JPS6247534A - 電気泳動像による自動分析方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、電気泳動像δこよる自動分析方法に関する
。

〔従来の技術〕

電気泳動法による血清蛋白分画は、単一の分析において
得られる病態情報が数多いところからプライマリ−スク
リーニングの一項目として広く用いられている。この電
気泳動法による血清蛋白分画は数年前に自動化技術が確
立し、現在では電気泳動装置による自動分析が主流とな
っている。この電気泳動装置においては、血清等の栓止
をアプリケータによりセルロースアセテート膜等の支持
体に塗布し、泳動槽において所定時間泳動させてから、
染色槽において染色・脱色・乾燥処理を行った後デンシ
トメータにおいて測光し、そのサンプリングデータに基
いて、アルフ゛ミン（八Ａｂ）、　　α１−グロブリン
（α、）、α２−グロブリン（α２）、β−グロブリン
（β）およびγ−グロブリン（７）の各分画％、α、α
２．β、γの総グロブリンに対するＡＮｂの分画％比で
あるＡ／Ｇ比、各分画の絶対量としての濃度値を演算し
て泳動パターン（デンシトグラム）と−諸に所定の報告
書に表示したり、ＣＲＴ等の表示装置に表示するように
している。

Ｃ発明が解決しようとする問題点〕 しかし、なから、従来、報告・書やＣＲＴ等に表示され
た分析結果から病態情報を判読するには、かなりの経験
と熟練を要し、臨床に携わる医師や検査技師の技量によ
っているのが現状である。

一方、最近では電気泳動装置によって得られる分析結果
から病態情報を容易に判読する試みがなされており、例
えば第１６図に示すような病態分類のフローチャートが
提案されている。この病態分類において、Ｍ蛋白（モノ
クローナル蛋白）、γ抑制、β−γブリッジングの泳動
像の特徴点はデンシトグラムから判読する必要があるが
、従来のデンシトグラムにあっては最も濃度の高いＡｌ
ｂのピークが常に一定となるようにオートスパンして各
分画蛋白濃度を相対的に表すようにしているため、この
ようなデンシトグラムから上記の特徴点を判読するには
、かなりの経験を有する熟練した医師や検査技師によっ
ても極めて困難である。

このような問題を解決する方法として、血清の塗布量を
常に一定にして測定濃度をそのまま記録することが考え
られるが、Ｓｔの検体を常に一定量均一に塗布すること
は極めて困難であると共に、泳動長の変動等もあるため
、所望の効果を得ることは極めて困難である。

この発明は、このような従来の問題点に着目してなされ
たもので電気泳動像による病態情報の分析を、検体の塗
布量や泳動長にばらつきがあっても自動的にかつ正確に
行うことができ、これにより医師や検査技師により多く
の情報を提供できろと共にその負担を軽減できる電気泳
動像による自動分析方法を提供することを目的とする。

〔問題点、を解決するための手段および作用〕上記目的
を達成するため、この発明の電気泳動像による自動分析
方法は、測定検体の電気泳動像を測光して得られるデー
タを正規化し、この正規化したデータと正常な電気泳動
像に関連する基準データとに基いて前記測定検体を自動
的に分析することを特徴とするものである。

〔実施例〕

第１図はこの発明を実施する電気泳動装置におけるデン
シトメータの一例の要部の構成を示す線図的断面図であ
る。

染色槽において染色・脱色・乾燥処理された支持体１は
、送りローラ２によってデカリン３を収容する測光部４
に１般送され、ここで測光装置５によって一定の速度例
えば８ｍｍ／ｓｅｃで測光走査された後、排紙ローラ６
によって排出される。

測光装置５は支持体１を透過する光源５ａからの光を受
光素子５ｂで受光するよう構成され、これら光源５ａお
よび受光素子５ｂを有する測光装置５を、第２図に示す
ように支持体１の搬送方向ａと直交する走査方向すに移
動させることにより、支持体１に形成された電気泳動像
７を測光走査する。

