評価装置)は、CPU42および記憶部43を有している。CPU42は、制御装置41(培養状態評価装置)の各種の演算処理を実行するプロセッサである。CPU42は、一例としてLSI(Large Scale Integration)などの集積回路で構成される。なお、CPU42の一部、または全部を、ソフトウェアとして構成してもよい。つまり、CPU42は、ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせて構成されてもよい。また、CPU42は、プログラムの実行によって、特徴量算出部44、座標算出部45、濃度軌跡算出部46、変化領域判定部47、及び類似性判定部48としてそれぞれ機能する。なお、特徴量算出部44、座標算出部45、濃度軌跡算出部46、変化領域判定部47、及び類似性判定部48の動作については後述する。 Here, the control device 41 (cultivation state evaluation device) includes a CPU 42 and a storage section 43. The CPU 42 is a processor that executes various calculation processes of the control device 41 (cultivation state evaluation device). The CPU 42 is configured of an integrated circuit such as an LSI (Large Scale Integration), for example. Note that part or all of the CPU 42 may be configured as software. That is, the CPU 42 may be configured by combining hardware and software. Further, the CPU 42 functions as a feature value calculation section 44, a coordinate calculation section 45, a density trajectory calculation section 46, a change area determination section 47, and a similarity determination section 48, respectively, by executing the program. Note that the operations of the feature quantity calculation section 44, coordinate calculation section 45, concentration locus calculation section 46, change area determination section 47, and similarity determination section 48 will be described later.

記憶部43は、ハードディスクや、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体などで構成される。この記憶部43には、ストッカー21に収納されている各培養容器19に関する管理データと、撮像装置で撮像された顕微鏡画像のデータと、既知の化学物質に関するデータとが記憶されている。さらに、記憶部43には、CPU42によって実行されるプログラムが記憶されている。 The storage unit 43 includes a hard disk, a nonvolatile storage medium such as a flash memory, and the like. This storage unit 43 stores management data regarding each culture container 19 stored in the stocker 21, data on microscopic images captured by the imaging device, and data on known chemical substances. Furthermore, the storage unit 43 stores programs executed by the CPU 42.

なお、上記の管理データには、(a)個々の培養容器19を示すインデックスデータ、(b)ストッカー21での培養容器19の収納位置、(c)培養容器19の種類および形状(ウェルプレート、ディッシュ、フラスコなど)、(d)培養容器19で培養されている細胞の種類、(e)培養容器19の観察スケジュール、(f)タイムラプス観察時の撮像条件(対物レンズの倍率、容器内の観察地点等)、などが含まれている。また、ウェルプレートのように複数の小容器で同時に細胞を培養できる培養容器19については、各々の小容器ごとにそれぞれ管理データが生成される。 The above management data includes (a) index data indicating each culture container 19, (b) storage position of the culture container 19 in the stocker 21, (c) type and shape of the culture container 19 (well plate, (d) types of cells cultured in the culture container 19, (e) observation schedule for the culture container 19, (f) imaging conditions during time-lapse observation (magnification of objective lens, observation inside the container) location, etc.), etc. Furthermore, regarding the culture container 19 such as a well plate in which cells can be simultaneously cultured in a plurality of small containers, management data is generated for each small container.

表示部50は、液晶ディスプレイなどを備えており、制御装置41(培養状態評価装置)が出力する画像を表示する。表示部50が表示する画像には、制御装置41(培養状態評価装置)の濃度軌跡算出部46が算出した軌跡の画像が含まれる。また、表示部50が表示する画像には、制御装置41(培養状態評価装置)の類似性判定部48が判定した結果が含まれる。 The display unit 50 includes a liquid crystal display and the like, and displays images output by the control device 41 (cultivation state evaluation device). The image displayed by the display unit 50 includes an image of the trajectory calculated by the concentration trajectory calculation unit 46 of the control device 41 (culture state evaluation device). Furthermore, the image displayed by the display unit 50 includes the result determined by the similarity determination unit 48 of the control device 41 (cultivation state evaluation device).

≪培養状態評価装置における観察動作の例≫
次に、図4のフローチャートを参照しつつ、本発明に用いられる培養観察装置11での観察動作の一例を説明する。この図4は、恒温室15内に搬入された培養容器19を、登録された観察スケジュールに従ってタイムラプス観察する動作例を示している。
≪Example of observation operation in culture condition evaluation device≫
Next, an example of the observation operation in the culture observation apparatus 11 used in the present invention will be described with reference to the flowchart in FIG. 4. FIG. 4 shows an example of an operation in which the culture container 19 carried into the thermostatic chamber 15 is subjected to time-lapse observation according to a registered observation schedule.

ステップS101:CPU42は、記憶部43の管理データの観察スケジュールと現在日時とを比較して、培養容器19の観察開始時間が到来したか否かを判定する。観察開始時間となった場合(ステップS101;YES)、CPU42はステップS102に処理を移行させる。一方、培養容器19の観察時間ではない場合(ステップS101;NO)には、CPU42は次の観察スケジュールの時刻まで待機する。 Step S101: The CPU 42 compares the observation schedule of the management data in the storage unit 43 with the current date and time, and determines whether the observation start time for the culture container 19 has arrived. When the observation start time has come (step S101; YES), the CPU 42 shifts the process to step S102. On the other hand, if it is not the observation time for the culture container 19 (step S101; NO), the CPU 42 waits until the time of the next observation schedule.

ステップS102:CPU42は、観察スケジュールに対応する培養容器19の搬送を容器搬送装置23に指示する。そして、容器搬送装置23は、指示された培養容器19をストッカー21から搬出して観察ユニット22の試料台31に載置する。なお、培養容器19が試料台31に載置された段階で、スタンドアーム32に内蔵されたバードビューカメラ(不図示)によって培養容器19の全体観察画像が撮像される。 Step S102: The CPU 42 instructs the container transport device 23 to transport the culture container 19 corresponding to the observation schedule. Then, the container transport device 23 carries out the instructed culture container 19 from the stocker 21 and places it on the sample stage 31 of the observation unit 22. Note that when the culture container 19 is placed on the sample stage 31, a bird-view camera (not shown) built into the stand arm 32 captures an overall observation image of the culture container 19.

ステップS103:CPU42は、観察ユニット22に対して細胞の顕微鏡画像の撮像を指示する。観察ユニット22は、LED光源221を点灯させて培養容器19を照明するとともに、撮像装置224を駆動させて培養容器19内の細胞の顕微鏡画像を撮像する。撮像装置224が撮像する顕微鏡画像の一例を図5に示す。 Step S103: The CPU 42 instructs the observation unit 22 to take a microscopic image of the cells. The observation unit 22 lights up the LED light source 221 to illuminate the culture container 19, and drives the imaging device 224 to capture a microscopic image of the cells in the culture container 19. FIG. 5 shows an example of a microscope image captured by the imaging device 224.

図5は、撮像装置224が撮像する顕微鏡画像の一例を示す模式図である。この図5の一例においては、顕微鏡画像PICには、細胞Cell1、細胞Cell2、細胞Cell3の画像が含まれている。この顕微鏡画像とは、位相差顕微鏡によって撮像される位相差画像である。この顕微鏡画像は、培養容器19中に培養されている細胞の像を、この細胞を透過する光の細胞の部位ごとの位相差を光の明暗差に変換することによって示す。 FIG. 5 is a schematic diagram showing an example of a microscope image captured by the imaging device 224. In the example of FIG. 5, the microscope image PIC includes images of a cell Cell1, a cell Cell2, and a cell Cell3. This microscope image is a phase contrast image captured by a phase contrast microscope. This microscopic image shows the image of the cells cultured in the culture container 19 by converting the phase difference of the light transmitted through the cells for each part of the cell into a brightness difference of the light.

図4に戻り、撮像装置224は、記憶部43に記憶されている管理データに基づいて、ユーザーの指定した撮像条件(対物レンズの倍率、容器内の観察地点)に基づいて顕微鏡画像を撮像する。例えば、培養容器19内の複数の観察地点を観察する場合、観察ユニット22は、試料台31の駆動によって培養容器19の位置を逐次調整し、各々の観察地点でそれぞれ顕微鏡画像を撮像する。なお、ステップS103で取得された顕微鏡画像のデータは、制御装置41(培養状態評価装置)に読み込まれるとともに、CPU42の制御によって記憶部43に記録される。 Returning to FIG. 4, the imaging device 224 captures a microscope image based on the imaging conditions (magnification of the objective lens, observation point in the container) specified by the user based on the management data stored in the storage unit 43. . For example, when observing a plurality of observation points within the culture container 19, the observation unit 22 sequentially adjusts the position of the culture container 19 by driving the sample stage 31, and captures a microscope image at each observation point. Note that the data of the microscopic image acquired in step S103 is read into the control device 41 (cultivation state evaluation device) and is recorded in the storage unit 43 under the control of the CPU 42.

ステップS104:CPU42は、観察スケジュールの終了後に培養容器19の搬送を容器搬送装置23に指示する。そして、容器搬送装置23は、指示された培養容器19を観察ユニット22の試料台31からストッカー21の所定の収納位置に搬送する。その後、CPU42は、観察シーケンスを終了してステップS101に処理を戻す。以上で、図4のフローチャートの説明を終了する。 Step S104: The CPU 42 instructs the container transport device 23 to transport the culture container 19 after the observation schedule ends. Then, the container transport device 23 transports the instructed culture container 19 from the sample stage 31 of the observation unit 22 to a predetermined storage position of the stocker 21. Thereafter, the CPU 42 ends the observation sequence and returns the process to step S101. This concludes the explanation of the flowchart in FIG. 4.

≪培養状態評価装置における培養状態評価処理≫
次に、培養状態評価装置における培養状態評価処理の一例を説明する。この一例では、培養容器19をタイムラプス観察して取得した複数の顕微鏡画像を用いて、培養容器19の培養細胞における細胞の特徴量を算出する例を説明する。
≪Culture condition evaluation processing in the culture condition evaluation device≫
Next, an example of the culture state evaluation process in the culture state evaluation device will be explained. In this example, an example will be described in which feature amounts of cells in the cultured cells in the culture container 19 are calculated using a plurality of microscope images obtained by time-lapse observation of the culture container 19.

この一例において、培養状態評価装置には、1種類の細胞について、3種類の化学物質が、それぞれ8段階の濃度にされて添加された、24個の培養容器19が用意されている。つまり、この一例において、培養状態評価装置は、3種類の化学物質をスクリーニングする。3種類の化学物質のうち、1種類は作用機序などの性質が未知の化学物質(以下、未知の化学物質と称する)であり、2種類は作用機序などの性質が既知の化学物質(以下、既知の化学物質と称する)である。
本実施形態において、化学物質のスクリーニングとは、複数の化学物質のなかから目的に適合する化学物質を選別することである。ここで目的に適合するとは、例えば、特定の薬効を示すことや、特定の毒性を示すことである。本実施形態においては、化学物質のスクリーニングの一例として、化学物質同士の類似性を判定することにより化学物質を選別する。ここで類似性の判定に用いられる化学物質には、一例として、未知の化学物質と、既知の化学物質とが含まれる。つまり、本実施形態における化学物質のスクリーニングでは、一例として、未知の化学物質と、既知の化学物質との類似性を判定することにより未知の化学物質を選別する。
In this example, the culture condition evaluation apparatus is provided with 24 culture vessels 19 in which three types of chemical substances are added at eight levels of concentration for one type of cell. That is, in this example, the culture condition evaluation device screens three types of chemical substances. Of the three types of chemical substances, one type is a chemical substance whose mechanism of action and other properties are unknown (hereinafter referred to as unknown chemical substances), and the second type is a chemical substance whose mechanism of action and other properties are known (hereinafter referred to as unknown chemical substances). (hereinafter referred to as known chemical substances).
In this embodiment, screening of chemical substances means selecting a chemical substance suitable for a purpose from among a plurality of chemical substances. Here, being fit for purpose means, for example, exhibiting specific medicinal efficacy or exhibiting specific toxicity. In this embodiment, as an example of screening of chemical substances, chemical substances are selected by determining the similarity between chemical substances. The chemical substances used for determining the similarity include, for example, unknown chemical substances and known chemical substances. That is, in the screening of chemical substances in this embodiment, as an example, unknown chemical substances are selected by determining the similarity between unknown chemical substances and known chemical substances.

この培養状態評価処理において、制御装置41(培養状態評価装置)は、多変量解析を用いて、細胞の形状に関する複数の特徴量の種類毎に座標軸を定めた空間において、顕微鏡画像から算出される特徴量を示す点を、細胞に添加された化学物質の濃度ごとに求める。ここで、特徴量とは、細胞の形状に関する特徴を示す量である。そして、制御装置41(培養状態評価装置)は、細胞の形状に関する複数の特徴量の種類毎に座標軸を定めた空間において、特徴量を示す点からなるグラフを生成する。本実施形態の化学物質のスクリーニング方法は、異なる化学物質がそれぞれ異なる濃度で添加された細胞の顕微鏡画像に含まれる細胞の形状に関する複数の特徴量に基づいて、異なる化学物質同士の類似性を判定することを有する。 In this culture state evaluation process, the control device 41 (culture state evaluation device) uses multivariate analysis to calculate the values calculated from the microscopic image in a space in which coordinate axes are defined for each type of a plurality of feature quantities related to the shape of cells. Points indicating the characteristic amount are determined for each concentration of the chemical substance added to the cell. Here, the feature amount is an amount indicating a feature related to the shape of a cell. Then, the control device 41 (culture state evaluation device) generates a graph made up of points indicating feature amounts in a space in which coordinate axes are defined for each type of feature amount related to the shape of the cell. The chemical substance screening method of this embodiment determines the similarity between different chemical substances based on a plurality of feature values related to the shape of cells included in microscopic images of cells to which different chemical substances have been added at different concentrations. have something to do.

≪計算モデルの生成処理の例≫
以下、図6のフローチャートを参照しつつ、化学物質のスクリーニングの動作の一例を説明する。この図6の例では、細胞群を培養した培養容器19を培養観察装置11によって同一視野を同一の撮像条件でタイムラプス観察し、細胞群がタイムラプス観察によって撮像された複数の顕微鏡画像を予め用意する。以下においては、一例として、1種類の細胞について観察する場合について説明する。培養容器19は、1種類の細胞について24個用意される。培養容器19内の細胞には、培養容器19ごとに種類及び濃度がそれぞれ異なる化学物質が、添加されている。この図6の例では、1回のタイムラプス観察において、化学物質の種類及び濃度がそれぞれ異なる24個の培養容器19について、それぞれ1枚の顕微鏡画像が撮像される。なお、培養容器19毎に撮像する顕微鏡画像の枚数は1枚に限られず、複数枚であってもよい。図6の例では、1回のタイムラプス観察において、24枚の顕微鏡画像が撮像される。なお、図6の例において、撮像する顕微鏡画像の枚数は、培養容器19の区画の数や、当該区画毎に設定される培養観察装置11による観察ポイントの数(ROIの数)等に基づいて設定してもよい。
つまり、顕微鏡画像とは、異なる化学物質がそれぞれ異なる濃度で添加された細胞の位相差画像である。また、細胞に添加される物質には複数の種類があり、顕微鏡画像とは、物質の種類ごとに撮像された画像である。顕微鏡画像は、物質が細胞に添加されてから経過した時間に基づく複数の時刻において撮像される。
また、添加される化学物質の種類及び濃度がそれぞれ異なる培養容器19を用いなくてもよく、化学物質の類似性の判定において再現性が得られる(確認できる)ように、添加される化学物質の種類及び/又は濃度が同様の培養容器19を用いてもよい。また、なお、細胞に添加される物質は、異なる複数の種類や異なる複数の濃度の他、添加する条件を変化させて添加してもよい。
≪Example of calculation model generation process≫
An example of the chemical substance screening operation will be described below with reference to the flowchart of FIG. In the example of FIG. 6, a culture vessel 19 in which a group of cells has been cultured is subjected to time-lapse observation of the same field of view under the same imaging conditions using the culture observation device 11, and a plurality of microscopic images of the cell group captured by time-lapse observation are prepared in advance. . In the following, a case where one type of cell is observed will be explained as an example. Twenty-four culture containers 19 are prepared for each type of cell. Chemical substances, which differ in type and concentration depending on the culture container 19, are added to the cells in the culture container 19. In the example of FIG. 6, in one time-lapse observation, one microscopic image is taken for each of the 24 culture vessels 19, each of which has a different type and concentration of chemical substances. Note that the number of microscopic images captured for each culture container 19 is not limited to one, but may be multiple. In the example of FIG. 6, 24 microscopic images are captured in one time-lapse observation. In the example of FIG. 6, the number of microscopic images to be captured is based on the number of sections of the culture container 19, the number of observation points (number of ROIs) by the culture observation device 11 set for each section, etc. May be set.
In other words, a microscopic image is a phase contrast image of cells to which different chemical substances have been added at different concentrations. Furthermore, there are multiple types of substances added to cells, and a microscopic image is an image taken for each type of substance. Microscopic images are taken at multiple times based on the time elapsed since the substance was added to the cells.
In addition, it is not necessary to use culture vessels 19 in which the types and concentrations of chemical substances to be added are different, and so that reproducibility can be obtained (confirmed) in determining the similarity of chemical substances. Culture vessels 19 having the same type and/or concentration may be used. In addition, the substance to be added to the cells may be of different types or concentrations, or may be added under different conditions.

この一例において、細胞とは、肺がん細胞、腎臓がん細胞、皮膚がん細胞、前立腺がん細胞、大腸がん、脳腫瘍のうち、いずれか1種類の細胞である。なお、本実施形態においては、細胞が1種類である場合の一例について説明するが、複数の種類の細胞が用いられて化学物質のスクリーニングが行われてもよい。複数の種類の細胞には、がん細胞だけでなく正常な細胞が含まれてもよい。 In this example, the cell is any one type of cell among lung cancer cells, kidney cancer cells, skin cancer cells, prostate cancer cells, colon cancer, and brain tumors. In addition, in this embodiment, an example in which there is one type of cell will be described, but screening for chemical substances may be performed using a plurality of types of cells. The multiple types of cells may include normal cells as well as cancer cells.

また、この一例においては、化学物質とは、Paclitaxel、Etoposide、及び未知の化学物質Xの3種類の薬剤である。このPaclitaxelは、細胞の微小管に結合して、脱重合を阻害する。Etoposideは、細胞のDNAの複製を阻害する。化学物質Xは、化学物質のスクリーニングの対象である。つまり、この一例においては、未知の化学物質Xが、既知の化学物質であるPaclitaxelとEtoposideとのいずれと最も類似しているかが判定される。
また、この一例において、化学物質の8段階の濃度は、各化学物質の50%阻害濃度(IC50)が濃度の中央値になるようにして、かつ隣接する濃度間の濃度の比が約3倍になるようにして定められる。ここで50%阻害濃度(IC50)とは、化学物質が添加された細胞群の半数の働きが阻害される化学物質の濃度である。
Further, in this example, the chemical substances are three types of drugs: Paclitaxel, Etoposide, and unknown chemical substance X. Paclitaxel binds to cellular microtubules and inhibits their depolymerization. Etoposide inhibits the replication of cellular DNA. Chemical substance X is a target of chemical substance screening. That is, in this example, it is determined which of the known chemical substances Paclitaxel and Etoposide the unknown chemical substance X is most similar to.
In addition, in this example, the eight levels of concentration of the chemical substance are set such that the 50% inhibitory concentration (IC50) of each chemical substance is the median concentration, and the concentration ratio between adjacent concentrations is about 3 times. It is determined that Here, the 50% inhibitory concentration (IC50) is the concentration of a chemical substance at which the functions of half of the cells to which the chemical substance is added are inhibited.

また、図6の例では、培養容器19のタイムラプス観察は、培養開始から8時間経過後を初回として、8時間おきに72時間目まで行う。そのため、図6の例において、1つの培養容器19の顕微鏡画像が、9枚分(8h、16h、24h、32h、40h、48h、56h、64h、及び72h)を1セットとして撮像される。つまり、顕微鏡画像は、化学物質が細胞に添加された後の複数の撮像時刻において撮像される。これら撮像された顕微鏡画像は、記憶部43に予め記憶されている。以下、撮像時刻とは、タイムラプス観察の各回において顕微鏡画像が撮像された時刻を意味する。 Further, in the example of FIG. 6, time-lapse observation of the culture container 19 is performed for the first time after 8 hours have passed from the start of culture, and is performed every 8 hours until the 72nd hour. Therefore, in the example of FIG. 6, a set of nine microscopic images (8h, 16h, 24h, 32h, 40h, 48h, 56h, 64h, and 72h) of one culture container 19 is captured. That is, microscopic images are taken at multiple imaging times after the chemical is added to the cells. These captured microscopic images are stored in the storage unit 43 in advance. Hereinafter, the imaging time means the time at which a microscope image was captured in each time-lapse observation.