第３図は測光装置５の出力を処理するデータ処理装置の
一例の要部の構成を示すブロック図である。このデータ
処理装置は、対数増幅器１２．　Ａ／Ｄ変換器１３．Ｃ
ｐＨ１４，メモ１月５．キーボード１６．ＣＲＴｌ７゜
フロッピーディスク１８およびプリンタ１９を具える。

測光走査によって受光素子５ｂから得られる光電変換出
力は、対数増幅器１２によって対数増幅して吸光度に変
換した後、Ａ／Ｄ変換器１３において泳動時間等の分析
条件によって決定されるサンプリングレート　（例えば
１２ｍ５ｅｃ）に対応するクロックに同期してサンプリ
ングしてディジタル信号に変換し、ＣＰＩＪ１４の制御
の下にメモリ１５に記憶する。

この実施例では、メモ１月５に記憶されたサンプリン・
グデータを、移動平均処理であるスムージング処理する
と共に、光量によるベース浮き分を除去するオートゼロ
処理した後、正規化処理して各分画％、Ａ／Ｇ比等を演
算すると共に各分画の増減やＭ蛋白、γ抑制、β−Ｔブ
リッジング、リーディング等の特徴点を自動的に分析し
てその結果を正規化したデンシトグラムと共にＣＲＴｌ
、７に表示すると共に、プリンタ１９において報告書２
０の所定の欄にそれぞれ記録する。

第４図は正規化処理の一例のフローチャートを示すもの
である。この実施例では正規化における所定の泳動長に
関連するデータ点数を３５０点とし、その１００データ
点に泳動像中で目立つピークとして安定しているＡｌ６
のピーク位置を、２００デ一タ点に泳動像中で出現位置
が安定しているβのピーク位置を一致させる。すなわち
Ａｆｆｂおよびβのそれぞれのピーク位置を基準点とし
て、これら基準点を正規化における３５０点のデータ位
置の１００データ点および２００デ一タ点にそれぞれ一
敗させる。

なお、測光装置５の走査範囲でのサンプリングデータの
点数は３５０点よりも多いものとする。

この正規化処理にあたっては、先ずステップＩにおいて
メモリ１５に記憶した測定検体のサンプリングデータか
ら泳動長に関連するＡｌ６およびβのそれぞれのピーク
位置である基準点を検出する。

この基準点の検出法を以下に説明する。

第１の基準点検出方法 測定検体のサンプリングデータから、第５図に示すよう
に両端点が泳動像の両端点となるような所定の闇値を超
えるデータを抽出し、その抽出したデータの両端点から
所定の範囲ｌ、および！２においてピークの有無を検出
し、検出されたピーク中の濃度最大のものを該測定検体
の八ρｂのピーク位置およびβのピーク位置として基準
点を検出する。

第２の基準点検出方法 測定検体のサンプリングデータを両端点より順次積算し
、それらの値がそれぞれ所定の値または総積算値に対し
てそれぞれ所定の割合となった位置を泳動像の両端点と
し、その両端点から第１の方法と同様にして所定の範囲
におけるピークをそれぞれ検出してそれらのピーク位置
をｉｂおよびβのそれぞれのピーク位置として基準点を
検出する。例えば泳動極性の正極側からＡＡｂ方向への
積算値が総積算値の２％、負極側からＴ方向への積算値
が総積算値の１％と設定すると、はぼ目視で得られる泳
動長と一敗する。