ステップS201:CPU42は、予め用意された顕微鏡画像のデータを記憶部43から読み込む。この一例では、CPU42は、予め用意されている顕微鏡画像のすべてを処理対象として順次読み込む。 Step S201: The CPU 42 reads microscopic image data prepared in advance from the storage unit 43. In this example, the CPU 42 sequentially reads all microscope images prepared in advance as processing targets.

ステップS202:CPU42は、ステップS201において読み込んだ顕微鏡画像のうちから、処理対象となる画像を指定する。この一例では、CPU42は、ステップS201において読み込んだ顕微鏡画像のすべてを処理対象として、1枚ずつ順次指定する。 Step S202: The CPU 42 specifies an image to be processed from among the microscope images read in step S201. In this example, the CPU 42 sequentially designates all of the microscope images read in step S201 one by one as processing targets.

ステップS203:CPU42の特徴量算出部44は、ステップS202において指定した処理対象の顕微鏡画像について、画像内に含まれる細胞の画像を抽出する。例えば、位相差顕微鏡で細胞を撮像すると、細胞膜のように位相差の変化の大きな部位の周辺にはハロが現れる。そのため、特徴量算出部44は、細胞膜に対応するハロを公知のエッジ抽出手法で抽出するとともに、輪郭追跡処理によってエッジで囲まれた閉空間を細胞と推定する。これにより特徴量算出部44は、顕微鏡画像から個々の細胞の画像を抽出することができる。なお、特徴量算出部44が顕微鏡画像から個々の細胞の画像を抽出する方法は、上記のエッジ抽出手法を利用した方法以外の方法であってもよい。例えば、特徴量算出部44は、公知のコーナー検出法を利用して顕微鏡画像から個々の細胞の画像を抽出してもよい。 Step S203: The feature amount calculation unit 44 of the CPU 42 extracts images of cells included in the microscope image to be processed specified in step S202. For example, when a cell is imaged with a phase contrast microscope, a halo appears around areas where the phase difference changes significantly, such as the cell membrane. Therefore, the feature calculation unit 44 extracts a halo corresponding to a cell membrane using a known edge extraction method, and estimates that a closed space surrounded by edges is a cell through contour tracking processing. Thereby, the feature calculation unit 44 can extract images of individual cells from the microscope image. Note that the method by which the feature amount calculation unit 44 extracts images of individual cells from the microscope image may be a method other than the method using the edge extraction method described above. For example, the feature calculation unit 44 may extract images of individual cells from the microscope image using a known corner detection method.

ステップS204:特徴量算出部44は、ステップS203において抽出した各細胞の画像について、複数の特徴量をそれぞれ算出する。ここで複数の特徴量とは、異なる化学物質がそれぞれ異なる濃度で添加された細胞の顕微鏡画像に含まれる細胞の形状に関する複数の種類の特徴量である。細胞の形状に関する特徴量には、各細胞の形態についての特徴量、細胞群の集団としての形態についての特徴量、及び細胞群の集団としての形態についての特徴量の時間変化を示す特徴量が含まれる。
各細胞の形態についての特徴量の種類には、細胞の面積、長さ、幅、長さと幅との比率、周囲長などの約55種類の指標が含まれる。細胞群の集団としての形態についての特徴量には、細胞の分布の広がり、細胞の密集度などの約60種類の指標が含まれる。ここで細胞の分布の広がりとは、一例として、細胞の位置の分散である。各細胞の位置の分散は、一例として、顕微鏡画像の所定の方向の各細胞の位置に基づいて算出される。細胞群の集団としての形態についての特徴量の時間変化を示す特徴量には、細胞の分布の広がりの時間についての変化率、細胞の密集度の時間についての変化率などの約600種類の指標が含まれる。細胞群の集団としての形態についての特徴量の時間変化を示す特徴量は、細胞群の集団としての形態についての特徴量の時間変化を示す。ここで特徴量の時間変化とは、初回のタイムラプス観察における撮像時刻から、初回のタイムラプス観察より後の撮像時刻までの時間についての特徴量の時間変化である。
Step S204: The feature amount calculation unit 44 calculates a plurality of feature amounts for each cell image extracted in step S203. Here, the plurality of feature amounts are a plurality of types of feature amounts related to the shape of cells included in microscopic images of cells to which different chemical substances have been added at different concentrations. Features related to the shape of cells include features related to the morphology of each cell, features related to the morphology of a group of cells, and features indicating changes over time in the features related to the morphology of a group of cells. included.
The types of feature amounts for the morphology of each cell include about 55 types of indicators such as cell area, length, width, length-to-width ratio, and perimeter. The characteristic amounts regarding the morphology of the cell group as a group include about 60 types of indicators such as the spread of cell distribution and the density of cells. Here, the spread of cell distribution is, for example, the dispersion of cell positions. As an example, the variance of the position of each cell is calculated based on the position of each cell in a predetermined direction of the microscope image. Approximately 600 types of indicators are used to indicate changes over time in features regarding the morphology of a group of cells, such as the rate of change over time in the spread of cell distribution and the rate of change in cell density over time. is included. The feature amount indicating the time change in the feature amount regarding the shape of the cell group as a group indicates the time change in the feature amount regarding the shape of the cell group as a group. Here, the time change in the feature amount is the time change in the feature amount for the time from the imaging time in the first time-lapse observation to the imaging time after the first time-lapse observation.

ステップS205:CPU42は、ステップS204において特徴量算出部44が算出した各細胞の特徴量を、記憶部43に書き込む。このときCPU42は、特徴量と、この特徴量の種類、化学物質の種類、化学物質の濃度、及び撮像時刻とを関連付けて、記憶部43に特徴量を書き込む。 Step S205: The CPU 42 writes the feature amount of each cell calculated by the feature amount calculation unit 44 in step S204 into the storage unit 43. At this time, the CPU 42 associates the feature amount with the type of the feature amount, the type of chemical substance, the concentration of the chemical substance, and the imaging time, and writes the feature amount into the storage unit 43.

ステップS206:CPU42は、ステップS201において記憶部43から読み出したすべての顕微鏡画像について、特徴量の算出が終了したか否かを判定する。CPU42は、すべての顕微鏡画像について、特徴量の算出が終了したと判定した場合(ステップS206;YES)には、処理をステップS207に進める。CPU42は、特徴量の算出が終了していないと判定した場合(ステップS206;NO)には、処理をステップS202に戻す。 Step S206: The CPU 42 determines whether calculation of feature amounts has been completed for all the microscope images read from the storage unit 43 in step S201. If the CPU 42 determines that the calculation of feature amounts has been completed for all microscope images (step S206; YES), the process proceeds to step S207. If the CPU 42 determines that the calculation of the feature amount has not been completed (step S206; NO), the process returns to step S202.

ステップS207:CPU42の座標算出部45は、ステップS205において記憶部43に書き込まれた特徴量に基づいて、細胞の形状に関する複数の特徴量それぞれを示す値の組により指定される点の特徴量空間における座標を算出する。ここで、特徴量空間とは、細胞の形状に関する複数の特徴量の種類毎に座標軸を定めた空間である。特徴量空間は、細胞の形状に関する複数の特徴量の種類毎に座標軸を定めた空間であるため、一般には高次元の空間となる。特徴量空間の次元の数は、細胞の形状に関する複数の特徴量の種類の数に等しい。 Step S207: The coordinate calculation unit 45 of the CPU 42 calculates the feature amount space of the point specified by the set of values indicating each of the plurality of feature amounts related to the shape of the cell, based on the feature amount written in the storage unit 43 in step S205. Calculate the coordinates at . Here, the feature space is a space in which coordinate axes are defined for each type of feature amount related to the shape of a cell. The feature space is a space in which coordinate axes are defined for each type of feature amount related to the shape of a cell, so it is generally a high-dimensional space. The number of dimensions of the feature space is equal to the number of types of features related to the shape of the cell.

細胞の形状に関する複数の特徴量それぞれを示す値の組により指定される点とは、各細胞の形態についての特徴量それぞれの代表値と、細胞群の集団としての形態についての特徴量を示すそれぞれの値と、細胞群の集団としての形態についての特徴量の時間変化を示す特徴量示すそれぞれの値との組により指定される点である。 A point specified by a set of values indicating each of a plurality of feature quantities related to the shape of a cell is a representative value of each feature quantity regarding the morphology of each cell, and each representative value indicating a feature quantity regarding the morphology of a group of cells as a group. This is a point specified by a set of a value of , and each value representing a feature amount indicating a time change in the feature amount regarding the morphology of the cell group as a group.

ここで座標算出部45は、座標を算出する際に、各細胞の形態についての特徴量については代表値を算出し、この代表値の座標を算出する。特徴量の代表値とは、一例として、各細胞の特徴量の平均値や中央値である。また、細胞群の集団としての形態についての特徴量の一つである細胞の分布の広がりには、各細胞の位置の分散が含まれる。
以下では、特徴量空間における細胞の形状に関する複数の特徴量それぞれを示す値の組により指定される点を、特徴量点と呼ぶ。また、特徴量点からなるグラフを単にグラフと呼ぶ。
Here, when calculating the coordinates, the coordinate calculation unit 45 calculates a representative value for the feature amount of the morphology of each cell, and calculates the coordinates of this representative value. The representative value of the feature amount is, for example, the average value or median value of the feature amount of each cell. Furthermore, the spread of cell distribution, which is one of the characteristic quantities regarding the morphology of a cell group as a group, includes the dispersion of the positions of each cell.
Hereinafter, a point specified by a set of values indicating each of a plurality of feature quantities related to the shape of a cell in the feature space will be referred to as a feature quantity point. Further, a graph made up of feature points is simply called a graph.

座標算出部45は、化学物質の種類、化学物質の濃度、及び撮像時刻が同じ顕微鏡画像ごとに、特徴量点の特徴量空間における座標を算出する。
ここで、化学物質の種類には、上述したようにPaclitaxel、Etoposide、及び化学物質Xの3種類がある。また、化学物質の濃度には、IC50が濃度の中央値になるようにして定められた8種類がある。また、算出対象の顕微鏡画像の撮像時刻には、8時間経過毎の時刻(8h、16h、24h、32h、40h、48h、56h、64h、及び72h)の9種類がある。
The coordinate calculation unit 45 calculates the coordinates of the feature points in the feature space for each microscope image having the same type of chemical substance, concentration of the chemical substance, and imaging time.
Here, there are three types of chemical substances: Paclitaxel, Etoposide, and Chemical Substance X, as described above. Furthermore, there are eight types of chemical substance concentrations determined such that the IC50 is the median value of the concentrations. Further, there are nine types of imaging times of the microscope images to be calculated: times every 8 hours (8h, 16h, 24h, 32h, 40h, 48h, 56h, 64h, and 72h).

座標算出部45は、特徴量点の座標を、記憶部43に記憶させる。ここで特徴量点の特徴量空間における座標を算出するステップS207の処理は、多変量解析の一例である。つまり、座標算出部45は、多変量解析により解析された結果を記憶部43に記憶させる。 The coordinate calculation unit 45 causes the storage unit 43 to store the coordinates of the feature points. Here, the process in step S207 of calculating the coordinates of the feature points in the feature space is an example of multivariate analysis. That is, the coordinate calculation unit 45 causes the storage unit 43 to store the results of the multivariate analysis.

ステップS208:CPU42の座標算出部45は、ステップS207において特徴量空間における座標を算出した特徴量点について、主成分分析を行う。
座標算出部45は、公知の主成分分析により、各細胞から得られた高次元の特徴量を次元圧縮し、主成分の座標とする。
特徴量点は、視覚化のために2次元や3次元の空間などの低次元の空間に射影されてよい。ここで視覚化とは、例えば、特徴量点をグラフにして表示することである。本実施形態では、一例として、座標算出部45が特徴量点を、主成分分析の結果得られた軸PC1及び軸PC2を座標軸とする2次元平面に射影する場合について説明する。以下、主成分分析の結果得られた軸PC1及び軸PC2を座標軸とする2次元平面を、特徴量平面と呼ぶ。また、視覚化のために特徴量平面に射影された特徴量点を射影特徴量点と呼ぶ。
Step S208: The coordinate calculation unit 45 of the CPU 42 performs principal component analysis on the feature points whose coordinates in the feature space were calculated in step S207.
The coordinate calculation unit 45 performs dimension reduction on the high-dimensional feature amount obtained from each cell by known principal component analysis, and uses it as principal component coordinates.
The feature points may be projected onto a low-dimensional space such as a two-dimensional or three-dimensional space for visualization. Visualization here means, for example, displaying feature points in the form of a graph. In the present embodiment, as an example, a case will be described in which the coordinate calculation unit 45 projects feature points onto a two-dimensional plane whose coordinate axes are axes PC1 and PC2 obtained as a result of principal component analysis. Hereinafter, a two-dimensional plane whose coordinate axes are axis PC1 and axis PC2 obtained as a result of principal component analysis will be referred to as a feature amount plane. Also, feature points projected onto a feature plane for visualization are called projected feature points.

図7は、主成分分析により処理された射影特徴量点の一例を示す図である。つまり、図7は、特徴量平面における射影特徴量点の一例を示す図である。この図7に示すグラフにおいて、軸PC1とは、特徴量空間において特徴量点のばらつきが最も大きくなる方向と平行な軸である。また、この図7に示すグラフにおいて、軸PC2とは、軸PC1に直交する方向のうち特徴量空間において特徴量点のばらつきが最も大きくなる方向と平行な軸である。図7には、ある細胞に3種類の化学物質、すなわち化学物質Ch1、化学物質Ch2、化学物質Ch3を添加した場合のグラフを示す。この一例では、化学物質Ch1とは、Paclitaxelであり、化学物質Ch2とは、Etoposideであり、化学物質Ch3とは、化学物質Xである。また、この図7に示すグラフにおいて、プロットP1-mは、化学物質Ch1が添加された細胞の射影特徴量点を示す。また、このプロットP1-mの添字mは、細胞に添加した化学物質の濃度を、低い方から高い方に順に示す。すなわち、プロットP1-1は、最も低い濃度の化学物質Ch1が添加された細胞の射影特徴量点を示す。また、プロットP1-8は、最も高い濃度の化学物質Ch1が添加された細胞の射影特徴量点を示す。 FIG. 7 is a diagram showing an example of projected feature points processed by principal component analysis. That is, FIG. 7 is a diagram showing an example of projected feature points on the feature plane. In the graph shown in FIG. 7, the axis PC1 is an axis parallel to the direction in which the variation of feature points is greatest in the feature space. Further, in the graph shown in FIG. 7, the axis PC2 is an axis parallel to the direction in which the dispersion of feature points in the feature space is the largest among the directions orthogonal to the axis PC1. FIG. 7 shows a graph when three types of chemical substances, namely, chemical substance Ch1, chemical substance Ch2, and chemical substance Ch3 are added to a certain cell. In this example, the chemical substance Ch1 is Paclitaxel, the chemical substance Ch2 is Etoposide, and the chemical substance Ch3 is chemical substance X. Furthermore, in the graph shown in FIG. 7, plot P1-m indicates the projected feature value point of the cell to which the chemical substance Ch1 has been added. Furthermore, the subscript m of this plot P1-m indicates the concentration of the chemical substance added to the cells in order from the lowest to the highest. That is, the plot P1-1 shows the projected feature point of the cell to which the lowest concentration of chemical substance Ch1 was added. Plot P1-8 shows the projected feature point of the cell to which the highest concentration of chemical substance Ch1 was added.

本実施形態における特徴量には細胞群の集団としての形態についての特徴量の時間変化を示す特徴量が含まれているため、座標算出部45は、特徴量の時間変化を含めて特徴量の中から主成分の軸(軸PC1及び軸PC2)を決定している。これにより、座標算出部45は、時間変化を含めた特徴量の情報を損なうことなく、多くの種類の特徴量を2軸の指標に要約することができる。すなわち、座標算出部45によれば、化学物質を添加した後の細胞の形態変化を、その形態変化の特徴を際立たせつつ、視覚化することができる。 Since the feature amounts in this embodiment include feature amounts indicating time changes in feature amounts regarding the morphology of a group of cells, the coordinate calculation unit 45 calculates the feature amount including time changes in the feature amounts. The principal component axes (axis PC1 and axis PC2) are determined from among them. Thereby, the coordinate calculation unit 45 can summarize many types of feature quantities into two-axis indicators without impairing information on the feature quantities including temporal changes. That is, according to the coordinate calculation unit 45, it is possible to visualize the morphological change of cells after adding a chemical substance while highlighting the characteristics of the morphological change.

図6に戻り、濃度軌跡算出部46による濃度軌跡の算出について説明する。
ステップS209:濃度軌跡算出部46は、座標算出部45が特徴量空間における座標を算出した特徴量点から、特徴量点の濃度軌跡を算出する。ここで濃度軌跡とは、特徴量点を、細胞に添加された化学物質の濃度の順に並べることにより得られる軌跡である。つまり、濃度軌跡算出部46は、特徴量算出部44が算出した特徴量点を、細胞に添加された物質の濃度の順に並べてできる軌跡を算出する。
Returning to FIG. 6, calculation of the density trajectory by the density trajectory calculation unit 46 will be explained.
Step S209: The density locus calculation unit 46 calculates the density locus of the feature point from the feature point whose coordinates in the feature space have been calculated by the coordinate calculation unit 45. Here, the concentration trajectory is a trajectory obtained by arranging feature points in order of concentration of chemical substances added to cells. In other words, the concentration trajectory calculation unit 46 calculates a trajectory formed by arranging the feature points calculated by the feature amount calculation unit 44 in the order of the concentration of the substance added to the cell.

ここでは、濃度軌跡算出部46が、特徴量点が主成分分析により2次元平面に射影された特徴量点から濃度軌跡を算出する場合について説明する。濃度軌跡の具体例について図8を参照し説明する。図8は、本実施形態の濃度軌跡の一例を示す図である。
図8に示すように、濃度軌跡算出部46は、最も低い濃度の化学物質Ch1が添加された細胞のプロットP1-1から、最も高い濃度の化学物質Ch1が添加された細胞のプロットP1-8までを、順に並べることにより、特徴量点の軌跡を算出する。より具体的には、濃度軌跡算出部46は、プロットP1-1と、プロットP1-2とを線分L1によって接続する。また、濃度軌跡算出部46は、プロットP1-2と、プロットP1-3とを線分L2によって接続する。さらに、濃度軌跡算出部46は、プロットP1-3からプロットP1-8までを線分L3から線分L7によって順に接続する。
Here, a case will be described in which the density locus calculation unit 46 calculates a density locus from feature points projected onto a two-dimensional plane by principal component analysis. A specific example of the density locus will be described with reference to FIG. 8. FIG. 8 is a diagram showing an example of a density trajectory according to this embodiment.
As shown in FIG. 8, the concentration locus calculation unit 46 calculates from a plot P1-1 of cells to which the lowest concentration of chemical substance Ch1 has been added to a plot P1-8 of cells to which the highest concentration of chemical substance Ch1 has been added. By arranging the above in order, the locus of the feature points is calculated. More specifically, the concentration trajectory calculation unit 46 connects the plot P1-1 and the plot P1-2 with a line segment L1. Further, the concentration trajectory calculation unit 46 connects the plot P1-2 and the plot P1-3 by a line segment L2. Furthermore, the concentration trajectory calculation unit 46 sequentially connects plots P1-3 to P1-8 by line segments L3 to L7.

ステップS210:表示部50は、ステップS208及びステップS209において作成された軌跡をグラフとして表示する。この一例においては、表示部50は、図8に示すグラフを表示する。 Step S210: The display unit 50 displays the trajectory created in step S208 and step S209 as a graph. In this example, the display unit 50 displays the graph shown in FIG. 8.

なお、特徴量点を2次元や3次元の空間の低次元の空間に射影する処理や、軌跡をグラフとして表示する処理は視覚化のために行われる処理であり省略されてよい。つまり、ステップS208、ステップS209、及びステップS210の処理は省略されてもよい。 以降の処理においては、特徴量空間における特徴量点について処理が行われる。ただし、以降の処理は、特徴量平面などの低次元の空間に射影された射影特徴量点について行われてもよい。例えば、以降の処理は、図7において示した特徴量平面における射影特徴量点について行われてもよい。低次元の空間に射影された射影特徴量点について行われる場合であっても、低次元の空間に射影された射影特徴量点についての処理は、特徴量空間における特徴量点についての処理と同様である。 Note that the process of projecting feature points onto a low-dimensional space of a two-dimensional or three-dimensional space and the process of displaying a trajectory as a graph are processes performed for visualization and may be omitted. That is, the processes of step S208, step S209, and step S210 may be omitted. In subsequent processing, processing is performed on feature points in the feature space. However, the subsequent processing may be performed on projected feature points projected onto a low-dimensional space such as a feature plane. For example, the subsequent processing may be performed on projected feature points on the feature plane shown in FIG. Even when processing is performed on projected feature points projected onto a low-dimensional space, the processing on projected feature points projected onto a low-dimensional space is the same as the processing on feature points in the feature space. It is.

≪変化領域の特定の例≫
ステップS211:変化領域判定部47は、形態変化領域を、細胞に添加された化学物質の濃度の変化に対する特徴量空間における特徴量点の変化の大きさに基づいて判定する。ここで形態変化領域とは、特徴量空間において、細胞に添加された化学物質の濃度の変化に対する特徴量点の変化の大きさが所定の値以上となる化学物質の濃度の範囲である。つまり、変化領域判定部47は、形態変化領域を、細胞に添加された化学物質の濃度の変化に対する特徴量の変化に基づいて判定する。
<<Specific example of change area>>
Step S211: The changed region determining unit 47 determines a morphologically changed region based on the magnitude of change in the feature point in the feature space with respect to the change in the concentration of the chemical substance added to the cell. Here, the morphological change region is a range of concentrations of chemical substances in the feature space in which the magnitude of change in feature points with respect to changes in the concentration of chemical substances added to cells is greater than or equal to a predetermined value. In other words, the changed region determining unit 47 determines the morphologically changed region based on the change in the feature amount with respect to the change in the concentration of the chemical substance added to the cell.

ここで、特徴量点とは、特徴量空間における細胞の形状に関する複数の特徴量それぞれの代表値の組により指定される点であるから、特徴量点の変化は細胞の形態変化を示す。 また、細胞に添加された化学物質の濃度の変化に対する特徴量点の変化は、この化学物質の種類に応じて異なる。例えば、強い毒性をもつ化学物質が細胞に添加された場合、添加される化学物質の濃度を僅かに上げただけで細胞は死滅してしまい、その死滅への過程において化学物質の濃度の変化に対し特徴量は急激に変化する。特徴量が急激に変化した後(つまり、細胞が死滅した後)は、添加される化学物質の濃度を上げても細胞は死滅したままであり特徴量に変化はみられない。一方、細胞に作用する効果の小さい(例えば、毒性が弱い)化学物質が細胞に添加された場合、添加される化学物質の濃度をある程度まで上げないと特徴量に変化はみられない。 Here, a feature point is a point specified by a set of representative values of each of a plurality of feature amounts related to the shape of a cell in the feature space, so a change in a feature point indicates a change in the shape of a cell. Further, the change in the feature value point with respect to the change in the concentration of the chemical substance added to the cell differs depending on the type of the chemical substance. For example, if a highly toxic chemical substance is added to a cell, even a slight increase in the concentration of the chemical substance will cause the cell to die, and in the process of dying, the cell will die due to changes in the concentration of the chemical substance. On the other hand, the feature values change rapidly. After the feature value changes rapidly (that is, after the cell dies), the cell remains dead and no change is observed in the feature value even if the concentration of the added chemical substance is increased. On the other hand, when a chemical substance that has a small effect on cells (for example, has low toxicity) is added to cells, no change is observed in the feature amount unless the concentration of the added chemical substance is increased to a certain level.

本実施形態では、化学物質の濃度の範囲は、コントロール領域、形態変化領域、及び死細胞領域に分類される。
コントロール領域とは、細胞に添加される化学物質の濃度を最も低い濃度から上げたときに、化学物質の濃度に対する特徴量の変化が小さい濃度の範囲である。コントロール領域では、化学物質の細胞に作用する効果は小さい。細胞に作用する効果の小さい化学物質では、コントロール領域の範囲が大きくなる。
形態変化領域とは、細胞に添加される化学物質の濃度を上げていったときに、化学物質の濃度に対する特徴量の変化が大きくなる濃度の範囲である。形態変化領域では、化学物質の細胞に作用する効果は大きい。以下、形態変化領域に含まれる濃度を形態変化濃度ともいう。形態変化濃度は、細胞の形態が変化する濃度に対応する。
死細胞領域とは、細胞に添加される化学物質の濃度を上げていったときに、細胞が死滅し化学物質の濃度に対する特徴量の変化が小さくなる濃度の範囲である。死細胞領域では細胞が死滅しているため、特徴量は小さくなり、そのため化学物質の濃度に対する特徴量の変化も小さくなる。また、添加する細胞に対して強い毒性をもつ化学物質では、死細胞領域の範囲が大きくなる。
In this embodiment, the range of chemical substance concentrations is classified into a control region, a morphological change region, and a dead cell region.
The control region is a concentration range in which when the concentration of a chemical substance added to a cell is increased from the lowest concentration, the characteristic amount changes little with respect to the concentration of the chemical substance. In the control region, the effect of chemicals on cells is small. For chemical substances that have a small effect on cells, the range of the control region becomes larger.
The morphological change region is a concentration range in which the change in feature amount with respect to the concentration of a chemical substance becomes large when the concentration of a chemical substance added to a cell is increased. In the region of morphological change, the effects of chemical substances on cells are significant. Hereinafter, the concentration included in the shape change region will also be referred to as the shape change concentration. The morphological change concentration corresponds to the concentration at which the cell morphology changes.
The dead cell region is a concentration range in which, when the concentration of a chemical substance added to cells is increased, the cells die and the change in feature amount with respect to the concentration of the chemical substance becomes small. In the dead cell region, the cells are dead, so the feature amount becomes small, and therefore the change in the feature amount with respect to the concentration of the chemical substance also becomes small. Furthermore, when a chemical substance is added that is highly toxic to cells, the area of dead cells increases.

なお、本実施形態では、説明の便宜上、化学物質の濃度を、所定の濃度を単位として表す。例えば、濃度が1とは、所定の濃度の1倍の濃度であり、濃度が8とは、所定の濃度の8倍の濃度である。本実施形態では、細胞に添加される各化学物質の濃度の中で最も低い濃度は1であり、細胞に添加される各化学物質の濃度の中で最も高い濃度は8である。 Note that in this embodiment, for convenience of explanation, the concentration of a chemical substance is expressed in units of predetermined concentration. For example, a density of 1 is a density that is 1 times the predetermined density, and a density of 8 is a density that is 8 times the predetermined density. In this embodiment, the lowest concentration among the concentrations of each chemical substance added to the cells is 1, and the highest concentration among the concentrations of each chemical substance added to the cells is 8.

変化領域判定部47は、細胞に添加される化学物質の濃度の範囲の中からコントロール領域及び細胞死領域を判定し、判定したコントロール領域及び細胞死領域を除いた化学物質の濃度の範囲を形態変化領域であると判定する。ここでは一例として、変化領域判定部47は、形態変化領域を、細胞に添加された物質の濃度の変化に対する特徴量の変化に基づいて判定する。図9から図12を参照し、変化領域判定部47の形態変化領域の判定の方法について説明する。 The change region determining unit 47 determines a control region and a cell death region from a range of concentrations of a chemical substance added to cells, and forms a range of concentration of the chemical substance excluding the determined control region and cell death region. It is determined that the area is a changing area. Here, as an example, the changed region determination unit 47 determines a morphologically changed region based on a change in the feature amount with respect to a change in the concentration of a substance added to the cell. With reference to FIGS. 9 to 12, a method of determining a shape change area by the change area determination unit 47 will be described.

図9は、本実施形態に係る特徴量点のコントロール領域中心からの距離と化学物質濃度との関係の一例を示す図である。ここで特徴量点のコントロール領域中心からの距離とは、特徴量空間における距離である。この距離は、特徴量点の座標と、コントロール領域中心の座標とに基づいて変化領域判定部47により算出される。この距離の単位は無次元である。グラフCd1は、Etoposideについて特徴量点のコントロール領域の中心からの距離と化学物質濃度との関係を示すグラフである。グラフCd2は、Paclitaxelについて特徴量点のコントロール領域の中心からの距離と化学物質濃度との関係を示すグラフである。グラフCd3は、化学物質Xについて特徴量点のコントロール領域の中心からの距離と化学物質濃度との関係を示すグラフである。 FIG. 9 is a diagram showing an example of the relationship between the distance of the feature point from the center of the control region and the chemical substance concentration according to the present embodiment. Here, the distance of the feature point from the center of the control area is the distance in the feature space. This distance is calculated by the change area determination unit 47 based on the coordinates of the feature point and the coordinates of the center of the control area. The unit of this distance is dimensionless. Graph Cd1 is a graph showing the relationship between the distance of the feature point from the center of the control region and the chemical substance concentration for Etoposide. Graph Cd2 is a graph showing the relationship between the distance of the feature point from the center of the control region and the chemical substance concentration for Paclitaxel. Graph Cd3 is a graph showing the relationship between the distance of the feature point from the center of the control area and the chemical substance concentration for chemical substance X.

コントロール領域を判定するために、変化領域判定部47は、まずコントロール領域の中心の座標を判定する。ここでコントロール領域の中心とは、一例として、細胞に添加される各化学物質の濃度の中で最も低い濃度に対する特徴量点間の重心である。例えば、コントロール領域の中心は、濃度が1のEtoposideに対する特徴量点と、濃度が1のPaclitaxelに対する特徴量点と、濃度が1の化学物質Xに対する特徴量点との重心である。 In order to determine the control area, the changing area determination unit 47 first determines the coordinates of the center of the control area. Here, the center of the control region is, for example, the center of gravity between the feature points for the lowest concentration among the concentrations of each chemical substance added to the cells. For example, the center of the control region is the center of gravity of the feature point for Etoposide at a concentration of 1, the feature point for Paclitaxel at a concentration of 1, and the feature point for chemical substance X at a concentration of 1.

変化領域判定部47は、特徴量空間において、各化学物質に対する特徴量点のコントロール領域の中心からの距離が、コントロール距離より小さい特徴量点を、特徴量点の座標と、コントロール領域の中心の座標に基づいて判定する。ここで、コントロール距離は、各化学物質に共通して予め決められた距離である。例えば、変化領域判定部47は、Etoposideに対する特徴量点のコントロール領域の中心からの距離が、コントロール距離より小さい特徴量点を判定する。例えば、変化領域判定部47は、Paclitaxelに対する特徴量点のコントロール領域の中心からの距離が、コントロール距離より小さい特徴量点を判定する。例えば、変化領域判定部47は、化学物質Xに対する特徴量点のコントロール領域の中心からの距離が、コントロール距離より小さい特徴量点を判定する。コントロール距離を示す情報は、記憶部43に記憶される。
なお、コントロール距離は、化学物質ごとに予め決められてもよい。
The change area determining unit 47 determines, in the feature space, feature points for each chemical substance whose distance from the center of the control region is smaller than the control distance, based on the coordinates of the feature points and the center of the control region. Determine based on coordinates. Here, the control distance is a predetermined distance common to each chemical substance. For example, the change area determining unit 47 determines a feature point for Etoposide whose distance from the center of the control area is smaller than the control distance. For example, the change area determining unit 47 determines a feature point for Paclitaxel whose distance from the center of the control area is smaller than the control distance. For example, the change region determination unit 47 determines a feature point for chemical substance X whose distance from the center of the control region is smaller than the control distance. Information indicating the control distance is stored in the storage unit 43.
Note that the control distance may be determined in advance for each chemical substance.

なお、コントロール距離は、細胞に添加される各化学物質の最も低い濃度(1の濃度)に対する特徴量点の特徴量空間における座標に基づいて決められる距離が用いられてもよい。例えば、コントロール距離は、細胞に添加される各化学物質の最も低い濃度(1の濃度)に対する特徴量点とコントロール中心との距離それぞれが、コントロール距離以下となるように決定される。また、コントロール距離は、細胞の形態変化に則して決められる距離が用いられてもよい。コントロール距離として、細胞の形態変化に則して決められる距離が用いられる場合、コントロール距離を大きくすればするほど、コントロール領域に含まれる濃度に対する細胞の形態変化は大きくなる。
本実施形態において距離とは、一例として、ユークリッド距離やマハラビノス距離である。
Note that the control distance may be a distance determined based on the coordinates of the feature point in the feature space with respect to the lowest concentration (concentration of 1) of each chemical substance added to the cell. For example, the control distance is determined such that the distance between the feature point and the control center for the lowest concentration (concentration of 1) of each chemical substance added to the cell is equal to or less than the control distance. Further, as the control distance, a distance determined in accordance with changes in cell morphology may be used. When a distance determined in accordance with cell morphological changes is used as the control distance, the larger the control distance, the greater the cell morphological changes relative to the concentration contained in the control region.
In this embodiment, the distance is, for example, the Euclidean distance or the Maharabinos distance.

変化領域判定部47は、判定した特徴量点に対応する化学物質の濃度をコントロール領域に含まれる濃度であると判定する。変化領域判定部47は、判定した濃度に基づいてコントロール領域を判定する。 The change region determining unit 47 determines that the concentration of the chemical substance corresponding to the determined feature point is a concentration included in the control region. The change area determination unit 47 determines a control area based on the determined density.

変化領域判定部47は、グラフCd1から、Etoposideについて化学物質濃度が1及び2に対する特徴量点がコントロール領域の中心からの距離が、コントロール距離より小さいと特徴量点の座標と、コントロール領域の中心の座標に基づいて判定する。したがって、変化領域判定部47は、Etoposideのコントロール領域が濃度1及び2であると判定する。変化領域判定部47は、グラフCd2から、Paclitaxelについて化学物質濃度が1、2、3、4及び5に対する特徴量点がコントロール領域の中心からの距離が、コントロール半径より小さいと特徴量点の座標と、コントロール領域の中心の座標に基づいて判定する。したがって、変化領域判定部47は、Paclitaxelのコントロール領域が濃度1、2、3、4及び5であると判定する。変化領域判定部47は、グラフCd3から、化学物質Xについて化学物質濃度が1、2、3、4、5、6及び7に対する特徴量点のコントロール領域の中心からの距離が、コントロール半径より小さいと特徴量点の座標と、コントロール領域の中心の座標に基づいて判定する。したがって、変化領域判定部47は、化学物質Xのコントロール領域が濃度1、2、3、4、5、6及び7であると判定する。 The change area determining unit 47 determines from the graph Cd1 that the distance of the feature point for Etoposide with chemical substance concentrations of 1 and 2 from the center of the control area is smaller than the control distance, the coordinates of the feature point and the center of the control area. Judgment is made based on the coordinates of Therefore, the change area determination unit 47 determines that the Etoposide control area has densities 1 and 2. From the graph Cd2, the change area determination unit 47 determines the coordinates of the feature points for Paclitaxel with chemical substance concentrations of 1, 2, 3, 4, and 5 if the distance from the center of the control area is smaller than the control radius. The determination is made based on the coordinates of the center of the control area. Therefore, the change area determination unit 47 determines that the control areas of Paclitaxel are concentrations 1, 2, 3, 4, and 5. The change area determination unit 47 determines from the graph Cd3 that the distances from the center of the control area of the feature points for chemical substance concentrations of 1, 2, 3, 4, 5, 6, and 7 for chemical substance X are smaller than the control radius. The determination is made based on the coordinates of the feature point and the coordinates of the center of the control area. Therefore, the change region determination unit 47 determines that the control region of chemical substance X has concentrations of 1, 2, 3, 4, 5, 6, and 7.

図10は、本実施形態に係る化学物質ごとの形態変化領域の開始濃度の一例を示す図である。形態変化領域の開始濃度とは、細胞の形状に関する複数の種類の特徴量が所定の量だけ変化し始めた化学物質の濃度である。ここで所定の量とは、コントロール距離に対応する化学物質の濃度の範囲において、細胞の形状に関する複数の種類の特徴量が変化する量である。例えば、形態変化領域の開始濃度とは、形態変化領域に含まれる濃度のうち最も低い濃度である。変化領域判定部47は、コントロール領域の中において最も高い化学物質濃度の次に高い濃度を形態変化領域の開始濃度であると判定する。例えば、変化領域判定部47は、Etoposideの形態変化領域開始濃度を3であると判定する。変化領域判定部47は、Cytochalasin Bの形態変化領域の開始濃度を7であると判定する。変化領域判定部47は、化学物質Xの形態変化領域の開始濃度を8であると判定する。 FIG. 10 is a diagram showing an example of the starting concentration of the shape change region for each chemical substance according to the present embodiment. The starting concentration of the morphological change region is the concentration of the chemical substance at which a plurality of types of feature amounts related to the shape of the cell begin to change by a predetermined amount. Here, the predetermined amount is the amount by which a plurality of types of feature amounts related to the shape of the cell change in the range of the concentration of the chemical substance corresponding to the control distance. For example, the starting concentration of the shape change region is the lowest concentration among the concentrations included in the shape change region. The change area determining unit 47 determines the next highest concentration of the chemical substance in the control area to be the starting concentration of the form change area. For example, the changed area determination unit 47 determines that the starting concentration of the morphological changed area of Etoposide is 3. The change area determination unit 47 determines that the starting concentration of the morphological change area of Cytochalasin B is 7. The change area determination unit 47 determines that the starting concentration of the form change area of the chemical substance X is 8.

このように、変化領域判定部47は、コントロール領域に基づいて形態変化領域の開始濃度を求める。ここでコントロール領域は、図9において説明したように、細胞に添加される化学物質の濃度の変化に対する特徴量の変化に基づいて求められる。したがって、変化領域判定部47は、細胞に添加される化学物質の濃度の変化に対する特徴量の変化に基づいて形態変化濃度を求める。さらに、図9において説明したように、形態変化濃度を求めることは、特徴量の変化量と閾値とを比較して形態変化濃度を求める。 In this manner, the changed area determination unit 47 determines the starting density of the morphologically changed area based on the control area. Here, as explained in FIG. 9, the control region is determined based on the change in the feature amount with respect to the change in the concentration of the chemical substance added to the cell. Therefore, the changed area determining unit 47 determines the morphological change concentration based on the change in the feature amount with respect to the change in the concentration of the chemical substance added to the cell. Further, as explained in FIG. 9, the morphological change density is determined by comparing the amount of change in the feature amount with a threshold value.

Etoposide、Doxorubicin、Latrunculin A、Vinblastine、及び17-AGGは、他の化学物質に比べて形態変化領域の開始濃度が低いことがわかる。5-Fluorouracil、Cytochalasin B、及びPaclitaxelは、Etoposide、Doxorubicin、Latrunculin A、Vinblastine、及び17-AGGに比べて形態変化領域の開始濃度が高いことがわかる。化学物質Xは、他の化学物質に比べて形態変化領域の開始濃度が高いことがわかる。 It can be seen that Etoposide, Doxorubicin, Latrunculin A, Vinblastine, and 17-AGG have lower starting concentrations in the morphological change region than other chemicals. It can be seen that 5-Fluorouracil, Cytochalasin B, and Paclitaxel have higher starting concentrations in the morphological change region than Etoposide, Doxorubicin, Latrunculin A, Vinblastine, and 17-AGG. It can be seen that chemical substance X has a higher initial concentration in the shape change region than other chemical substances.

図11は、本実施形態に係る特徴量点の死細胞領域の中心からの距離と化学物質濃度との関係の一例を示す図である。ここで特徴量点の死細胞領域の中心からの距離とは、特徴量空間における距離である。この距離は、特徴量点の座標と、死細胞領域の中心の座標とに基づいて変化領域判定部47により算出される。グラフDd1は、Etoposideについて特徴量点の死細胞領域の中心からの距離と化学物質濃度との関係を示すグラフである。グラフDd2は、Paclitaxelについて特徴量点の死細胞領域の中心からの距離と化学物質濃度との関係を示すグラフである。グラフDd3は、化学物質Xについて特徴量点の死細胞領域の中心からの距離と化学物質濃度との関係を示すグラフである。 FIG. 11 is a diagram showing an example of the relationship between the distance of the feature point from the center of the dead cell region and the chemical substance concentration according to the present embodiment. Here, the distance of the feature point from the center of the dead cell region is the distance in the feature space. This distance is calculated by the changed area determining unit 47 based on the coordinates of the feature point and the coordinates of the center of the dead cell area. Graph Dd1 is a graph showing the relationship between the distance of the feature point from the center of the dead cell region and the chemical substance concentration for Etoposide. Graph Dd2 is a graph showing the relationship between the distance of the feature point from the center of the dead cell region and the chemical substance concentration for Paclitaxel. Graph Dd3 is a graph showing the relationship between the distance of the feature point from the center of the dead cell region and the chemical substance concentration for chemical substance X.