第３の基準点検出方法 同一支持体に正常血清を泳動させて測定検体と共に測定
し、先ず正常血清のＡｌｂのピーク位置を検出し、続い
てｔｕｂから泳動極性の負極方向における３番目のピー
ク位置をβのピーク位置として検出する。その後、測定
検体についてｉｂのピーク位置を検出し、次にこのＡｆ
ｆｂ　ピーク位置から先に求めた正常血清のＡｌｂ　ピ
ーク位置とβピーク位置との間の泳動長に関連するデー
タ点数と等しいデータ点数の位置付近でのピークを検出
し、そのピーク位置をβのピーク位置としてそれぞれの
基準点を検出する。なお、泳動像のサンプリングデータ
からＡｌｂのピーク位置を検出するにあたっては、Ｉｌ
ｂは目立つピークとして安定してので比較的高い闇値を
設定し、これを超えるデータの濃度最大値のもとを八β
ｂのピーク位置として検出してもよいし、また本願人の
従業に係る特願昭６０− ２２６２２号において記載したように、サンプリングし
た全データから最大値り、を検出し、次に泳動極性の正
極側から最大値の１／１６以上のピークをＡｌｂのピー
ク位置Ｐ、とじて検出してもよい。

ここで、１／１６はプレアルブミンのピークを除去する
と共に、Ｄ、が八βｂでなく他の成分であってもＰイが
Ａｌｂのピーク位置として検出されるように、種々の病
態によって経験的に定めたもので、特に固定されるもの
ではない。

以上の任意の１つの検出方法により、目立つピーク位置
として安定している八ｌｂのピーク位置と、出現位置が
安定しているβのピーク位置とを基準点としてそれぞれ
検出する。

次に、ステップＨにおいて検出したＡｌｂのピーク位置
およびβのピーク位置が所定の泳動長に関連する３５０
点のデータ点数を有するＸ軸上で、１００データ点およ
び２００デ一タ点の位置にそれぞれ一致するようにＸ軸
の正規化を行う。例えば、測定検体におけるＩｌｂのピ
ーク位置が１２０点、βのピーク位置が２３０点とする
と、それらのデータ位置をＸ軸上の１００データ点およ
び２００デ一タ点に一致させ、またその他のサンプリン
グデータは測定検体における基準点の泳動長が１１０デ
一タ点数（２３０−１２０）に相当するのに対し、Ｘ軸
上では１００データ点数（２００−１００）に相当する
ので、その比に応じてＸ軸上のデータ点にシフトする。

ここで、Ｘ軸上でのデータ点に対応するサンプリングデ
ータがないときは、補間処理や補外すなわち両端データ
にそろえる処理を行う。

以上により、泳動長に関するＸ軸の正規化を終了する。

次に、ステップ■において正規化したＸ軸の３５０点の
サンプリングデータの値を、その積算値が対応する測定
検体のデータ位置間での積算値とほぼ等しくなるように
、測定検体の基準点間のデータ数とこれらの基準点がＸ
軸上でそれぞれ位置する間のデータ数（この例では１０
０）との比率に基いてＹ軸の正規化を行う。例えば、上
記の例では測定検体におけるｉｂビーク位置が１２０デ
一タ点、βピーク位置が２３０デ一タ点で、それら間の
１１０個のデータ数を１００個のデータ数に正規化した
のであるから、正規化した各データ点におけるサン行う
。