変化領域判定部47は、特徴量空間において、各化学物質に対する特徴量点の死細胞領域の中心からの距離が、死細胞距離より小さい特徴量点を死細胞領域に含まれる特徴量点であると判定する。ここで死細胞領域の中心とは、例えば、細胞に添加される各化学物質の濃度の中で最も高い濃度に対する特徴量点間の重心である。死細胞領域の中心は、例えば、濃度が8のEtoposideに対する特徴量点と、濃度が8のPaclitaxelに対する特徴量点と、濃度が8の化学物質Xに対する特徴量点との重心である。死細胞距離とは、化学物質に共通して予め決められた距離である。例えば、変化領域判定部47は、Etoposideに対する特徴量点の死細胞領域の中心からの距離が、死細胞距離より小さい特徴量点を判定する。例えば、変化領域判定部47は、Paclitaxelに対する特徴量点の死細胞領域の中心からの距離が、死細胞距離より小さい特徴量点を判定する。例えば、変化領域判定部47は、化学物質Xに対する特徴量点の死細胞領域の中心からの距離が、死細胞距離より小さい特徴量点を判定する。死細胞距離を示す情報は、記憶部43に記憶される。
なお、死細胞距離は、化学物質ごとに予め決められてもよい。
The changed region determination unit 47 determines, in the feature space, feature points for each chemical substance whose distance from the center of the dead cell region is smaller than the dead cell distance as feature points included in the dead cell region. It is determined that Here, the center of the dead cell area is, for example, the center of gravity between the feature points for the highest concentration of each chemical substance added to the cell. The center of the dead cell region is, for example, the center of gravity of the feature point for Etoposide at a concentration of 8, the feature point for Paclitaxel at a concentration of 8, and the feature point for chemical substance X at a concentration of 8. The dead cell distance is a predetermined distance common to chemical substances. For example, the changed region determining unit 47 determines a feature point for Etoposide whose distance from the center of the dead cell region is smaller than the dead cell distance. For example, the changed region determining unit 47 determines a feature point for Paclitaxel whose distance from the center of the dead cell region is smaller than the dead cell distance. For example, the changed region determination unit 47 determines a feature point for chemical substance X whose distance from the center of the dead cell region is smaller than the dead cell distance. Information indicating the dead cell distance is stored in the storage unit 43.
Note that the dead cell distance may be determined in advance for each chemical substance.

なお、死細胞距離は、細胞に添加される各化学物質の最も高い濃度(8の濃度)に対する特徴量点の特徴量空間における座標に基づいて決められる距離が用いられてもよい。また、死細胞距離は、細胞の形態変化に則して決められる距離が用いられてもよい。死細胞距離として、細胞の形態変化に則して決められる距離が用いられる場合、死細胞距離を大きくすればするほど、死細胞領域に含まれる濃度に対する細胞の形態変化は大きくなる。 Note that, as the dead cell distance, a distance determined based on the coordinates in the feature space of the feature point for the highest concentration (concentration 8) of each chemical substance added to the cell may be used. Further, as the dead cell distance, a distance determined based on changes in cell morphology may be used. When a distance determined in accordance with changes in cell morphology is used as the dead cell distance, the larger the dead cell distance is, the greater the change in cell morphology with respect to the concentration contained in the dead cell region.

変化領域判定部47は、グラフDd1から、Etoposideについて化学物質濃度が7及び8に対する特徴量点が死細胞領域の中心からの距離が、死細胞距離より小さいと特徴量プロットの座標と、死細胞領域の中心の座標に基づいて判定する。したがって、変化領域判定部47は、Etoposideの死細胞領域が濃度7及び8であると判定する。変化領域判定部47は、グラフDd2から、Paclitaxelについて化学物質濃度が6、7及び8に対する特徴量点が死細胞領域の中心からの距離が、死細胞距離より小さいと特徴量点の座標と、死細胞領域の中心の座標に基づいて判定する。したがって、変化領域判定部47は、Paclitaxelの死細胞領域が濃度6、7及び8であると判定する。変化領域判定部47は、グラフDd3から、化学物質Xについて特徴量点が死細胞領域の中心からの距離が、死細胞距離より小さい化学物質濃度はないと特徴量点の座標と、死細胞領域の中心の座標に基づいて判定する。したがって、変化領域判定部47は、化学物質Xの死細胞領域はないと判定する。 From the graph Dd1, the change area determining unit 47 determines that the distance of the feature point for chemical substance concentrations 7 and 8 for Etoposide from the center of the dead cell region is smaller than the dead cell distance, the coordinates of the feature plot and the dead cell. Determine based on the coordinates of the center of the area. Therefore, the changed region determining unit 47 determines that the dead cell regions of Etoposide have concentrations of 7 and 8. The change area determining unit 47 determines from the graph Dd2 that the distances of the feature points for chemical substance concentrations of 6, 7, and 8 for Paclitaxel from the center of the dead cell region are smaller than the dead cell distance, the coordinates of the feature points, Judgment is made based on the coordinates of the center of the dead cell area. Therefore, the changed region determining unit 47 determines that the dead cell regions of Paclitaxel have concentrations of 6, 7, and 8. The change area determining unit 47 determines from the graph Dd3 that there is no chemical substance concentration for chemical substance X where the distance from the center of the dead cell area is smaller than the dead cell distance, and determines the coordinates of the feature point and the dead cell area. Judgment is made based on the coordinates of the center of. Therefore, the changed region determining unit 47 determines that there is no dead cell region of chemical substance X.

図12は、本実施形態に係る化学物質ごとの死細胞領域の一例を示す図である。変化領域判定部47は、各化学物質について、形態変化領域の開始濃度より高い濃度の範囲から死細胞領域を除いた濃度の範囲を形態変化領域と判定する。つまり、変化領域判定部47は、形態変化領域の開始濃度より高い濃度の範囲から、細胞の形状に関する複数の種類の特徴量の変化が所定の量以下となる濃度の範囲を除いた範囲を形態変化領域と判定する。例えば、変化領域判定部47は、Etoposideについて、形態変化領域の開始濃度3より高い濃度の範囲から死細胞領域である濃度7及び8の範囲を除いた領域を形態変化領域と判定する。例えば、変化領域判定部47は、Paclitaxelについて、形態変化領域の開始濃度である濃度6より高い濃度の範囲から死細胞領域である濃度6、7及び8の濃度の範囲を除くと濃度の範囲は残らないため、形態変化領域は存在しないと判定する。変化領域判定部47は、化学物質Xについて、死細胞領域は存在しないため、形態変化領域の開始濃度より高い濃度の範囲である8の濃度の範囲を形態変化領域と判定する。 FIG. 12 is a diagram showing an example of dead cell areas for each chemical substance according to this embodiment. For each chemical substance, the changed area determining unit 47 determines, for each chemical substance, a concentration range that is higher than the starting concentration of the morphologically changed area, excluding the dead cell area, as the morphologically changed area. In other words, the change region determination unit 47 determines the shape of the shape change region by excluding the concentration range in which the change in a plurality of types of feature quantities related to the shape of the cell is equal to or less than a predetermined amount from the concentration range higher than the starting concentration of the shape change region. Determined as a changing area. For example, the changed region determining unit 47 determines, for Etoposide, a region obtained by excluding the range of concentrations 7 and 8, which are dead cell regions, from the range of concentrations higher than the starting concentration 3 of the morphologically changed region, as the morphologically changed region. For example, the changed region determination unit 47 determines that the concentration range of Paclitaxel is determined by excluding the concentration range of concentrations 6, 7, and 8, which are dead cell regions, from the concentration range higher than concentration 6, which is the starting concentration of the morphological change region. Since no region remains, it is determined that no shape change region exists. Since there is no dead cell region for the chemical substance X, the changed region determination unit 47 determines the concentration range of 8, which is a concentration range higher than the starting concentration of the morphological change region, to be the morphological change region.

このように、形態変化濃度は、細胞の形態が変化してから細胞が細胞死するまでの濃度を含む。
また、このように、変化領域判定部47は、死細胞領域に基づいて形態変化領域を求める。ここで死細胞領域は、図11において説明したように、細胞に添加される化学物質の濃度の変化に対する特徴量の変化に基づいて求められる。したがって、変化領域判定部47は、細胞に添加される化学物質の濃度の変化に対する特徴量の変化に基づいて形態変化濃度を求める。さらに、図9において説明したように、形態変化濃度を求めることは、特徴量の変化量と閾値とを比較して形態変化濃度を求める。
Thus, the morphological change concentration includes the concentration from when the cell's morphology changes until the cell dies.
In addition, in this way, the changed area determination unit 47 determines the morphologically changed area based on the dead cell area. Here, as explained in FIG. 11, the dead cell area is determined based on the change in the feature amount with respect to the change in the concentration of the chemical substance added to the cell. Therefore, the changed area determining unit 47 determines the morphological change concentration based on the change in the feature amount with respect to the change in the concentration of the chemical substance added to the cell. Further, as explained in FIG. 9, the morphological change density is determined by comparing the amount of change in the feature amount with a threshold value.

再び、図6に戻り化学物質のスクリーニングの動作の説明を続ける。
ステップS212:類似性判定部48は、ステップS211において変化領域判定部47により判定された形態変化領域を、細胞に添加された化学物質の間において比較することにより、化学物質同士の類似性を判定する。つまり、類似性判定部48は、異なる特徴量の内、細胞の形態が変化する形態変化濃度に対応する特徴量を異なる化学物質同士で比較して、化学物質同士の類似性を判定する。したがって、類似性判定部48は、ステップS207及びステップS211の多変量解析により解析された結果が示す濃度の変化に対する特徴量の変化に基づいて化学物質同士の類似性を判定する。つまり、類似性判定部48は、複数の特徴量が多変量解析により解析された結果に基づいて化学物質同士の類似性を判定する。
Returning to FIG. 6 again, the explanation of the chemical substance screening operation will be continued.
Step S212: The similarity determination section 48 determines the similarity between chemical substances by comparing the morphological change regions determined by the change region determination section 47 in step S211 between the chemical substances added to the cells. do. That is, the similarity determining unit 48 compares the feature amount corresponding to the morphological change concentration at which the cell morphology changes, among different feature amounts, between different chemical substances, and determines the similarity between the chemical substances. Therefore, the similarity determining unit 48 determines the similarity between chemical substances based on the change in the feature amount with respect to the change in concentration indicated by the results of the multivariate analysis in steps S207 and S211. In other words, the similarity determination unit 48 determines the similarity between chemical substances based on the results of multivariate analysis of a plurality of feature amounts.

ここで化学物質同士の類似性とは、化学物質が細胞に添加されたときに、化学物質が変化させる細胞の形状の特徴量の種類や変化の大きさが、化学物質同士において類似していることである。本実施形態において化学物質同士の類似性を判定することで、化学物質同士の作用機序などの性質の類似性を判定できる。すなわち、既知の化学物質に対する未知の化学物質の作用機序などの性質の類似性が判定できるため、効率的に化学物質のスクリーニングを行うことができる。 Here, similarity between chemical substances means that when a chemical substance is added to a cell, the types and magnitude of changes in the features of the cell shape that the chemical substance changes are similar between the chemical substances. That's true. In this embodiment, by determining the similarity between chemical substances, it is possible to determine the similarity in properties such as the mechanism of action between the chemical substances. That is, since it is possible to determine the similarity of properties such as the mechanism of action of an unknown chemical substance to a known chemical substance, it is possible to efficiently screen chemical substances.

ここで図13を参照し図12におけるステップS212において類似性判定部48が化学物質同士の類似性を判定する処理の詳細について説明する。
図13は、本実施形態に係る制御装置による化学物質同士の特徴量空間における特徴量点間の比較の動作の一例を示すフローチャートである。
Now, with reference to FIG. 13, details of the process in which the similarity determining unit 48 determines the similarity between chemical substances in step S212 in FIG. 12 will be described.
FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of the operation of comparing feature points in the feature space between chemical substances by the control device according to the present embodiment.

ステップS301:類似性判定部48は、類似性を判定する対象の化学物質の特徴量空間における特徴量点について、一方の形態変化領域に含まれる特徴量点のそれぞれについて、他方の形態変化領域に含まれる特徴量点のうち最も近い距離にある特徴量点を特徴量点の座標に基づいて探索する。 Step S301: Regarding the feature points in the feature space of the target chemical substance for which similarity is to be determined, for each feature point included in one shape change region, the similarity determination unit 48 determines whether the feature points included in one shape change region are Among the included feature points, the closest feature point is searched based on the coordinates of the feature point.

ここでステップS301の類似性判定部48の動作について図14を参照し説明する。 図14は、本実施形態に係る制御装置による化学物質同士の特徴量空間における特徴量点間の比較の方法の一例を示す図である。類似性判定部48の処理は高次元の特徴量空間における特徴量点について行われる。ただし、図14では、視覚化のために主成分分析の結果得られた特徴量平面に、化学物質A、化学物質B、及び化学物質Xについての射影特徴量点が示されている。つまり、図14に示す特徴量平面は、特徴量空間のある平面が抜き出された平面であり、図14に示す射影特徴量点は、特徴量空間における特徴量点がこの平面に射影された点である。 Here, the operation of the similarity determination unit 48 in step S301 will be explained with reference to FIG. 14. FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a method of comparing feature points in the feature space between chemical substances by the control device according to the present embodiment. The processing of the similarity determination unit 48 is performed on feature points in a high-dimensional feature space. However, in FIG. 14, projected feature points for chemical substance A, chemical substance B, and chemical substance X are shown on the feature plane obtained as a result of principal component analysis for visualization. In other words, the feature plane shown in FIG. 14 is a plane from which a certain plane of the feature space is extracted, and the projected feature points shown in FIG. It is a point.

図14に示す例では、類似性判定部48は、化学物質Xについて、化学物質Aとの類似性、及び化学物質Bとの類似性を判定する。
化学物質Aについての形態変化領域ChAは、プロットPA-1~プロットPA-5からなる。化学物質Bについての形態変化領域ChBは、プロットPB-1~プロットPB-5からなる。化学物質Xについての形態変化領域ChXは、プロットPX-1~プロットPX-3からなる。
In the example shown in FIG. 14, the similarity determination unit 48 determines the similarity of chemical substance X to chemical substance A and the similarity to chemical substance B.
The morphological change area ChA for chemical substance A consists of plots PA-1 to PA-5. The morphological change region ChB for chemical substance B consists of plots PB-1 to PB-5. The morphological change region ChX for chemical substance X consists of plots PX-1 to PX-3.

類似性判定部48は、形態変化領域ChXに含まれるプロットPX-1からの距離が最も近い特徴量点を、形態変化領域ChAに含まれるプロットPA-1~プロットPA-5の中から探索する。類似性判定部48は、プロットPX-1からの距離が距離d1であるプロットPA-3を、プロットPX-1からの距離が最も近い特徴量点であると特徴量点の座標に基づいて判定する。同様に、類似性判定部48は、プロットPX-2からの距離が距離d2であるプロットPA-4を、プロットPX-2からの距離が最も近い特徴量点であると特徴量点の座標に基づいて判定する。類似性判定部48は、プロットPX-3からの距離が距離d3であるプロットPA-5を、プロットPX-3からの距離が最も近い特徴量点であると特徴量点の座標に基づいて判定する。
ただし、形態変化領域に含まれる特徴量点に対応する化学物質の濃度と、この特徴量点からの距離が最も近いと判定される特徴量点に対応する化学物質の濃度とは同じであるとは限らない。例えば、プロットPX-1に対応する化学物質の濃度と、プロットPA-3に対応する化学物質の濃度とは同じであるとは限らない。
The similarity determination unit 48 searches for the feature point having the closest distance from the plot PX-1 included in the shape change area ChX from among the plots PA-1 to PA-5 included in the shape change area ChA. . The similarity determining unit 48 determines that the plot PA-3 whose distance from the plot PX-1 is the distance d1 is the feature point whose distance from the plot PX-1 is the closest, based on the coordinates of the feature point. do. Similarly, the similarity determination unit 48 determines that the plot PA-4 whose distance from the plot PX-2 is the distance d2 is the feature point whose distance from the plot PX-2 is the closest. Judgment based on The similarity determining unit 48 determines that the plot PA-5 whose distance from the plot PX-3 is the distance d3 is the feature point whose distance from the plot PX-3 is the closest, based on the coordinates of the feature point. do.
However, it is assumed that the concentration of the chemical substance corresponding to the feature point included in the morphological change region is the same as the concentration of the chemical substance corresponding to the feature point determined to be closest in distance from this feature point. is not limited. For example, the concentration of a chemical substance corresponding to plot PX-1 and the concentration of a chemical substance corresponding to plot PA-3 are not necessarily the same.

類似性判定部48は、形態変化領域ChXに含まれるプロットPX-1からの距離が最も近い特徴量点を、形態変化領域ChBに含まれるプロットPB-1~プロットPB-5の中から探索する。類似性判定部48は、プロットPX-1からの距離が距離d4であるプロットPB-2を、プロットPX-1からの距離が最も近い特徴量点であると特徴量点の座標に基づいて判定する。同様に、類似性判定部48は、プロットPX-2からの距離が距離d5であるプロットPB-3を、プロットPX-2からの距離が最も近い特徴量点であると特徴量点の座標に基づいて判定する。類似性判定部48は、プロットPX-3からの距離が距離d6であるプロットPB-3を、プロットPX-3からの距離が最も近い特徴量点であると特徴量点の座標に基づいて判定する。 The similarity determination unit 48 searches for the feature point having the closest distance from the plot PX-1 included in the morphological change area ChX from among the plots PB-1 to PB-5 included in the morphological change area ChB. . The similarity determination unit 48 determines that the plot PB-2 whose distance from the plot PX-1 is the distance d4 is the feature point whose distance from the plot PX-1 is the closest based on the coordinates of the feature point. do. Similarly, the similarity determination unit 48 determines that the plot PB-3 whose distance from the plot PX-2 is the distance d5 is the feature point whose distance from the plot PX-2 is the closest. Judgment based on The similarity determination unit 48 determines that the plot PB-3 whose distance from the plot PX-3 is a distance d6 is the feature point whose distance from the plot PX-3 is the closest based on the coordinates of the feature point. do.

図13に戻り、制御装置による化学物質同士の特徴量平面における特徴量点間の比較の動作の説明を続ける。
ステップS302:類似性判定部48は、化学物質Xの形態変化領域の特徴量点と、ステップS301において判定した化学物質Aの形態変化領域の最も近い特徴量点とのそれぞれの距離の平均を特徴量点の座標に基づいて算出する。類似性判定部48は、例えば、形態変化領域ChXと形態変化領域ChAとに対して、距離d1、距離d2、及び距離d3の3つの距離の平均を特徴量点の座標に基づいて算出する。
一方、類似性判定部48は、化学物質Xの形態変化領域の特徴量点と、ステップS301において判定した化学物質Bの形態変化領域の最も近い特徴量点とのそれぞれの距離の平均を特徴量点の座標に基づいて算出する。類似性判定部48は、例えば、形態変化領域ChXと形態変化領域ChBとに対して、距離d4、距離d5、及び距離d6の3つの距離の平均を特徴量点の座標に基づいて算出する。
Returning to FIG. 13, the operation of comparing feature points on the feature plane between chemical substances by the control device will be continued.
Step S302: The similarity determination unit 48 calculates the average distance between the feature point of the shape change region of chemical substance X and the closest feature point of the shape change region of chemical substance A determined in step S301. Calculate based on the coordinates of the quantitative point. The similarity determination unit 48 calculates, for example, the average of three distances, distance d1, distance d2, and distance d3, between the shape change area ChX and the shape change area ChA based on the coordinates of the feature points.
On the other hand, the similarity determination unit 48 calculates the average distance between the feature point of the shape change region of chemical substance X and the closest feature point of the shape change region of chemical substance B determined in step S301 as a feature value. Calculate based on the coordinates of the point. The similarity determination unit 48 calculates, for example, the average of three distances, distance d4, distance d5, and distance d6, between the shape change region ChX and the shape change region ChB based on the coordinates of the feature points.

ステップS303:類似性判定部48は、類似性の判定対象である化学物質のなかから、未知の化学物質Xに最も類似する既知の化学物質を判定する。類似性判定部48は、ステップS302において算出した形態変化領域の特徴量点間の距離の平均が最も小さい化学物質を、未知の化学物質Xに最も類似する既知の化学物質であると判定する。
図14に示す例においては、類似性判定部48は、形態変化領域ChAをもつ化学物質Aを、化学物質Xに最も類似する既知の化学物質であると判定する。
Step S303: The similarity determination unit 48 determines the known chemical substance that is most similar to the unknown chemical substance X from among the chemical substances that are the targets of similarity determination. The similarity determining unit 48 determines that the chemical substance with the smallest average distance between the feature amount points of the shape change region calculated in step S302 is the known chemical substance that is most similar to the unknown chemical substance X.
In the example shown in FIG. 14, the similarity determining unit 48 determines that the chemical substance A having the morphological change region ChA is the known chemical substance that is most similar to the chemical substance X.

制御装置41は、判定結果に基づいて、細胞に生じさせる形態変化について、未知の化学物質Xを分類することができる。
なお、本実施形態では、制御装置41は、未知の化学物質Xと既知の化学物質との類似性を判定する場合について説明したが、これに限らない。制御装置41は、既知の化学物質間において類似性を判定してもよい。
Based on the determination result, the control device 41 can classify the unknown chemical substance X with respect to the morphological change caused in cells.
In the present embodiment, a case has been described in which the control device 41 determines the similarity between the unknown chemical substance X and the known chemical substance, but the present invention is not limited to this. The control device 41 may determine the similarity between known chemical substances.

≪まとめ≫
以上説明したように、本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法は、異なる化学物質がそれぞれ異なる濃度で添加された細胞の顕微鏡画像に含まれる細胞の形状に関する複数の特徴量に基づいて、異なる化学物質同士の類似性を判定することと、判定した結果を出力することとを有する。
この構成により、本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、細胞の形状に関する複数の特徴量に基づいて異なる化学物質同士の類似性を判定できるため、化学物質のスクリーニングにおけるコストと時間を削減することができる。 本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、化学物質同士の類似性を判定することで、化学物質同士の作用機序などの性質の類似性を判定できる。すなわち、本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、既知の化学物質に対する未知の化学物質の作用機序などの性質の類似性が判定できるため、効率的に化学物質のスクリーニングを行うことができる。
≪Summary≫
As explained above, the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment uses a plurality of feature quantities related to the shape of cells included in microscopic images of cells to which different chemical substances have been added at different concentrations. The method includes determining the similarity between different chemical substances based on the same, and outputting the determined result.
With this configuration, in the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment, the similarity between different chemical substances can be determined based on a plurality of feature amounts related to the shape of cells, so that the chemical substance screening method is cost effective. and time can be reduced. In the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment, by determining the similarity between chemical substances, it is possible to determine the similarity in properties such as the mechanism of action between the chemical substances. That is, in the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment, it is possible to determine the similarity of properties such as the action mechanism of an unknown chemical substance to a known chemical substance, so that chemical substance screening can be performed efficiently. It can be performed.

また、本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、複数の特徴量が多変量解析により解析された結果に基づいて化学物質同士の類似性を判定する。
この構成により、本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、複数の特徴量が多変量解析により解析された結果に基づいて化学物質同士の類似性を判定することができるため、多変量解析により解析された結果に基づいて化学物質同士の類似性を判定しない場合に比べて化学物質のスクリーニングの精度を高くすることができる。
Furthermore, in the chemical substance screening method provided by the control device 41 of this embodiment, the similarity between chemical substances is determined based on the results of analyzing a plurality of feature amounts by multivariate analysis.
With this configuration, in the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment, the similarity between chemical substances can be determined based on the results of multivariate analysis of a plurality of feature amounts. , the accuracy of chemical substance screening can be increased compared to the case where similarity between chemical substances is not determined based on the results of multivariate analysis.

また、本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、異なる化学物質同士の類似性を判定することは、異なる特徴量の内、細胞の形態が変化する形態変化濃度に対応する特徴量を異なる化学物質同士で比較して、異なる化学物質同士の類似性を判定する。
この構成により、本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、化学物質が細胞に生じさせる形態変化が大きい化学物質の濃度の範囲に限定して化学物質同士の類似性を判定できるため、化学物質が細胞に生じさせる形態変化が大きい化学物質の濃度の範囲に限定せずに化学物質同士の類似性を判定する場合に比べて、化学物質のスクリーニングにおけるコストと時間を削減することができる。
Furthermore, in the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment, determining the similarity between different chemical substances corresponds to the morphological change concentration at which the cell morphology changes among the different feature quantities. The feature values of different chemical substances are compared to determine the similarity between different chemical substances.
With this configuration, in the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment, similarity between chemical substances is determined by limiting the concentration range of the chemical substance to which the chemical substance causes a large morphological change in cells. This reduces the cost and time of chemical screening compared to determining similarity between chemicals without limiting the range of concentrations of chemicals that cause large morphological changes in cells. be able to.

また、本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、細胞に添加される化学物質の濃度の変化に対する特徴量の変化に基づいて形態変化濃度を求めることを有する。
この構成により、本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、細胞の形態の変化が開始される濃度より高い濃度の範囲に限定して化学物質同士の類似性を判定できるため、細胞の形態の変化が開始される濃度より高い濃度の範囲に限定しない場合に比べ、化学物質のスクリーニングにおけるコストと時間を削減することができる。
Further, the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment includes determining the morphological change concentration based on the change in the feature amount with respect to the change in the concentration of the chemical substance added to the cell.
With this configuration, in the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment, similarity between chemical substances can be determined limited to a concentration range higher than the concentration at which cell morphology changes. , the cost and time in screening chemicals can be reduced compared to not limiting the range of concentrations above the concentration at which cell morphology changes begin.

また、本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、形態変化濃度は、細胞の形態が変化してから細胞が細胞死するまでの濃度を含む。
この構成により、本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、細胞の細胞死を生じさせる濃度より低い濃度の範囲に限定して化学物質同士の類似性を判定できるため、細胞の細胞死を生じさせる濃度より低い濃度の範囲に限定しない場合に比べ、化学物質のスクリーニングにおけるコストと時間を削減することができる。
In addition, in the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment, the morphological change concentration includes the concentration from when the cell morphology changes until the cell dies.
With this configuration, in the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment, similarity between chemical substances can be determined limited to a concentration range lower than the concentration that causes cell death. The cost and time of chemical screening can be reduced compared to not limiting the range of concentrations below those that cause cell death.

本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、形態変化濃度を求めることは、特徴量の変化量と閾値とを比較して形態変化濃度を求める。
この構成により、本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、形態変化濃度は特徴量の変化量と閾値とを比較して求められるため、形態変化濃度を簡便に求めることができる。
In the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment, determining the morphological change concentration involves comparing the amount of change in the feature amount with a threshold value to determine the morphological change concentration.
With this configuration, in the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment, the morphological change concentration is obtained by comparing the amount of change in the feature amount with the threshold value, so that the morphological change concentration can be easily obtained. can.

また、本実施形態の制御装置41が提供する化学物質のスクリーニング方法では、異なる化学物質は、既知の化学物質と、未知の化学物質とが含まれ、既知の化学物質と、未知の化学物質との類似性を判定する。
この構成により、既知の化学物質と、未知の化学物質との類似性を判定できるため、未知の化学物質が既知の化学物質のいずれと類似しているかを判定することができる。
Further, in the chemical substance screening method provided by the control device 41 of the present embodiment, the different chemical substances include known chemical substances and unknown chemical substances, and the known chemical substances and unknown chemical substances. Determine the similarity of.
With this configuration, it is possible to determine the similarity between a known chemical substance and an unknown chemical substance, so it is possible to determine which of the known chemical substances the unknown chemical substance is similar to.

なお、制御装置41は、ステップS207及びステップS211での複数の特徴量を多変量解析により解析する処理を行う代わりに、ステップS207及びステップS211での複数の特徴量を多変量解析により解析する処理を外部装置に行わせてもよい。ここで外部装置とは、制御装置41の外部に設けられた装置である。この外部装置は、制御装置41とは別に下部ケーシング13に設けられてもよいし、培養観察装置11とは独立して設けられてもよい。この外部装置は、多変量解析の演算処理を実行するプロセッサ、及び多変量解析の解析結果を記憶する記憶部を備える。 Note that the control device 41 performs the process of analyzing the plurality of feature quantities by multivariate analysis in step S207 and step S211, instead of performing the process of analyzing the plurality of feature quantities by multivariate analysis in step S207 and step S211. may be performed by an external device. Here, the external device is a device provided outside the control device 41. This external device may be provided in the lower casing 13 separately from the control device 41, or may be provided independently from the culture observation device 11. This external device includes a processor that executes arithmetic processing of multivariate analysis, and a storage unit that stores analysis results of multivariate analysis.

制御装置41がステップS207及びステップS211での複数の特徴量を多変量解析により解析する処理を外部装置に行わせる場合、ステップS205においてCPU42は、ステップS204において特徴量算出部44が算出した各細胞の特徴量を、外部装置に供給する。ステップS212では、CPU42は、外部装置が行った複数の特徴量を多変量解析により解析する処理の結果を取得し、類似性判定部48に供給する。類似性判定部48は、外部装置が行った複数の特徴量を多変量解析により解析する処理の結果に基づいて、異なる化学物質同士の類似性を判定する。 When the control device 41 causes an external device to perform the process of analyzing a plurality of feature quantities by multivariate analysis in steps S207 and S211, the CPU 42 in step S205 analyzes each cell calculated by the feature quantity calculation unit 44 in step S204. The feature quantity is supplied to an external device. In step S<b>212 , the CPU 42 acquires the results of the process performed by the external device to analyze a plurality of feature amounts by multivariate analysis, and supplies the results to the similarity determination unit 48 . The similarity determination unit 48 determines the similarity between different chemical substances based on the results of a process performed by an external device in which a plurality of feature amounts are analyzed by multivariate analysis.

また、制御装置41は、ステップS201からステップS205までの、顕微鏡画像に含まれる細胞の形状に関する複数の特徴量を算出し記憶させる処理を、外部装置に行わせてもよい。この外部装置は、上述の外部装置と同じ装置であってもよいし、上述の外部装置とは別の装置であってもよい。制御装置41がステップS201からステップS205までの処理を外部装置に行わせる場合、制御装置41は、外部装置が算出した複数の特徴量を取得し、ステップS206以降の処理を行う。 Further, the control device 41 may cause an external device to perform the process of calculating and storing a plurality of feature amounts related to the shape of cells included in the microscope image from step S201 to step S205. This external device may be the same device as the above-mentioned external device, or may be a different device from the above-mentioned external device. When the control device 41 causes an external device to perform the processes from step S201 to step S205, the control device 41 acquires a plurality of feature amounts calculated by the external device and performs the processes from step S206 onwards.

表示部50は、類似性判定部48が判定した異なる化学物質同士の類似性の判定結果を表示する。つまり、本実施形態の化学物質のスクリーニング方法は、判定した結果を出力することとを有する。 The display unit 50 displays the determination result of the similarity between different chemical substances determined by the similarity determination unit 48. In other words, the chemical substance screening method of this embodiment includes outputting the determined results.

なお、本実施形態においては、ステップS211において変化領域判定部47が形態変化領域を判定する際に、コントロール領域及び細胞死領域を判定する場合について説明したが、これに限らない。コントロール領域を示す情報、及び細胞死領域を示す情報が、予め記憶部43に記憶されていてもよい。コントロール領域を示す情報、及び細胞死領域を示す情報が予め記憶部43に記憶されている場合、変化領域判定部47は、記憶部43からコントロール領域を示す情報、及び細胞死領域を示す情報を取得し、取得したコントロール領域を示す情報が示すコントロール領域、及び取得した細胞死領域を示す情報が示す細胞死領域を除いた化学物質の濃度の範囲を形態変化領域であると判定してよい。 In the present embodiment, a case has been described in which the changed region determining section 47 determines a control region and a cell death region when determining a morphologically changed region in step S211, but the present invention is not limited to this. Information indicating the control region and information indicating the cell death region may be stored in the storage unit 43 in advance. If the information indicating the control area and the information indicating the cell death area are stored in the storage unit 43 in advance, the changed area determination unit 47 receives the information indicating the control area and the information indicating the cell death area from the storage unit 43. The range of concentration of the chemical substance excluding the control region indicated by the obtained information indicating the control region and the cell death region indicated by the obtained information indicating the cell death region may be determined to be the morphological change region.

また、本実施形態においては、ステップS211において変化領域判定部47は、形態変化領域を判定するために、コントロール領域、細胞死領域、及び形態変化領域の開始濃度を判定したが、これに限らない。ステップS211において変化領域判定部47は、形態変化領域を判定する代わりに、コントロール領域、細胞死領域、及び形態変化領域の開始濃度のうち少なくも1つを判定してもよい。つまり、変化領域判定部47は、多変量解析により解析された結果に基づいて、細胞の形態の変化が開始される濃度を判定してもよい。また、変化領域判定部47は、多変量解析により解析された結果に基づいて、前細胞の細胞死を生じさせる濃度を判定してもよい。 Further, in the present embodiment, in step S211, the changed region determining unit 47 determines the starting concentrations of the control region, the cell death region, and the morphologically changed region in order to determine the morphologically changed region, but the invention is not limited to this. . In step S211, the changed area determination unit 47 may determine at least one of the control area, the cell death area, and the starting concentration of the morphological change area, instead of determining the morphological change area. In other words, the change region determining unit 47 may determine the concentration at which cell morphology starts to change based on the results of multivariate analysis. Further, the changed region determination unit 47 may determine the concentration that causes cell death of the previous cell based on the results of multivariate analysis.

また、変化領域判定部47は、コントロール領域及び細胞死領域を求めずに、形態変化領域を求めてもよい。例えば、変化領域判定部47は、距離の上限と下限に含まれる濃度を形態変化領域と判定してもよい。変化領域判定部47は、多変量解析により解析された結果に基づいて、細胞の形態の変化が開始される濃度、及び細胞の形態の変化が終了する濃度を判定してもよい。変化領域判定部47は、判定した細胞の形態の変化が開始される濃度から細胞の形態の変化が終了する濃度の範囲を、形態変化領域と判定してよい。 Further, the changed region determination unit 47 may determine the morphologically changed region without determining the control region and the cell death region. For example, the changed area determination unit 47 may determine that the density included in the upper and lower limits of the distance is the morphological changed area. The change region determination unit 47 may determine the concentration at which the change in cell morphology begins and the concentration at which the change in cell morphology ends based on the results of multivariate analysis. The changing region determination unit 47 may determine the range of concentrations from the determined concentration at which the change in cell morphology begins to the concentration at which the change in cell morphology ends to be the morphological change region.

ステップS211において変化領域判定部47が、コントロール領域、細胞死領域、及び形態変化領域の開始濃度のうち少なくも1つを判定する場合、ステップS212において類似性判定部48は、コントロール領域、細胞死領域、及び形態変化領域の開始濃度のうち少なくも1つに基づいて、化学物質の濃度の範囲を限定し、化学物質同士の類似性を判定してもよい。 When the changed region determination unit 47 determines at least one of the control region, cell death region, and morphological change region starting concentration in step S211, the similarity determination unit 48 determines the control region, cell death region, and morphological change region in step S212. The concentration range of the chemical substance may be limited based on at least one of the starting concentration of the region and the shape change region, and the similarity between the chemical substances may be determined.

例えば、類似性判定部48は、コントロール領域を除いた化学物質の濃度の範囲を、細胞に添加された化学物質の間において比較することにより、化学物質同士の類似性を判定してよい。別の一例では、類似性判定部48は、細胞死領域を除いた化学物質の濃度の範囲を、細胞に添加された化学物質の間において比較することにより、化学物質同士の類似性を判定してよい。また、別の一例では、類似性判定部48は、形態変化領域の開始濃度より高い化学物質の濃度の範囲を、細胞に添加された化学物質の間において比較することにより、化学物質同士の類似性を判定してよい。また、類似性判定部48は、コントロール領域において化学物質同士の類似性を判定してもよい。類似性判定部48は、細胞死領域において化学物質同士の類似性を判定してもよい。 For example, the similarity determining unit 48 may determine the similarity between chemical substances by comparing the concentration range of chemical substances excluding the control region between the chemical substances added to the cells. In another example, the similarity determining unit 48 determines the similarity between chemical substances by comparing the concentration range of the chemical substances excluding the cell death area between the chemical substances added to the cells. It's fine. In another example, the similarity determination unit 48 compares the concentration range of chemical substances higher than the starting concentration of the morphological change region between the chemical substances added to the cells, thereby determining the similarity between the chemical substances. You can determine the gender. Further, the similarity determination unit 48 may determine the similarity between chemical substances in the control region. The similarity determining unit 48 may determine the similarity between chemical substances in the cell death region.

なお、上記の実施形態においては、コントロール領域は、細胞に添加される各化学物質の最も低い濃度に対する特徴量点間の重心からの所定の距離に基づいて判定され、死細胞領域は、細胞に添加される各化学物質の最も高い濃度に対する特徴量点間の重心からの所定の距離に基づいて判定される場合について説明したが、コントロール領域や死細胞領域は、予め取得された既知の化学物質のデータを用いて決定されてもよい。 In the above embodiment, the control region is determined based on a predetermined distance from the center of gravity between feature points for the lowest concentration of each chemical substance added to cells, and the dead cell region is We have explained the case where the determination is made based on the predetermined distance from the center of gravity between the feature points for the highest concentration of each added chemical substance, but the control area and dead cell area are determined based on the known chemical substance obtained in advance. may be determined using data from

なお、上記の実施形態においては、既知の化学物質がPaclitaxel及びEtoposideである場合について説明したが、これに限らない。既知の化学物質は、存在するいずれの化学物質であってもよい。例えば、既知の化学物質は、PD-180970や、図10及び図12において示したDoxorubicin、5-Fluorouracil、Cytochalasin B、Latrunculin A、Vinblastine、及び17-AAGであってもよい。 Note that in the above embodiment, a case has been described in which the known chemical substances are Paclitaxel and Etoposide, but the present invention is not limited thereto. A known chemical can be any chemical that exists. For example, known chemicals may be PD-180970, Doxorubicin, 5-Fluorouracil, Cytochalasin B, Latrunculin A, Vinblastine, and 17-AAG shown in FIGS. 10 and 12.

また、上記の実施形態においては、既知の化学物質が2種類である場合について説明したが、これに限らない。上記の実施形態における化学物質のスクリーニングにおいて、1種類、または3種類以上の既知の化学物質が用いられてもよい。 Further, in the above embodiment, a case has been described in which there are two types of known chemical substances, but the present invention is not limited to this. In screening for chemical substances in the above embodiments, one type, or three or more types of known chemical substances may be used.

また、上記の実施形態においては、コントロール領域を判定する際に、コントロール領域の中心が、細胞に添加される各化学物質の濃度の中で最も低い濃度に対する特徴量点間の重心である場合について説明したが、これに限らない。コントロール領域の中心は、細胞の形態の変化に基づいて決定されてもよい。つまり、コントロール領域の中心は、特徴量の変化に基づいて決定されてもよい。 Furthermore, in the above embodiment, when determining the control region, the center of the control region is the center of gravity between the feature points for the lowest concentration among the concentrations of each chemical substance added to the cell. Although explained above, it is not limited to this. The center of the control region may be determined based on changes in cell morphology. That is, the center of the control region may be determined based on a change in the feature amount.

また、上記の実施形態においては、死細胞領域を判定する際に、死細胞領域の中心が、一例として、細胞に添加される各化学物質の濃度の中で最も高い濃度に対する特徴量点間の重心である場合について説明したが、これに限らない。死細胞領域の中心は、例えば、生細胞に対する死細胞の割合に基づいて決定されてもよい。ここで死細胞領域の中心が生細胞に対する死細胞の割合に基づいて決定される場合、死細胞領域の中心は、生細胞に対する死細胞の割合が所定の割合以上となる化学物質の濃度に対する特徴量点に基づいて決定される。 In addition, in the above embodiment, when determining a dead cell area, the center of the dead cell area is, for example, between the feature points for the highest concentration of each chemical substance added to the cell. Although the case where the center of gravity is the center of gravity has been described, the present invention is not limited to this. The center of the dead cell area may be determined, for example, based on the ratio of dead cells to live cells. If the center of the dead cell area is determined based on the ratio of dead cells to living cells, the center of the dead cell area is determined based on the concentration of the chemical substance at which the ratio of dead cells to living cells is greater than or equal to a predetermined ratio. Determined based on quantity points.

また、上記の実施形態においては、一例として、形態変化領域において異なる化学物質同士の類似性を判定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、添加した化学物質の全濃度範囲において類似性を判定してもよい。また、添加した化学物質の一部の濃度範囲において類似性を判定してもよい。 Further, in the above embodiment, as an example, a case has been described in which the similarity between different chemical substances in the morphological change region is determined, but the present invention is not limited to this. For example, similarity may be determined over the entire concentration range of added chemicals. Further, the similarity may be determined within a certain concentration range of the added chemical substance.

(第2実施形態)
以下、図面を参照しながら本発明の第2の実施形態について詳しく説明する。
上記第1の実施形態では、制御装置が、細胞に生じさせる形態変化が大きい化学物質の濃度を判定してから化学物質同士の類似性について判定する場合について説明した。本実施形態では、制御装置は、50%阻害濃度(IC50)の化学物質が添加された場合の細胞の形態の時間変化に基づいて、化学物質同士の類似性について判定する場合について説明する。
本実施形態において用いられる培養観察装置を培養観察装置11aという。
(Second embodiment)
A second embodiment of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings.
In the first embodiment, the control device determines the concentration of a chemical substance that causes a large morphological change in cells, and then determines the similarity between the chemical substances. In this embodiment, a case will be described in which the control device determines the similarity between chemical substances based on the temporal change in cell morphology when a chemical substance at a 50% inhibitory concentration (IC50) is added.
The culture observation device used in this embodiment is called a culture observation device 11a.

図15は、本実施形態に用いられる培養観察装置11aの概要を示すブロック図である。本実施形態に係る培養観察装置11a(図15)と第1の実施形態に係る培養観察装置11(図1)とを比較すると、制御装置41aが異なる。しかし、他の構成要素(上部ケーシング12、下部ケーシング13、観察ユニット22、及び表示部50)が持つ機能は第1の実施形態と同じである。第1の実施形態と同じ機能の説明は省略し、第2の実施形態では、第1の実施形態と異なる部分を中心に説明する。 FIG. 15 is a block diagram showing an overview of the culture observation device 11a used in this embodiment. Comparing the culture observation device 11a (FIG. 15) according to this embodiment with the culture observation device 11 (FIG. 1) according to the first embodiment, the control device 41a is different. However, the functions of the other components (upper casing 12, lower casing 13, observation unit 22, and display section 50) are the same as in the first embodiment. Description of the same functions as in the first embodiment will be omitted, and in the second embodiment, the description will focus on parts that are different from the first embodiment.