以上の処理は、メモリ１５に格納したサンプリングデー
タをＣＰＵ１４の制御の下に読出して行い、その処理後
のデータはフロッピーディスク１８に記憶する。

次に、ステップ■において各分画における積算値と濃度
の絶対量とを対応させる濃度の正規化を行う。この濃度
の正規化にあたっては、生化学分析装置等により予め測
定検体の総蛋白値あるいはＡｚｂｔｆｉ度値を測定し、
その値をキーボード１６を介して、あるいは生化学分析
装置からまたはＳｉｍ置に接続した検査用コンピュータ
システムを介してオンラインまたはオフラインで入力し
てフロッピーディスク１８に記憶しておく。また、入力
される絶対量の単位濃度（Ｉｇ／ｄβ）に対する基準積
算値も同様に記憶しおく。例えば、ｔｕｂの濃度値が入
力される場合には、ｔｕｂがＩｇ／ｄ　ａについて基準
積算値を例えば１５　、０００　（Ａ／Ｄ変換値で）と
設定しておく。ここでＡｌｂの濃度値が４ｇ／ｄ　ｐ、
と入力されているものとすると、先ず正規化したデータ
のＡβｂ分画の積算値を求め、続いてその積算値と人力
されたＡＩ！ｂ濃度値に相当する基準積算値との比率を
求める。例えば、正規化したへβｂ分画の積算値が８０
，０００（Ａ／Ｄ変換値で）であったとすると・入力さ
れたＡρｂ　濃度値は４ｇ／ｄ　７！でその基準積算値
は４（ｇ／ｄｆｆ）　Ｘ１５，０ＯＯ＝６０，０００で
あるから、８０　、０００を６０，０００にする比率は
データ値に乗算して濃度の正規化を終了する。なお、こ
の濃度の正規化処理においては、本願人の提案に係る特
願昭６０−３６６０６号に記載したように、各分画の染
色性の違いを同時に補正することもできる。また、総蛋
白値を人力した場合には、入力値に相当する基準積算値
と全分画の積算値との比率を求めることによって同様に
処理することができる。

以上のようにして正規化処理を行って、そのデータをフ
ロッピーディスク１８に格納する。

次に、測定検体の正規化したデンシトグラムから特徴点
を検出する処理について説明する。

泳動像の特徴点で最も重要なものの一つに上述したＭ蛋
白がある。このＭ蛋白は血清蛋白泳動像のどの位置にで
も分画する可能性があるが、その多くはβ分画からγ分
画に亘って出現し、モノクローナルなことから極めて狭
いハンド幅を有している。また、Ｍ蛋白には良性のもの
と、悪性のものとがあり、良性のＭ蛋白は分画パターン
にＭ蛋白が重畳された形で出現する場合が多く、悪性の
Ｍ蛋白は分画パターンに他の蛋白の抑制を伴うことが多
い。

これらのＭ蛋白の特長から、β〜Ｔ分画間においてデン
シトグラム上のピークの有無を検出すれば、Ｍ蛋白の検
出が可能である。すなわち、Ｍ蛋白の出現のないデンシ
トグラムでは、第６図Ａに示すようにβ−γ分画間にお
いて、β−１間のなだらかな谷、γ分画のなだらかなピ
ークが存在する。言いかえれば、β−Ｔ分画間において
その曲率の変化を見ると上に凸、下に凹、上に凸、下に
凹のパターンとなる。これに対し、良性のＭ蛋白の出現
のある場合には、例えば第６図Ｂに示すようにβ−Ｔ分
画間にもう一つのピークが存在し、その曲率の変化は複
雑になる。また、悪性のＭ蛋白の出現がある場合には、
例えば第６図Ｃに示すように、β−γ分画間におけるパ
ターンの変化は第６図への正常な場合と変わらないが、
その出現ピークは正常なパターンに比べて鋭くなると共
に、そのＭ蛋白ピークの前または後にγ分画が抑制され
た明瞭な減少部が現れる。

したがって、単にＭ蛋白ピークを検出する場合には、正
規化したデンシトグラムの所要の泳動長部分、例えばβ
−γ分画間においてＭ蛋白ピークを検出する場合には、
正規化したデータの２００デ一タ点（βピーク位置）か
ら３００デ一タ点間における凸部の有無を検出するだけ
でよいが、それが良性のものか悪性のものかを判定する
ためにはＭ蛋白のピーク位置付近でγ分画が抑制されて
いるか否かを、正常な泳動像のデンシトグラムに関連す
るデータ（正常変動域）との比較から検出する必要があ
る。

以下、第７図に示すフローチャートを参照しながらβ−
γ分画間におけるＭ蛋白の検出処理の一例について説明
する。

先ず、ステップＩにおいて正規化したデンシトグラムの
β−Ｔ分画間に対応する予め定めたデータ点間でのパタ
ーンの凸部の度合（白値）を計算する。この白値の計算
法を以下に説明する。