制御装置41aは、CPU42aおよび記憶部43を有している。CPU42aは、制御装置41aの各種の演算処理を実行するプロセッサである。CPU42aは、一例としてLSI(Large Scale Integration)などの集積回路で構成される。なお、CPU42aの一部、または全部を、ソフトウェアとして構成してもよい。つまり、CPU42aは、ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせて構成されてもよい。また、CPU42は、プログラムの実行によって、特徴量算出部44a、座標算出部45a、時間軌跡算出部46a、時間軌跡定量化部47a、及び類似化学物質判定部48aとしてそれぞれ機能する。 The control device 41a includes a CPU 42a and a storage section 43. The CPU 42a is a processor that executes various calculation processes of the control device 41a. The CPU 42a is configured of an integrated circuit such as an LSI (Large Scale Integration), for example. Note that part or all of the CPU 42a may be configured as software. That is, the CPU 42a may be configured by combining hardware and software. In addition, the CPU 42 functions as a feature value calculation section 44a, a coordinate calculation section 45a, a time trajectory calculation section 46a, a time trajectory quantification section 47a, and a similar chemical substance determination section 48a, respectively, by executing the program.

≪化学物質のスクリーニングの動作の例≫
以下、図16のフローチャートを参照しつつ、化学物質のスクリーニングの動作の一例を説明する。図16は、本実施形態に用いられる制御装置41aによる既知の化学物質の解析及び未知の化学物質の解析の動作の一例を示すフローチャートである。
≪Example of chemical substance screening operation≫
An example of the chemical substance screening operation will be described below with reference to the flowchart of FIG. 16. FIG. 16 is a flowchart showing an example of the operation of the analysis of known chemical substances and the analysis of unknown chemical substances by the control device 41a used in this embodiment.

ステップS401:制御装置41aは、既知の化学物質の解析を行う。ここでステップS401の処理は、図6のステップS201からステップS209までの処理と同様の処理を経た後に行われる。特徴量算出部44aは、抽出した各細胞の画像について、特徴量をそれぞれ算出する。特徴量算出部44aは、細胞が撮像された経過時間に対応する顕微鏡画像ごと特徴量を算出する。特徴量算出部44aが算出する特徴量の種類には、各細胞の形態についての特徴量、細胞群の集団としての形態についての特徴量が含まれる。
各細胞の形態についての特徴量の種類には、細胞の面積、長さ、幅、長さと幅との比率、周囲長などの約55種類の指標が含まれる。細胞群の集団としての形態についての特徴量には、細胞の分布の広がり、細胞の密集度などの約60種類の指標が含まれる。
Step S401: The control device 41a analyzes known chemical substances. Here, the process of step S401 is performed after the same process as the process from step S201 to step S209 in FIG. 6 has been performed. The feature amount calculation unit 44a calculates feature amounts for each extracted cell image. The feature amount calculation unit 44a calculates a feature amount for each microscope image corresponding to the elapsed time when the cells were imaged. The types of feature amounts calculated by the feature amount calculation unit 44a include feature amounts regarding the morphology of each cell and feature amounts regarding the morphology of a group of cells.
The types of feature amounts for the morphology of each cell include about 55 types of indicators such as cell area, length, width, length-to-width ratio, and perimeter. The characteristic amounts regarding the morphology of the cell group as a group include about 60 types of indicators such as the spread of cell distribution and the density of cells.

座標算出部45aは、特徴量算出部44aが算出した特徴量に関連付けられている、特徴量の種類、化学物質の種類、化学物質の濃度、及び算出対象の顕微鏡画像の撮像時刻ごとに、特徴量空間における特徴量点の座標を算出する。 The coordinate calculation unit 45a calculates features for each type of feature, type of chemical substance, concentration of chemical substance, and imaging time of the microscope image to be calculated, which are associated with the feature calculated by the feature calculation unit 44a. Calculate the coordinates of the feature points in the quantity space.

ここで時間軌跡算出部46aは、座標算出部45aが座標を算出した特徴量点から、特徴量点の時間軌跡及び濃度軌跡を算出してもよい。ここで時間軌跡とは、特徴量空間内の特徴量点について、細胞に添加された化学物質の濃度ごとの特徴量点同士を、顕微鏡画像の撮像時刻の順に線分または曲線を用いて接続して得られる軌跡である。つまり、時間軌跡算出部46aは、特徴量算出部44aが算出した特徴量点を、細胞が撮像された経過時間の順に並べてできる軌跡である時間軌跡を算出する。また、濃度軌跡とは、特徴量空間内の特徴量点について、顕微鏡画像の撮像時刻ごとの特徴量点同士を、細胞に添加された化学物質の濃度の順に線分または曲線を用いて接続して得られる軌跡である。 Here, the time trajectory calculation unit 46a may calculate the time trajectory and density trajectory of the feature point from the feature point whose coordinates have been calculated by the coordinate calculation unit 45a. Here, the time trajectory refers to the feature points in the feature space that connect the feature points for each concentration of the chemical substance added to the cells using line segments or curves in the order of the imaging time of the microscope image. This is the trajectory obtained by That is, the time trajectory calculation unit 46a calculates a time trajectory, which is a trajectory formed by arranging the feature points calculated by the feature amount calculation unit 44a in the order of elapsed time when the cells were imaged. In addition, a concentration trajectory is a line or curve that connects feature points in the feature space for each imaging time of a microscope image in the order of the concentration of the chemical substance added to the cell. This is the trajectory obtained by

ここで図17を参照し、濃度軌跡及び時間軌跡の具体例について説明する。濃度軌跡及び時間軌跡は、高次元の特徴量空間において算出される。ただし、図17では、視覚化のために、高次元の特徴量空間における特徴量点が、主成分分析により特徴量平面における射影特徴量点に射影された一例について示している。後述する図18、図19、及び図21においても同様に、高次元の特徴量空間における特徴量点が、主成分分析により特徴量平面における射影特徴量点に射影された一例について示している。
また、図17、図18、図19、及び図21においては、時間軌跡算出部46aが特徴量点の時間軌跡及び濃度軌跡を算出する場合の一例について示しているが、時間軌跡算出部46aは時間軌跡及び濃度軌跡を算出しなくてもよい。つまり、図17、図18、図19、及び図21において、特徴量点同士は、線分または曲線を用いて接続されなくてもよい。
Here, with reference to FIG. 17, specific examples of the concentration trajectory and the time trajectory will be described. The concentration trajectory and the time trajectory are calculated in a high-dimensional feature space. However, for visualization purposes, FIG. 17 shows an example in which feature points in a high-dimensional feature space are projected onto projected feature points on a feature plane by principal component analysis. Similarly, FIGS. 18, 19, and 21, which will be described later, show examples in which feature points in a high-dimensional feature space are projected onto projected feature points on a feature plane by principal component analysis.
17, FIG. 18, FIG. 19, and FIG. 21 show an example in which the time trajectory calculation unit 46a calculates the time trajectory and density trajectory of the feature point, but the time trajectory calculation unit 46a It is not necessary to calculate the time trajectory and concentration trajectory. That is, in FIGS. 17, 18, 19, and 21, the feature points do not need to be connected using line segments or curves.

図17は、本実施形態に係る高濃度側の濃度軌跡及び50%阻害濃度における時間軌跡の一例を示す図である。図17には、ある細胞に50%阻害濃度(IC50)の1種類の化学物質が添加された場合の時間軌跡が示されている。この時間軌跡は、主成分分析の結果得られた軸PC1及び軸PC2を座標軸とする2次元平面(特徴量平面)に示されている。この時間軌跡は、プロットIC50-tからなる。ただし、プロットIC50-tの添字tは、顕微鏡画像の撮像時刻を、時間の順に示す。すなわち、プロットIC50-1は、最も古い撮像時刻に対する50%阻害濃度(IC50)の濃度に対応する射影特徴量点を示す。また、プロットIC50-5は、最も新しい撮像時刻に対する50%阻害濃度(IC50)の濃度に対応する射影特徴量点を示す。 FIG. 17 is a diagram showing an example of a concentration trajectory on the high concentration side and a time trajectory at a 50% inhibitory concentration according to the present embodiment. FIG. 17 shows the time trajectory when a chemical substance is added to a certain cell at an 50% inhibitory concentration (IC50). This time trajectory is shown on a two-dimensional plane (feature plane) whose coordinate axes are the axis PC1 and the axis PC2 obtained as a result of principal component analysis. This time trajectory consists of the plot IC50-t. However, the subscript t of the plot IC50-t indicates the imaging time of the microscope image in chronological order. That is, the plot IC50-1 shows the projected feature amount point corresponding to the concentration of 50% inhibition concentration (IC50) for the oldest imaging time. Further, the plot IC50-5 shows the projected feature point corresponding to the concentration of 50% inhibition concentration (IC50) for the latest imaging time.

図17には、50%阻害濃度(IC50)の濃度よりも高い濃度に対応する射影特徴量点である高濃度プロットPH1~高濃度プロットPH3が示されている。高濃度プロットPH1~高濃度プロットPH3に対応する顕微鏡画像の撮像時刻は、プロットIC50-3に対応する顕微鏡画像の撮像時刻と同じ撮像時刻である。高濃度プロットPH1~高濃度プロットPH3は、高濃度プロットPH1、高濃度プロットPH2、高濃度プロットPH3の順に、対応する化学物質の濃度は高くなる。
高濃度プロットPH1~高濃度プロットPH3に対しても、プロットIC50-3と同様に、プロットIC50-1、プロットIC50-2、プロットIC50-4、及びプロットIC50-5に対応する顕微鏡画像の撮像時刻に対応する時間軌跡(高濃度プロットPH1―t~高濃度プロットPH3―t)が算出される。
プロットIC50-3、高濃度プロットPH1、高濃度プロットPH2、及び高濃度プロットPH3は、高濃度側線分LH1~高濃度側線分LH3により接続され濃度軌跡を構成する。
FIG. 17 shows high concentration plots PH1 to PH3, which are projected feature points corresponding to concentrations higher than the 50% inhibitory concentration (IC50). The imaging time of the microscope images corresponding to the high density plots PH1 to PH3 is the same imaging time as the imaging time of the microscope image corresponding to the plot IC50-3. In the high concentration plots PH1 to PH3, the concentrations of the corresponding chemical substances increase in the order of high concentration plot PH1, high concentration plot PH2, and high concentration plot PH3.
For the high concentration plot PH1 to high concentration plot PH3, the imaging time of the microscope image corresponding to the plot IC50-1, plot IC50-2, plot IC50-4, and plot IC50-5 is the same as for plot IC50-3. A time trajectory (high concentration plot PH1-t to high concentration plot PH3-t) corresponding to is calculated.
Plot IC50-3, high concentration plot PH1, high concentration plot PH2, and high concentration plot PH3 are connected by high concentration side line segment LH1 to high concentration side line segment LH3 to form a concentration locus.

図18は、本実施形態に係る低濃度側の濃度軌跡及び50%阻害濃度における時間軌跡の一例を示す図である。図18には、図17において示した時間軌跡(プロットIC50-t)に加え、50%阻害濃度(IC50)の濃度よりも低い濃度に対応するプロットである低濃度プロットPL1~低濃度プロットPL3が示されている。低濃度プロットPL1~低濃度プロットPL3は、主成分分析の結果得られた軸PC1及び軸PC2を座標軸とする2次元平面(特徴量平面)に示されている。低濃度プロットPL1~低濃度プロットPL3に対応する顕微鏡画像の撮像時刻は、プロットIC50-3に対応する顕微鏡画像の撮像時刻と同じ撮像時刻である。低濃度プロットPL1~低濃度プロットPL3は、低濃度プロットPL1、低濃度プロットPL2、低濃度プロットPL3の順に、対応する化学物質の濃度は低くなる。
低濃度プロットPL1~低濃度プロットPL3に対しても、プロットIC50-3と同様に、プロットIC50-1、プロットIC50-2、プロットIC50-4、及びプロットIC50-5に対応する顕微鏡画像の撮像時刻に対応する時間軌跡(低濃度プロットPL1―t~低濃度プロットPL3―t)が算出される。
プロットIC50-3、低濃度プロットPL1、低濃度プロットPL2、及び低濃度プロットPL3は、低濃度側線分LL1~低濃度側線分LL3により接続され濃度軌跡を構成する。
FIG. 18 is a diagram showing an example of a concentration trajectory on the low concentration side and a time trajectory at a 50% inhibitory concentration according to the present embodiment. In addition to the time trajectory (plot IC50-t) shown in FIG. 17, FIG. 18 also shows low concentration plots PL1 to PL3, which are plots corresponding to concentrations lower than the 50% inhibitory concentration (IC50). It is shown. The low concentration plots PL1 to PL3 are shown on a two-dimensional plane (feature plane) whose coordinate axes are the axis PC1 and the axis PC2 obtained as a result of principal component analysis. The imaging time of the microscope images corresponding to the low density plots PL1 to PL3 is the same imaging time as the imaging time of the microscope image corresponding to the plot IC50-3. In the low concentration plots PL1 to PL3, the concentrations of the corresponding chemical substances decrease in the order of low concentration plot PL1, low concentration plot PL2, and low concentration plot PL3.
For low concentration plots PL1 to PL3, similarly to plot IC50-3, the imaging time of the microscope images corresponding to plot IC50-1, plot IC50-2, plot IC50-4, and plot IC50-5 A time trajectory (low concentration plot PL1-t to low concentration plot PL3-t) corresponding to is calculated.
The plot IC50-3, the low concentration plot PL1, the low concentration plot PL2, and the low concentration plot PL3 are connected by the low concentration side line segment LL1 to the low concentration side line segment LL3 to form a concentration locus.

図16に戻って化学物質のスクリーニングの動作の一例の説明を続ける。
ステップS402:時間軌跡定量化部47aは、座標算出部45aが算出した特徴量空間における特徴量点について、細胞に添加された化学物質の濃度ごとの特徴量点の定量化を行う。また、時間軌跡定量化部47aは、座標算出部45aが算出した特徴量空間における特徴量点について、顕微鏡画像の撮像時刻ごとの特徴量点の定量化を行う。ここで、細胞に添加された化学物質の濃度ごとの特徴量点の定量化とは、一例として、50%阻害濃度における特徴量点間の距離の算出である。顕微鏡画像の撮像時刻ごとの特徴量点の定量化とは、一例として、50%阻害濃度より高濃度側の特徴量点間の距離の和の算出、及び50%阻害濃度より低濃度側の特徴量点間の距離の和の算出である。50%阻害濃度より高濃度側の特徴量点間の距離の和、及び50%阻害濃度より低濃度側の特徴量点間の距離の和の算出は、それぞれ顕微鏡画像の撮像時刻ごとに算出される。特徴量点間の距離とは、一例として、ユークリッド距離やマハラビノス距離である。
Returning to FIG. 16, the explanation of an example of the chemical substance screening operation will be continued.
Step S402: The time trajectory quantification unit 47a quantifies the feature points in the feature space calculated by the coordinate calculation unit 45a for each concentration of the chemical substance added to the cells. Furthermore, the time trajectory quantification unit 47a quantifies the feature points in the feature space calculated by the coordinate calculation unit 45a for each imaging time of the microscope image. Here, the quantification of feature points for each concentration of a chemical substance added to cells is, for example, calculation of the distance between feature points at a 50% inhibitory concentration. Quantification of feature points for each imaging time of a microscope image includes, for example, calculating the sum of distances between feature points at concentrations higher than 50% inhibitory concentration, and calculating features at concentrations lower than 50% inhibitory concentration. This is a calculation of the sum of distances between quantitative points. The sum of the distances between the feature points on the higher concentration side than the 50% inhibitory concentration and the sum of the distances between the feature points on the lower concentration side than the 50% inhibitory concentration are calculated at each imaging time of the microscope image. Ru. The distance between feature points is, for example, Euclidean distance or Maharabinos distance.

図19は、本実施形態に係る第1の化学物質の50%阻害濃度における時間軌跡の一例を示す図である。この時間軌跡は、主成分分析の結果得られた軸PC1及び軸PC2を座標軸とする2次元平面(特徴量平面)に示されている。第1の化学物質とは、一例として、Paclitaxelである。第1の化学物質の50%阻害濃度における時間軌跡は、プロットPT1~プロットPT5の5つの特徴量点からなる。 FIG. 19 is a diagram showing an example of a time trajectory at a 50% inhibitory concentration of the first chemical substance according to the present embodiment. This time trajectory is shown on a two-dimensional plane (feature plane) whose coordinate axes are the axis PC1 and the axis PC2 obtained as a result of principal component analysis. The first chemical substance is, for example, Paclitaxel. The time trajectory at the 50% inhibitory concentration of the first chemical substance consists of five feature points, plots PT1 to PT5.

図20は、本実施形態に係る第1の化学物質の低濃度側の特徴量点間の距離の和と高濃度側の特徴量点間の距離の和との時間変化の一例を示す図である。図20では、低濃度側の線分の和と高濃度側の線分の和とが撮像時刻に対して示されている。時間軌跡定量化部47aは、低濃度側線分和SL1及び高濃度側線分和SH1を、5つの時刻t1~時刻t5ごとに算出する。 FIG. 20 is a diagram showing an example of a temporal change in the sum of distances between feature points on the low concentration side and the sum of distances between feature points on the high concentration side of the first chemical substance according to the present embodiment. be. In FIG. 20, the sum of the line segments on the low-density side and the sum of the line segments on the high-density side are shown with respect to the imaging time. The time trajectory quantification unit 47a calculates the sum of low-density line segments SL1 and the sum of high-density line segments SH1 at each of five times t1 to t5.

図21は、本実施形態に係る第2の化学物質の50%阻害濃度における時間軌跡の一例を示す図である。図21では、時間軌跡が主成分分析の結果得られた軸PC1及び軸PC2を座標軸とする2次元平面(特徴量平面)に示されている。第2の化学物質とは、一例として、Etoposideである。第2の化学物質の50%阻害濃度における時間軌跡は、プロットET1~プロットET5の5つのプロットからなる。 FIG. 21 is a diagram showing an example of a time trajectory at a 50% inhibitory concentration of the second chemical substance according to the present embodiment. In FIG. 21, the time trajectory is shown on a two-dimensional plane (feature plane) whose coordinate axes are the axis PC1 and the axis PC2 obtained as a result of principal component analysis. The second chemical substance is, for example, Etoposide. The time trajectory at 50% inhibitory concentration of the second chemical consists of five plots, plots ET1 to ET5.

図22は、本実施形態に係る第2の化学物質の低濃度側の特徴量点間の距離の和と高濃度側の特徴量点間の距離の和との時間変化の一例を示す図である。図22では、低濃度側の特徴量点間の距離の和と高濃度側の特徴量点間の距離の和とが撮像時刻に対して示されている。時間軌跡定量化部47aは、低濃度側線分和SL2及び高濃度側線分和SH2を、5つの時刻t1~時刻t5ごとに算出する。 FIG. 22 is a diagram showing an example of a temporal change in the sum of distances between feature points on the low concentration side and the sum of distances between feature points on the high concentration side of the second chemical substance according to the present embodiment. be. In FIG. 22, the sum of the distances between the feature points on the low density side and the sum of the distances between the feature points on the high density side are shown with respect to the imaging time. The time trajectory quantification unit 47a calculates the low-density side line segment sum SL2 and the high-density side line segment sum SH2 at each of five times t1 to t5.

図16に戻って化学物質のスクリーニングの動作の一例の説明を続ける。
ステップS403:時間軌跡定量化部47aは、ステップS402において算出した定量化されたデータをデータベースに登録する。ステップS402において算出した定量化されたデータとは、50%阻害濃度における特徴量点間の距離の和、50%阻害濃度より高濃度側の特徴量点間の距離の和、及び50%阻害濃度より低濃度側の特徴量点間の距離の和である。データベースとは、例えば、記憶部43である。
Returning to FIG. 16, the explanation of an example of the chemical substance screening operation will be continued.
Step S403: The time trajectory quantification unit 47a registers the quantified data calculated in step S402 in the database. The quantified data calculated in step S402 are the sum of distances between feature points at 50% inhibitory concentration, the sum of distances between feature points at concentrations higher than 50% inhibitory concentration, and the 50% inhibitory concentration. This is the sum of distances between feature points on the lower density side. The database is, for example, the storage unit 43.

ステップS404:制御装置41aは、ステップS401において既知の化学物質に対して行ったのと同様に、未知の化学物質の解析を行う。具体的には、制御装置41aは、未知の化学物質について、特徴量の分布に基づいて特徴量空間に特徴量点をプロットする。また制御装置41は、解析結果から得られる時間軌跡及び濃度軌跡の算出を行ってもよい。
ステップS405:時間軌跡定量化部47aは、ステップS402において既知の化学物質に対して行ったのと同様に、未知の化学物質について座標算出部45aが算出した特徴量空間における特徴量点について、細胞に添加された化学物質の濃度ごとの特徴量点の定量化を行う。
Step S404: The control device 41a analyzes the unknown chemical substance in the same way as it did for the known chemical substance in step S401. Specifically, the control device 41a plots feature points in the feature space based on the distribution of the features for the unknown chemical substance. The control device 41 may also calculate a time trajectory and a concentration trajectory obtained from the analysis results.
Step S405: The time trajectory quantification unit 47a calculates the feature point in the feature space calculated by the coordinate calculation unit 45a for the unknown chemical substance, in the same way as it did for the known chemical substance in step S402. The feature points are quantified for each concentration of chemical substances added.

ステップS406:類似化学物質判定部48aは、未知の化学物質が既知の化学物質のいずれと最も類似しているかについての判定を行う。本実施形態では、類似化学物質判定部48aは、未知の化学物質が、既知の化学物質である第1の化学物質(Paclitaxel)と、既知の化学物質である第2の化学物質(Etoposide)とのいずれと最も類似しているかについての判定を行う。つまり、本実施形態の化学物質のスクリーニング方法では、異なる化学物質は、既知の化学物質と、未知の化学物質とが含まれ、既知の化学物質と、未知の化学物質との類似性を判定する。類似化学物質判定部48aの未知の化学物質の判定の動作の詳細は、図23のフローチャートにおいて説明する。 Step S406: The similar chemical substance determining unit 48a determines which of the known chemical substances the unknown chemical substance is most similar to. In this embodiment, the similar chemical substance determining unit 48a determines whether the unknown chemical substance is a first chemical substance (Paclitaxel) which is a known chemical substance and a second chemical substance (Etoposide) which is a known chemical substance. A judgment is made as to which of the following is most similar. In other words, in the chemical substance screening method of this embodiment, the different chemical substances include known chemical substances and unknown chemical substances, and the similarity between the known chemical substance and the unknown chemical substance is determined. . Details of the operation of the similar chemical substance determination unit 48a for determining unknown chemical substances will be explained with reference to the flowchart of FIG. 23.

図23は、本実施形態に係る制御装置41aによる未知の化学物質の判定の動作の一例を示すフローチャートである。
ステップS61:類似化学物質判定部48aは、ステップS405において算出した未知の化学物質の定量化されたデータと、ステップS403においてデータベースに登録された既知の化学物質の定量化されたデータとを比較する。類似化学物質判定部48aは、3つの指標を算出することにより比較を行う。ここで3つの指標とは、IC50距離、低濃度側差分、及び高濃度側差分である。
FIG. 23 is a flowchart showing an example of the operation of determining an unknown chemical substance by the control device 41a according to the present embodiment.
Step S61: The similar chemical substance determining unit 48a compares the quantified data of the unknown chemical substance calculated in step S405 with the quantified data of the known chemical substance registered in the database in step S403. . The similar chemical substance determining unit 48a performs comparison by calculating three indicators. The three indexes here are the IC50 distance, the low concentration difference, and the high concentration difference.

IC50距離とは、特徴量空間において、未知の化学物質に対する50%阻害濃度における特徴量点と、既知の化学物質に対する50%阻害濃度における特徴量点との距離を、顕微鏡画像の撮像時刻が同じ特徴量点間において算出したものである。
低濃度側差分PDLとは、未知の化学物質に対する50%阻害濃度より低濃度側の特徴量点間の距離の和と、既知の化学物質に対する50%阻害濃度より低濃度側の特徴量点間の距離の和との差分が顕微鏡画像の各撮像時刻ごとにおいて算出されたものである。
高濃度側差分PDHとは、未知の化学物質に対する50%阻害濃度より高濃度側の特徴量点間の距離の和と、既知の化学物質に対する50%阻害濃度より濃度軌跡の高濃度側の特徴量点間の距離の和との差分が顕微鏡画像の各撮像時刻ごとにおいて算出されたものである。
The IC50 distance is the distance between a feature point at a 50% inhibitory concentration for an unknown chemical substance and a feature point at a 50% inhibitory concentration for a known chemical substance in the feature space when the microscope images are captured at the same time. This is calculated between feature points.
The low concentration difference PDL is the sum of the distances between feature points at a concentration lower than 50% inhibitory concentration for an unknown chemical substance, and the distance between feature points at a concentration lower than 50% inhibitory concentration for a known chemical substance. The difference from the sum of the distances is calculated at each imaging time of the microscope image.
The high concentration side difference PDH is the sum of the distances between feature points on the higher concentration side than the 50% inhibitory concentration for an unknown chemical substance, and the features on the higher concentration side of the concentration trajectory than the 50% inhibitory concentration for a known chemical substance. The difference from the sum of the distances between the quantitative points is calculated at each imaging time of the microscope image.

図24は、本実施形態に係る未知の化学物質と第1の化学物質との比較の一例を示す図である。図24では、IC50距離PDI、低濃度側差分PDL、及び高濃度側差分PDHが撮像時刻に対して示されている。類似化学物質判定部48aは、IC50距離PDI、低濃度側差分PDL、及び高濃度側差分PDHを算出する。 FIG. 24 is a diagram showing an example of a comparison between an unknown chemical substance and a first chemical substance according to the present embodiment. In FIG. 24, the IC50 distance PDI, the low density difference PDL, and the high density difference PDH are shown with respect to the imaging time. The similar chemical substance determination unit 48a calculates the IC50 distance PDI, the low concentration difference PDL, and the high concentration difference PDH.

図25は、本実施形態に係る未知の化学物質と第2の化学物質との比較の一例を示す図である。図25では、IC50距離EDI、低濃度側差分EDL、及び高濃度側差分EDHが撮像時刻に対して示されている。類似化学物質判定部48aは、IC50距離EDI、低濃度側差分EDL、及び高濃度側差分EDHを算出する。 FIG. 25 is a diagram showing an example of comparison between an unknown chemical substance and a second chemical substance according to the present embodiment. In FIG. 25, the IC50 distance EDI, the low density difference EDL, and the high density difference EDH are shown with respect to the imaging time. The similar chemical substance determining unit 48a calculates the IC50 distance EDI, the low concentration difference EDL, and the high concentration difference EDH.

図23に戻って、制御装置41aによる未知の化学物質の判定の動作の説明を続ける。 ステップS62:類似化学物質判定部48aは、ステップS61において算出した3つの指標の重みづけの選択を行う。類似化学物質判定部48aは3つの指標の各々に対する重みを選択する。例えば、類似化学物質判定部48aは、3つの指標のうちいずれか1つの指標のみを未知の化学物質の判定に用いる場合、この1つの指標の重みを1とし、他の2つの指標の重みをゼロとする。また、類似化学物質判定部48aは、3つの指標の平均を未知の化学物質の判定に用いる場合、3つの指標の重みを全て1とする。類似化学物質判定部48aは、3つの指標の重みを各々任意に選択してよい。 Returning to FIG. 23, the description of the operation of determining an unknown chemical substance by the control device 41a will be continued. Step S62: The similar chemical substance determining unit 48a selects the weighting of the three indicators calculated in step S61. The similar chemical substance determining unit 48a selects a weight for each of the three indicators. For example, when using only one of the three indicators for determining an unknown chemical substance, the similar chemical substance determination unit 48a sets the weight of this one index to 1, and sets the weight of the other two indexes to 1. Set to zero. Furthermore, when using the average of the three indicators for determining an unknown chemical substance, the similar chemical substance determining unit 48a sets the weights of all three indicators to 1. The similar chemical substance determination unit 48a may arbitrarily select the weights of each of the three indicators.

ステップS63:類似化学物質判定部48aは、既知の化学物質の中から未知の化学物質と最も類似する化学物質を判定する。ここで類似化学物質判定部48aは、多変量解析により解析された結果に基づく、所定の濃度における特徴量の複数の時刻毎の大きさの変化と、所定の濃度よりも高濃度である場合の特徴量の複数の時刻毎の大きさの変化と、所定の濃度よりも低濃度である場合の特徴量の複数の時刻毎の大きさの変化とにそれぞれに重みづけされた結果に基づく異なる化学物質同士の類似性を判定する。 Step S63: The similar chemical substance determining unit 48a determines the chemical substance most similar to the unknown chemical substance from among the known chemical substances. Here, the similar chemical substance determination unit 48a determines the change in the magnitude of the feature amount at a predetermined concentration at each time point based on the results analyzed by multivariate analysis, and the change in the magnitude of the feature amount at each time point at a predetermined concentration, Different chemistry based on the results of weighting the changes in the size of the feature quantity at each time and the changes in the size of the feature quantity at each time when the concentration is lower than a predetermined concentration. Determine the similarity between substances.

具体的には、類似化学物質判定部48aは、ステップS61において算出した3つの指標の各々について、各撮像時刻ごとに値の二乗を算出し、算出した二乗の値の和を算出する。類似化学物質判定部48aは、3つの指標の各々について、ステップS62において選択した重みを、算出した二乗の値に乗じ、和を算出する。類似化学物質判定部48aは、算出した和が最も小さい化学物質を、未知の化学物質と最も類似する化学物質であると判定する。なお、類似化学物質判定部48aは、二乗の値の和の代わりに、二乗以外の冪乗の和を算出してもよいし、絶対値の和を算出してもよい。
図24及び図25に示す例では、類似化学物質判定部48aは、第1の化学物質(Paclitaxel)と第2の化学物質(Etoposide)のうち第1の化学物質(Paclitaxel)を未知の化学物質と最も類似する化学物質であると判定する。
Specifically, the similar chemical substance determination unit 48a calculates the square of the value for each imaging time for each of the three indices calculated in step S61, and calculates the sum of the calculated square values. The similar chemical substance determining unit 48a multiplies the calculated square value by the weight selected in step S62 for each of the three indicators, and calculates the sum. The similar chemical substance determining unit 48a determines that the chemical substance with the smallest calculated sum is the chemical substance that is most similar to the unknown chemical substance. Note that, instead of the sum of square values, the similar chemical substance determination unit 48a may calculate the sum of powers other than squares, or may calculate the sum of absolute values.
In the example shown in FIGS. 24 and 25, the similar chemical substance determination unit 48a distinguishes the first chemical substance (Paclitaxel) from the first chemical substance (Paclitaxel) and the second chemical substance (Etoposide) as an unknown chemical substance. It is determined that the chemical substance is the most similar to the chemical substance.

このように、類似化学物質判定部48aは、所定の濃度における、化学物質が細胞に添加された後の複数の撮像時刻の変化に対する特徴量の変化に基づいて、異なる化学物質同士の類似性を判定する。ここで所定の濃度は、50%阻害濃度、50%阻害濃度よりも高い濃度、50%阻害濃度よりも低い濃度の少なくとも一方の濃度を含む。 In this way, the similar chemical substance determining unit 48a determines the similarity between different chemical substances based on changes in feature amounts with respect to changes in a plurality of imaging times after the chemical substance is added to cells at a predetermined concentration. judge. Here, the predetermined concentration includes at least one of a 50% inhibitory concentration, a concentration higher than the 50% inhibitory concentration, and a concentration lower than the 50% inhibitory concentration.

また、類似化学物質判定部48aは、50%阻害濃度における撮像時刻の変化に対する特徴量の変化と、50%阻害濃度よりも高い濃度における撮像時刻の変化に対する特徴量の変化と、50%阻害濃度よりも低い濃度における撮像時刻の変化に対する特徴量の変化とにそれぞれに重み付けされた結果に基づいて異なる化学物質同士の類似性を判定する。 The similar chemical substance determining unit 48a also detects changes in the feature amount with respect to changes in the imaging time at a 50% inhibitory concentration, changes in feature amounts with respect to changes in the imaging time at a concentration higher than the 50% inhibitory concentration, and 50% inhibitory concentration. The similarity between different chemical substances is determined based on the results of weighting the changes in the feature amounts with respect to the changes in the imaging time at a concentration lower than .

なお、本実施形態においては、ステップS61において類似化学物質判定部48aが、低濃度側差分PDLとして、顕微鏡画像の各撮像時刻ごとにおいて、未知の化学物質に対する50%阻害濃度より低濃度側の特徴量点間の距離の和と、既知の化学物質に対する50%阻害濃度より低濃度側の特徴量点間の距離の和との差分を算出する場合の例について説明したが、差分に限らない。例えば、類似化学物質判定部48aは、未知の化学物質に対する50%阻害濃度より低濃度側の特徴量点間の距離の和と、既知の化学物質に対する50%阻害濃度より低濃度側の特徴量点間の距離の和との割合を算出してもよいし、その他の既知の演算を行ってもよい。また、同様に類似化学物質判定部48aは、未知の化学物質に対する50%阻害濃度より高濃度側の特徴量点間の距離の和と、既知の化学物質に対する50%阻害濃度より高濃度側の特徴量点間の距離の和と差分に限らず、未知の化学物質に対する50%阻害濃度より高濃度側の特徴量点間の距離の和と、既知の化学物質に対する50%阻害濃度より高濃度側の特徴量点間の距離の和との割合を算出してもよいし、その他の既知の演算を行ってもよい。
また、本実施形態においては、ステップS62において類似化学物質判定部48aが3つの指標の重みづけの選択を行う場合の例について説明したが、ステップS62の処理は省略されてよい。ステップS62の処理が省略される場合、ステップS62において、類似性判定部48は、例えば、3つの指標の各々について二乗の値の和を算出してよい。 また、本実施形態においては、ステップS63において類似化学物質判定部48aが、算出した和が最も小さい化学物質を、未知の化学物質と最も類似する化学物質であると判定する場合について説明したが、これに限らない。類似化学物質判定部48aは、算出した和が所定の閾値よりも大きい場合、判定対象の化学物質は未知の化学物質と類似していないと判定してもよい。
In this embodiment, in step S61, the similar chemical substance determination unit 48a determines, as the low concentration difference PDL, the characteristics of the concentration lower than the 50% inhibitory concentration for the unknown chemical substance at each imaging time of the microscope image. Although an example has been described in which the difference between the sum of distances between quantity points and the sum of distances between feature quantity points on the lower concentration side than the 50% inhibitory concentration for a known chemical substance is calculated, the calculation is not limited to the difference. For example, the similar chemical substance determining unit 48a calculates the sum of distances between feature points at a concentration lower than 50% inhibitory concentration for an unknown chemical substance, and the feature value at a concentration lower than 50% inhibitory concentration for a known chemical substance. The ratio of the distance to the sum of distances between points may be calculated, or other known calculations may be performed. Similarly, the similar chemical substance determining unit 48a calculates the sum of the distances between feature points on the higher concentration side than the 50% inhibitory concentration for the unknown chemical substance, and the sum of the distances between the feature points on the higher concentration side than the 50% inhibitory concentration for the known chemical substance. Not limited to the sum and difference of distances between feature points, but also the sum of distances between feature points at a concentration higher than the 50% inhibitory concentration for an unknown chemical substance, and the concentration higher than the 50% inhibitory concentration for a known chemical substance. The ratio between the sum of the distances between the feature amount points on the side may be calculated, or other known calculations may be performed.
Furthermore, in the present embodiment, an example has been described in which the similar chemical substance determining unit 48a selects the weighting of three indicators in step S62, but the process in step S62 may be omitted. If the process in step S62 is omitted, in step S62, the similarity determination unit 48 may calculate, for example, the sum of square values for each of the three indicators. Furthermore, in the present embodiment, a case has been described in which the similar chemical substance determining unit 48a determines the chemical substance with the smallest calculated sum as the chemical substance most similar to the unknown chemical substance in step S63. It is not limited to this. If the calculated sum is larger than a predetermined threshold, the similar chemical substance determination unit 48a may determine that the chemical substance to be determined is not similar to the unknown chemical substance.

なお、本実施形態においては、ステップS402及びステップS405において時間軌跡定量化部47aが特徴量空間における特徴量点の定量化として、50%阻害濃度より高濃度側の特徴量点間の距離の和の算出、及び50%阻害濃度より低濃度側の特徴量点間の距離の和の算出の各処理を行う場合の例について説明したが、これに限らない。ステップS402において時間軌跡定量化部47aは、特徴量空間における特徴量点の定量化として、50%阻害濃度より高濃度側の特徴量点間の距離の和の算出、及び50%阻害濃度より低濃度側の特徴量点間の距離の和の算出の少なくとも1つの処理を行ってもよい。ステップS402及びステップS405において時間軌跡定量化部47aが、特徴量空間における特徴量点の定量化として、50%阻害濃度より高濃度側の特徴量点間の距離の和の算出、及び50%阻害濃度より低濃度側の特徴量点間の距離の和の算出の少なくとも1つの処理を行う場合、時間軌跡定量化部47aが行った特徴量空間における特徴量点の定量化の処理に応じて、ステップS406において、類似化学物質判定部48aは、IC50距離、低濃度側差分、及び高濃度側差分の3つの指標のうち少なくとも1つの指標に基づいて、未知の化学物質が既知の化学物質のいずれと最も類似しているかについての判定を行う。また、特徴量点間の距離の算出において50%阻害濃度を基準としなくてもよい。例えば、時間軌跡定量化部47aは、所定の濃度を基準として、当該所定の濃度より高濃度側の特徴量点間の距離の和、及び/または低濃度側の特徴量点間の距離の和を算出し、特徴量点の定量化を行ってもよい。また、ステップS402及びステップS405において時間軌跡定量化部47aは、50%阻害濃度における特徴量点間の距離(IC50距離)を算出する場合の例について説明したが、これに限らない。ステップS402及びステップS405において時間軌跡定量化部47aは、50%阻害濃度以外の濃度について顕微鏡画像の撮像時刻ごとの特徴量点間の距離を算出してもよい。 In this embodiment, in step S402 and step S405, the time trajectory quantification unit 47a quantifies the feature points in the feature space by calculating the sum of the distances between the feature points on the higher concentration side than the 50% inhibitory concentration. , and the sum of distances between feature points on the lower concentration side than the 50% inhibition concentration have been described, but the present invention is not limited thereto. In step S402, the time trajectory quantification unit 47a calculates the sum of distances between feature points on the higher concentration side than the 50% inhibitory concentration, and calculates the sum of distances between the feature points on the higher concentration side than the 50% inhibitory concentration, as quantification of the feature points in the feature space. At least one process of calculating the sum of distances between feature points on the density side may be performed. In step S402 and step S405, the time trajectory quantification unit 47a calculates the sum of distances between feature points on the higher concentration side than the 50% inhibition concentration as quantification of the feature points in the feature space, and When performing at least one process of calculating the sum of distances between feature points on the lower density side than the density, in accordance with the process of quantifying feature points in the feature space performed by the time trajectory quantification unit 47a, In step S406, the similar chemical substance determining unit 48a determines whether the unknown chemical substance is a known chemical substance based on at least one of the three indicators: IC50 distance, low concentration difference, and high concentration difference. A determination is made as to whether it is most similar to. Furthermore, the 50% inhibition concentration may not be used as a reference in calculating the distance between feature points. For example, the time trajectory quantification unit 47a calculates, with a predetermined density as a reference, the sum of distances between feature points on the higher density side than the predetermined density, and/or the sum of distances between feature points on the lower density side. may be calculated and the feature points may be quantified. Further, although an example has been described in which the time trajectory quantification unit 47a calculates the distance (IC50 distance) between feature points at 50% inhibitory concentration in step S402 and step S405, the present invention is not limited to this. In step S402 and step S405, the time trajectory quantification unit 47a may calculate the distance between feature points for each imaging time of the microscope image for concentrations other than the 50% inhibitory concentration.

≪まとめ≫
以上説明したように、本実施形態の制御装置41aが提供する化学物質のスクリーニング方法は、顕微鏡画像は、化学物質が細胞に添加された後の複数の撮像時刻において撮像され、所定の濃度における、撮像時刻の変化に対する特徴量の変化に基づいて、異なる化学物質同士の類似性を判定する。
この構成により、本実施形態の制御装置41aが提供する化学物質のスクリーニング方法では、細胞を固定、染色することなく、安価で迅速な解析により化学物質が細胞に生じさせる時間についての形態変化を所定の濃度である場合に定量化できるため、細胞を固定、染色することなく、安価で迅速な解析により細胞に所定の濃度である場合に形態変化を生じさせる化学物質同士の類似性を判断することができる。
≪Summary≫
As explained above, in the chemical substance screening method provided by the control device 41a of the present embodiment, microscopic images are captured at a plurality of imaging times after the chemical substance is added to the cells, and at a predetermined concentration. The similarity between different chemical substances is determined based on changes in feature amounts with respect to changes in imaging time.
With this configuration, in the chemical substance screening method provided by the control device 41a of the present embodiment, morphological changes caused by chemical substances in cells can be determined by inexpensive and quick analysis without fixing or staining cells. This allows us to determine the similarity between chemicals that cause morphological changes in cells at a given concentration using an inexpensive and rapid analysis without fixing or staining the cells. I can do it.