筆上見Ｗ（Ｕ肚算迭 データ点ｉを中心としてその両側にそれぞれデータ数ｋ
を有する検出幅２ｋを設定し、第８図に示すようにｉ−
に点のデータ値り、−うとｉ＋に点のデータ値Ｄｔ、ｋ
　とを結ぶ直線に対してデンシトグラムがどれだけ突出
しているかを、直線とデンシトグラムとで囲まれる部分
の面積Ｓで評価する。

この場合、例えば台形近似したときの面積Ｓは、■ Ｓ−（Ｄｔ−＊”Ｄｔ−ｎ＋−＋＋　＋　−−＋　Ｄｔ
−＋　＋Ｄ；　＋Ｄｔ−＋　＋−−−＋　Ｄ、。。−Ｈ
＋　　　Ｄ４＋９−（Ｄ；−に十〇ｔ。、）／２Ｘ２に で表される。なお、台形近似以外でもシンプソン等の各
種の求積方法によって面積Ｓを求めることができる。

ここで、ｋの値については３〜６が好適であり、それよ
り小さいとより微小な変化力９売取れる反面、細かいノ
イズをもひろってしまうことになり、また大きいとＳ自
体の値も大きくなり、スムージングの効果によりノイズ
に対してはより強くなるが、細かい変化が失われること
になる。なお、このｋの値は以下に説明する第２〜第４
の計算法においても同様である。

このようにして求めたＳの値の変化を見ると、独立した
ピークをもつＭ蛋白は勿論のこと、第９図に示すような
明瞭なピークを持たない微量なＭ蛋白も検出することが
できる。

第２の白値計享火 第１の計算法によって求まるＳに対してＳ／２になる関
数を設定する。このＳ／２にの値は検出幅２ｋにお＆ｊ
る凸部の平均高さを表わすことになるため、Ｓに比べて
検出幅２ｋに対する依存度は低いが（Ｓは例えば三角形
の頂点部でみると、２にの値の変化の二乗倍の変化とな
る）、デンシトグラム上での凸部の度合との対応が強く
現われる。

第３の白値計算法 第１の計算法によって求まるＳに対してＳ／　（２ｋ）
　２なる関数を設定する。このＳ／（２ｋ）２の値は検
出幅２にと平均高さＳ／２にとの比で、単位検出幅当り
の凸部の度合を表わし、凸部の形状が相似であれば検出
幅２ｋに拘らず同し値となる。したがって、この場合の
検出幅２にはスムージングの程度を決定することになる
。

第４の白値計算法 二次微分により白値を計算する。この場合には、デンシ
トグラムの関数式が不明であるので、検出幅２にの順次
のデータ値から最小二乗法等により関数近似を行い、求
められた近似関数式の二次微分値をもって白値とする。

以下に、検出幅が５，７および９デークのときのｙ＝ａ
ｘ２＋ｂｘ＋ｃで一般に表わされる放物線に最小二乗近
似を行ったときの近似二次微分値Ｆ　Ｚｉｌ　を示す。

５データの場合（２ｋ　＝　４） Ｆ　″（ｒｒ　＝　（２ＤＨ４ＤＨ−＋　　２Ｄｉ　　
Ｄ；、ｌ＋２ｏｉ、ｚ）／７７データの場合（２ｋ　＝
　６） Ｆ”　＋ｉ＋　−（５Ｄ；−：＋　　３０ｉ−＋　　４
Ｄｉ　　３Ｄｉ。、　＋　５０＋　、３）／４２９デー
タの場合（２ｋ　＝　８） Ｆ　”　（ｉ）　−（２８Ｄｉ−４＋７０＝１−８０６
−ｚ　−１７ｏｔ−＋　−２ｏｎｉ１７Ｄ＋−＋　　８
Ｄｔ＋ｚ＋７Ｄｔ−＋＋２８Ｄ＋。４．）／４６２これ
らの値は検出幅２ｋに本質的には依存せず、したがって
２には第３の白値計算法におけると同様スムージングの
程度を決定することになる。