また、本実施形態の制御装置41aが提供する化学物質のスクリーニング方法は、所定の濃度は、50%阻害濃度、前記50%阻害濃度よりも高い濃度、前記50%阻害濃度よりも低い濃度の少なくとも一方の濃度を含む。
この構成により、本実施形態の制御装置41aが提供する化学物質のスクリーニング方法では、細胞を固定、染色することなく、安価で迅速な解析により化学物質が細胞に生じさせる時間についての形態変化を50%阻害濃度、前記50%阻害濃度よりも高い濃度、前記50%阻害濃度よりも低い濃度の少なくとも一方の濃度を含む所定の濃度に基づいて定量化できるため、安価で迅速な解析により、細胞に添加される化学物質の濃度が50%阻害濃度、前記50%阻害濃度よりも高い濃度、前記50%阻害濃度よりも低い濃度の少なくとも一方の濃度である場合に形態変化を生じさせる化学物質同士の類似性を判断することができる。
Further, in the chemical substance screening method provided by the control device 41a of the present embodiment, the predetermined concentration is at least one of a 50% inhibitory concentration, a concentration higher than the 50% inhibitory concentration, and a concentration lower than the 50% inhibitory concentration. Contains one concentration.
With this configuration, in the chemical substance screening method provided by the control device 41a of the present embodiment, morphological changes caused by chemical substances in cells over time can be evaluated by inexpensive and rapid analysis without fixing or staining cells. % inhibitory concentration, a concentration higher than the 50% inhibitory concentration, and a concentration lower than the 50% inhibitory concentration. Chemical substances that cause a morphological change when the concentration of the added chemical substance is at least one of a 50% inhibitory concentration, a concentration higher than the 50% inhibitory concentration, and a concentration lower than the 50% inhibitory concentration. Similarity can be determined.

また、本実施形態の制御装置41aが提供する化学物質のスクリーニング方法は、50%阻害濃度における撮像時刻の変化に対する特徴量の変化と、50%阻害濃度よりも高い濃度における撮像時刻の変化に対する特徴量の変化と、50%阻害濃度よりも低い濃度における撮像時刻の変化に対する特徴量の変化とにそれぞれに重み付けされた結果に基づいて異なる化学物質同士の類似性を判定する。
この構成により、本実施形態の制御装置41aが提供する化学物質のスクリーニング方法では、細胞に形態変化を生じさせる濃度に応じて、50%阻害濃度における撮像時刻の変化に対する特徴量の変化と、50%阻害濃度よりも高い濃度における撮像時刻の変化に対する特徴量の変化と、50%阻害濃度よりも低い濃度における撮像時刻の変化に対する特徴量の変化とにそれぞれ重みづけをして化学物質同士の類似性を判断することができるため、重みづけをしない場合に比べ化学物質のスクリーニングの精度を上げることができる。
In addition, the chemical substance screening method provided by the control device 41a of the present embodiment includes changes in the feature amount with respect to changes in the imaging time at a 50% inhibitory concentration, and characteristics with respect to changes in the imaging time at a concentration higher than the 50% inhibitory concentration. The similarity between different chemical substances is determined based on the results of weighting the change in amount and the change in feature amount with respect to change in imaging time at a concentration lower than the 50% inhibitory concentration.
With this configuration, in the chemical substance screening method provided by the control device 41a of the present embodiment, a change in feature amount with respect to a change in imaging time at a 50% inhibitory concentration, and a change in a feature amount with respect to a change in imaging time at a 50% inhibitory concentration, The similarity between chemical substances is calculated by weighting the change in the feature amount in response to a change in imaging time at a concentration higher than the 50% inhibition concentration and the change in the feature amount in response to a change in imaging time at a concentration lower than the 50% inhibition concentration. Since it is possible to determine the gender of chemical substances, the accuracy of screening for chemical substances can be improved compared to when weighting is not performed.

本発明の化学物質のスクリーニング方法は、非破壊の系であるため、タイムラプス解析に好適に用いられ、かつスクリーニングに用いたサンプルそのものを別の評価系に供することができ、スクリーニング結果を別の系から評価することができる。 Since the chemical substance screening method of the present invention is a non-destructive system, it is suitable for use in time-lapse analysis, and the sample used for screening itself can be subjected to another evaluation system, and the screening results can be transferred to another evaluation system. It can be evaluated from

なお、本発明の実施形態における培養観察装置11及び培養観察装置11aの各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、上述した種々の処理を行ってもよい。 Note that a program for executing each process of the culture observation device 11 and the culture observation device 11a in the embodiment of the present invention is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is transferred to a computer system. The various processes described above may be performed by loading and executing the program.

なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。 Note that the "computer system" here may include hardware such as an OS and peripheral devices. Furthermore, the term "computer system" includes the homepage providing environment (or display environment) if a WWW system is used. Furthermore, "computer-readable recording media" refers to flexible disks, magneto-optical disks, ROMs, writable non-volatile memories such as flash memories, portable media such as CD-ROMs, hard disks built into computer systems, etc. storage device.

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(例えばDRAM(Dynamic Random Access Memory))のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。 Furthermore, "computer-readable recording medium" refers to volatile memory (for example, DRAM (Dynamic It also includes those that retain programs for a certain period of time, such as Random Access Memory). Further, the program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in a transmission medium. Here, the "transmission medium" that transmits the program refers to a medium that has a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line. Moreover, the above program may be for realizing a part of the above-mentioned functions. Furthermore, it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-described functions in combination with a program already recorded in the computer system.

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 Although the embodiment of the present invention has been described above in detail with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes designs within the scope of the gist of the present invention.

11、11a…培養観察装置、41、41a…制御装置、44、44a…特徴量算出部、45、45a…座標算出部、46…濃度軌跡算出部、47…変化領域判定部、48…類似性判定部、46a…時間軌跡算出部、47a…時間軌跡定量化部、48a…類似化学物質判定部、50…表示部 11, 11a... Culture observation device, 41, 41a... Control device, 44, 44a... Feature value calculation unit, 45, 45a... Coordinate calculation unit, 46... Concentration trajectory calculation unit, 47... Change area determination unit, 48... Similarity Determination unit, 46a... Time trajectory calculation unit, 47a... Time trajectory quantification unit, 48a... Similar chemical substance determination unit, 50... Display unit

Claims (23)

異なる化学物質がそれぞれ異なる濃度で添加された複数の細胞群における細胞の顕微鏡画像に含まれる前記細胞の形態に関する複数の特徴量を取得することと、
前記細胞の形態に関する複数の特徴量の種類毎に座標軸を定めた空間である特徴量空間における前記複数の特徴量それぞれを示す値の組により指定される点である特徴量点の間の距離を、前記細胞に添加された化学物質の濃度の変化に対する特徴量点の変化の大きさが所定の値以上となる化学物質の濃度の範囲である形態変化領域において前記異なる化学物質同士で比較することによって、前記異なる化学物質同士の類似性を判定することと、
を有する化学物質のスクリーニング方法。
Obtaining a plurality of feature amounts regarding the morphology of the cells included in microscopic images of cells in a plurality of cell groups to which different chemical substances have been added at different concentrations;
The distance between feature points, which are points specified by a set of values indicating each of the plurality of feature quantities, in a feature space, which is a space in which coordinate axes are defined for each type of plurality of feature quantities related to the morphology of the cell. , comparing the different chemical substances in a morphological change region that is a concentration range of the chemical substance in which the magnitude of change in the feature value point with respect to a change in the concentration of the chemical substance added to the cell is a predetermined value or more; determining the similarity between the different chemical substances by ;
A screening method for chemical substances having
前記細胞に添加される化学物質の濃度の範囲の中からコントロール領域及び死細胞領域を除くことによって前記形態変化領域を判定することをさらに有し、 further comprising determining the morphological change region by excluding a control region and a dead cell region from a range of concentrations of a chemical substance added to the cells;
前記コントロール領域とは、前記細胞に添加される化学物質の濃度を最も低い濃度から上げたときに、当該化学物質の濃度に対する前記特徴量の変化が前記所定の値よりも小さい濃度の範囲であり、 The control region is a concentration range in which, when the concentration of the chemical substance added to the cell is increased from the lowest concentration, the change in the feature amount with respect to the concentration of the chemical substance is smaller than the predetermined value. ,
前記死細胞領域とは、前記細胞に添加される化学物質の濃度を上げていったときに、当該細胞が死滅し当該化学物質の濃度に対する前記特徴量の変化が前記所定の値よりも小さくなる濃度の範囲である The dead cell region is a region where when the concentration of a chemical substance added to the cell is increased, the cell dies and the change in the feature amount with respect to the concentration of the chemical substance becomes smaller than the predetermined value. concentration range
請求項1に記載の化学物質のスクリーニング方法。 A method for screening chemical substances according to claim 1.
前記特徴量空間における前記コントロール領域の中心からの前記特徴量点の距離に基づいて前記コントロール領域を判定することと、 determining the control region based on the distance of the feature point from the center of the control region in the feature space;
前記特徴量空間における前記死細胞領域の中心からの前記特徴量点の距離に基づいて前記死細胞領域を判定することとのうち少なくとも一方をさらに有する and determining the dead cell area based on the distance of the feature point from the center of the dead cell area in the feature space.
請求項2に記載の化学物質のスクリーニング方法。 The method for screening chemical substances according to claim 2.
前記細胞の形態に関する複数の特徴量は、前記細胞各々の形態についての特徴量、前記細胞群の集団としての形態についての特徴量、及び前記細胞群の集団としての形態についての特徴量の時間変化とを含む、 The plurality of feature amounts regarding the morphology of the cells include a feature amount regarding the morphology of each of the cells, a feature amount regarding the morphology of the cell group as a group, and a temporal change in the feature amount regarding the morphology of the cell group as a group. including
請求項1に記載の化学物質のスクリーニング方法。 A method for screening chemical substances according to claim 1.
前記形態変化領域は、前記細胞の形態が変化してから前記細胞が細胞死するまでの濃度の範囲を含む請求項に記載の化学物質のスクリーニング方法。 2. The method of screening a chemical substance according to claim 1 , wherein the morphological change region includes a concentration range from when the cell's morphology changes until the cell dies. さらに、前記濃度の変化に対する前記特徴量の変化に基づいて前記形態変化領域を求めることを有する請求項または請求項に記載の化学物質のスクリーニング方法。 6. The chemical substance screening method according to claim 1 , further comprising determining the morphological change region based on a change in the feature amount with respect to a change in the concentration. 前記形態変化領域を求めることは、前記特徴量の変化量と閾値とを比較して前記形態変化領域を求める請求項に記載の化学物質のスクリーニング方法。 7. The chemical substance screening method according to claim 6 , wherein determining the morphological change region includes determining the morphological change region by comparing the amount of change in the feature amount with a threshold value. 前記顕微鏡画像は、前記化学物質が前記細胞に添加された後の複数の撮像時刻において撮像され、
所定の前記濃度における、前記撮像時刻の変化に対する前記特徴量の変化に基づいて、前記異なる化学物質同士の前記類似性を判定する請求項1から請求項のいずれか一項に記載の化学物質のスクリーニング方法。
The microscopic images are taken at a plurality of imaging times after the chemical substance is added to the cells,
The chemical substance according to any one of claims 1 to 7 , wherein the similarity between the different chemical substances is determined based on a change in the feature amount with respect to a change in the imaging time at a predetermined concentration. screening method.
前記所定の濃度は、50%阻害濃度、前記50%阻害濃度よりも高い濃度、前記50%阻害濃度よりも低い濃度の少なくとも一方の濃度を含む請求項に記載の化学物質のスクリーニング方法。 9. The method for screening a chemical substance according to claim 8 , wherein the predetermined concentration includes at least one of a 50% inhibitory concentration, a concentration higher than the 50% inhibitory concentration, and a concentration lower than the 50% inhibitory concentration. 前記50%阻害濃度における前記撮像時刻の変化に対する前記特徴量の変化と、前記50%阻害濃度よりも高い濃度における前記撮像時刻の変化に対する前記特徴量の変化と、前記50%阻害濃度よりも低い濃度における前記撮像時刻の変化に対する前記特徴量の変化とにそれぞれに重み付けされた結果に基づいて前記類似性を判定する請求項に記載の化学物質のスクリーニング方法。 a change in the feature amount with respect to a change in the imaging time at the 50% inhibitory concentration; a change in the feature amount with respect to a change in the imaging time at a concentration higher than the 50% inhibitory concentration; and a change in the feature amount with respect to a change in the imaging time at a concentration higher than the 50% inhibitory concentration. 10. The chemical substance screening method according to claim 9 , wherein the similarity is determined based on a result of weighting a change in the feature quantity with respect to a change in the imaging time in concentration. 前記異なる化学物質は、既知の化学物質と、未知の化学物質とが含まれ、
前記既知の化学物質と、前記未知の化学物質との前記類似性を判定する
請求項1から請求項10のいずれか一項に記載の化学物質のスクリーニング方法。
The different chemical substances include known chemical substances and unknown chemical substances,
The chemical substance screening method according to any one of claims 1 to 10 , wherein the similarity between the known chemical substance and the unknown chemical substance is determined.
前記複数の特徴量が多変量解析により解析された結果に基づいて前記類似性を判定する請求項1から請求項11のいずれか一項に記載の化学物質のスクリーニング方法。 The method for screening chemical substances according to any one of claims 1 to 11 , wherein the similarity is determined based on a result of analyzing the plurality of feature amounts by multivariate analysis. コンピュータに、
請求項1から請求項12のいずれか一項に記載の化学物質のスクリーニング方法に基づくステップを実行させるプログラム。
to the computer,
A program for executing steps based on the chemical substance screening method according to any one of claims 1 to 12 .
異なる化学物質がそれぞれ異なる濃度で添加された複数の細胞群における細胞の顕微鏡画像に含まれる前記細胞の形態に関する複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記細胞の形態に関する複数の特徴量の種類毎に座標軸を定めた空間である特徴量空間における前記複数の特徴量それぞれを示す値の組により指定される点である特徴量点の間の距離を、前記細胞に添加された化学物質の濃度の変化に対する特徴量点の変化の大きさが所定の値以上となる化学物質の濃度の範囲である形態変化領域において前記異なる化学物質同士で比較することによって、前記異なる化学物質同士の類似性を判定する類似性判定部と、
を備える制御装置。
a feature amount calculation unit that calculates a plurality of feature amounts related to the morphology of the cells included in microscopic images of cells in a plurality of cell groups to which different chemical substances are added at different concentrations;
The distance between feature points, which are points specified by a set of values indicating each of the plurality of feature quantities, in a feature space, which is a space in which coordinate axes are defined for each type of plurality of feature quantities related to the morphology of the cell. , comparing the different chemical substances in a morphological change region that is a concentration range of the chemical substance in which the magnitude of change in the feature value point with respect to a change in the concentration of the chemical substance added to the cell is a predetermined value or more; a similarity determination unit that determines the similarity between the different chemical substances;
A control device comprising:
前記形態変化領域は、前記細胞の形態が変化してから前記細胞が細胞死するまでの濃度の範囲を含む請求項14に記載の制御装置。 15. The control device according to claim 14 , wherein the morphology change region includes a concentration range from when the morphology of the cells changes until the cells die. さらに、前記濃度の変化に対する前記特徴量の変化に基づいて前記形態変化領域を求める濃度判定部を備える請求項14または請求項15に記載の制御装置。 The control device according to claim 14 or claim 15 , further comprising a density determination unit that determines the shape change region based on a change in the feature amount with respect to a change in the density. 前記濃度判定部は、前記特徴量の変化量と閾値とを比較して前記形態変化領域を求める請求項16に記載の制御装置。 17. The control device according to claim 16 , wherein the density determination unit determines the shape change region by comparing the amount of change in the feature amount with a threshold value. 前記顕微鏡画像は、前記化学物質が前記細胞に添加された後の複数の撮像時刻において撮像され、
前記類似性判定部は、所定の前記濃度における、前記撮像時刻の変化に対する前記特徴量の変化に基づいて、前記異なる化学物質同士の前記類似性を判定する請求項14から請求項17のいずれか一項に記載の制御装置。
The microscopic images are taken at a plurality of imaging times after the chemical substance is added to the cells,
Any one of claims 14 to 17 , wherein the similarity determination unit determines the similarity between the different chemical substances based on a change in the feature amount with respect to a change in the imaging time at a predetermined concentration. The control device according to item 1.
前記所定の濃度は、50%阻害濃度、前記50%阻害濃度よりも高い濃度、前記50%阻害濃度よりも低い濃度の少なくとも一方の濃度を含む請求項18に記載の制御装置。 The control device according to claim 18 , wherein the predetermined concentration includes at least one of a 50% inhibitory concentration, a concentration higher than the 50% inhibitory concentration, and a concentration lower than the 50% inhibitory concentration. 前記類似性判定部は、前記50%阻害濃度における前記撮像時刻の変化に対する前記特徴量の変化と、前記50%阻害濃度よりも高い濃度における前記撮像時刻の変化に対する前記特徴量の変化と、前記50%阻害濃度よりも低い濃度における前記撮像時刻の変化に対する前記特徴量の変化とにそれぞれに重み付けされた結果に基づいて前記類似性を判定する請求項19に記載の制御装置。 The similarity determining unit determines a change in the feature amount in response to a change in the imaging time at the 50% inhibition concentration, a change in the feature amount in response to a change in the imaging time at a concentration higher than the 50% inhibition concentration, and a change in the feature amount in response to a change in the imaging time at a concentration higher than the 50% inhibition concentration. 20. The control device according to claim 19 , wherein the similarity is determined based on a result of weighting a change in the feature quantity with respect to a change in the imaging time at a concentration lower than a 50% inhibitory concentration. 前記異なる化学物質は、既知の化学物質と、未知の化学物質とが含まれ、
前記既知の化学物質と、前記未知の化学物質との前記類似性を判定する
請求項14から請求項20のいずれか一項に記載の制御装置。
The different chemical substances include known chemical substances and unknown chemical substances,
The control device according to any one of claims 14 to 20 , wherein the similarity between the known chemical substance and the unknown chemical substance is determined.
前記類似性判定部は、前記複数の特徴量が多変量解析により解析された結果に基づいて前記類似性を判定する請求項14から請求項21のいずれか一項に記載の制御装置。 The control device according to any one of claims 14 to 21 , wherein the similarity determination unit determines the similarity based on a result of analyzing the plurality of feature amounts by multivariate analysis. 請求項14から請求項22のいずれか一項に記載の制御装置を備える培養観察装置。 A culture observation device comprising the control device according to any one of claims 14 to 22 .
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009526519A (en) 2006-01-17 2009-07-23 セルーメン、インコーポレイテッド Methods for predicting biological system response
JP2011229410A (en) 2010-04-23 2011-11-17 Nagoya Univ Cell evaluation device, incubator, program, and culture method
JP2011239778A (en) 2010-04-23 2011-12-01 Nagoya Univ Screening method of chemical substance
JP2013230145A (en) 2012-04-30 2013-11-14 Masahiko Sato Method for assessing condition of population of cells, method for assessing carcinogenicity of candidate compound and method for assessing anti cancer activity of latent anticancer compound, and method for assessing quality of therapeutic cell population
JP2013538567A5 (en) 2011-08-12 2014-09-25
JP2016518129A (en) 2013-04-25 2016-06-23 キュー・ジェル・ソシエテ・アノニムQgel Sa Method of cell-based drug screening assay and use thereof
WO2017154209A1 (en) 2016-03-11 2017-09-14 株式会社ニコン Evaluation device, observation device, and program

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012021802A2 (en) * 2010-08-12 2012-02-16 The Regents Of The University Of California Method for identifying antimicrobial compounds and determining antibiotic sensitivity

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009526519A (en) 2006-01-17 2009-07-23 セルーメン、インコーポレイテッド Methods for predicting biological system response
JP2011229410A (en) 2010-04-23 2011-11-17 Nagoya Univ Cell evaluation device, incubator, program, and culture method
JP2011239778A (en) 2010-04-23 2011-12-01 Nagoya Univ Screening method of chemical substance
JP2013538567A5 (en) 2011-08-12 2014-09-25
JP2013230145A (en) 2012-04-30 2013-11-14 Masahiko Sato Method for assessing condition of population of cells, method for assessing carcinogenicity of candidate compound and method for assessing anti cancer activity of latent anticancer compound, and method for assessing quality of therapeutic cell population
JP2016518129A (en) 2013-04-25 2016-06-23 キュー・ジェル・ソシエテ・アノニムQgel Sa Method of cell-based drug screening assay and use thereof
WO2017154209A1 (en) 2016-03-11 2017-09-14 株式会社ニコン Evaluation device, observation device, and program

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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薬学雑誌,2018年06月01日,vol.138,p.809-813

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