以上の任意の１つの計算法により白値を求めたら、次に
ステップＨにおいてその白値が所定の闇値ＳＬ。

より大きいか否かを判断し、白値がＳＬ、以下のときは
Ｍ蛋白ピーク無しと判定し、ＳＬ、を超えるときは次に
ステ・７プ■においでその凸部がＭ蛋白ピークであるか
否かを検出するために、凸部の半値幅（データ数）が所
定の範囲ＳＬｚ〜ＳＬ、にあるか否かを判断する。ここ
で、半値幅がＳＬｚ〜ＳＬ３の範囲から外れているとき
はＭ蛋白ピーク無しと判定し、範囲内にあるときはＭ蛋
白ピークがあるとして次にステップ■において白値が所
定の闇値ＳＬ、（＞５ＬＩ）より大きいか否かを判断す
る。この判断処理において白値がＳＬ。

以下のときはＭ蛋白ピークの疑い有りと判定し、ＳＬａ
を超えるときは明瞭なＭ蛋白ピークがあるとして、次に
γ抑制の有無を検出するためにステップＶ　Ｌこおいて
その凸部のピークデータ位置を検出する。

以上の処理において、測定検体のデンシトグラムを総蛋
白値７ｇ／ｄ　ｉに対して積算値が１００．０００とな
るように第４図のフローチャートに従って正規化し、白
値を第２の計算法で計算して種々実験検討したところ、
ｋ＝３〜６においてＳ／２にの値が３０以上ではほぼ独
立したピークを有するＭ蛋白が検出でき、１０〜３０で
明瞭なピークを持たない微量のＭ蛋白ピークが検出でき
た。また、凸部の半値幅の範囲を１０〜２０データ数と
設定することにより、γ分画の主ピーク（半値幅２０以
上）およびβ−γ分画間の谷近辺に出現するβ、Ｃビー
ク、フィビリノーゲンのピーク　（血漿分析の場合）（
半値幅１０以下）とＭ蛋白ピークとを確実に分離するこ
とができた。

第７図において、Ｍ蛋白ピークとしての凸部のピ−クデ
ータの位置を検出したら、次にステップ■において検出
したビークデータ点の前後で、測定検体のデータと、正
常血清のデンシトグラムに基いて設定した正常変動域に
関連するデータから抽出した対応するデータ点における
データとを比較して正常変動域を下回る点があるか否か
を判断し、下回る点がある場合にはＴ抑制があるものと
して悪性Ｍ蛋白（骨髄腫）有りと判定し、無い場合には
良性のＭ蛋白有りと判定する。ここで、正常変動域は同
一支持体に正常血清を泳動させて測定検体と共に測定す
る場合においては、その正常血清の正規化した測定値の
例えば±２５％前後に設定し、また他の場合においては
同様のデータを予めメモリ１５やフロンピーディスク１
８に格納して、対応する部分のデータを抽出するように
する。

次に、β−γブリッジングの検出処理の一例について説
明する。

β−γブリッジングとは、β−１間の谷部がＴ分画０９
Ｇ、　１９Ｍ、　Ｉ、Ａ）のポリクローナルな増加のた
めに埋まってしまい、β−１間の分離が不明瞭となる現
象である。この現象が極端なときは、第１０回に示すよ
うにβ−１間がなだらかにつながり、β−１間に分画点
が存在しなくなる。従来のオートスパンによるデンジド
ブラムでは、デンシトグラム上でβ−Ｔブリッジングが
見られるものの中には、β分画が減少し、Ｔ分画が正常
なものであっても、β−γブリッジングと同様のパター
ンを示し、その区別には分画濃度（５／ｄｌ）をもチェ
ックしなければ判定できなかった。

この実施例では、第１１図にフローチャートを示すよう
に、先ず測定検体の正規化したデンシトグラムのβ−Ｔ
ビーク間で正常変動域を越える部分を検出する。この検
出処理にあたっては、同一支持体に正常血清を泳動させ
て測定検体と共に測定する場合には、先ずステップＩに
おいて正常血清の正規化したデンシトグラムからＴピー
ク位置を検出する。次にステップＨにおいて、測定検体
の正規化したデンシトグラムから正常血清のデンシトグ
ラムのβビークとγビークとの間に対応する部分のデー
タを抽出し、この抽出したデータについて正常変動域を
越えている部分があるか否かの比較判断を行う。また、
同一支持体に正常血清を泳動させない場合には、測定検
体の正規化したデンシトグラムから予じめ定めたβビー
クおよびγビークに対応する部分のデータを抽出し、こ
の抽出したデータと対応する部分での正常変動域に関連
するデータとを比較して正常変動域を越える部分を検出
する。

この検出処理において、正常変動域を越える部分が検出
されなかったときは、β−Ｔブリ、ジング無しと判定し
、越える部分が検出されたときは、次にステップ■にお
いてその越える部分がβ−Ｔブリッジングであるか否か
を判定するため、越える部分の幅（データ数）が基準幅
以上か否かを判断する。すなわち、β−Ｔブリッジング
はポリクローナルな増加を示すことから、正常変動域を
越える幅は広い。これに対し、β−Ｔ分画間の谷近辺に
出現するβ１ｃやフイビリノーゲンは正常変動域を越え
る変化があってもその幅はβ−γブリッジングに比べて
狭い。したがって、正常変動域を越えた幅が基準幅以上
、例えばβ−γピーク間のデータ数の６０％以上あるか
否かを検出することにより、β−Ｔブリッジングとβ１
ｃおよびフィビリノーゲンとを確実に分離することがで
きる。ここで、正常変動域を越えた幅が基準幅以下であ
るときは、β−γブリッジング無しと判定し、基準幅以
上であるときは、次にステップ■においてその増加がＭ
蛋白ピークの存在によるものか、β−Ｔブリッジングに
よにものかを区別するため、越えた幅の部分において第
７図に示したＭ蛋白検出処理のステップＩ、■あるいは
ステップＩ　−ｉＶを行なってＭ蛋白ピークの有無を検
出し、Ｍ蛋白ピークが検出されたときはその増加がＭ蛋
白によるものとしてβ−Ｔブリッジング無しと判定し、
Ｍ蛋白ピークが検出されなかったときはその増加がポリ
クローナルな増加としてβ−Ｔブリッジング有りと判定
する。

なお、第１６図に示したフローチャートにおけるように
、先ず、Ｍ蛋白のビークを検出し、Ｍ蛋白ピークが無い
ものについてβ−Ｔブリッジングを検出する場合には、
第１１図においてステップ■を省くことができる。

以上の処理により、ポリクローナルな増加としてのβ−
γブリッジングを高精度で検出することができる。

次に、リーディングの検出処理についてＡｌｂ分画を例
にとって説明する。

ｉｂ分画は、一般には単一の蛋白より成り、そのパター
ンはピーク位置に関してほぼ対称で、易動度も安定して
おり、濃度も高いことがら泳動像中で最も目立つ分画で
ある。しかし、高黄度血清、高脂質血清、抗生物質の投
与等では、ビリルビン、遊離脂肪酸、薬物がｔｕｂと結
合して易動度の変化を起こし、第１２図に示すように泳
動極性の正極側へのリーディングが生じてＡｌｂ分画が
非対称となる例が多い。

この実施例では、＾ｘｂ分画の正極側へのリーディング
を、第１３図に示すフローチャートに従って検出する。

先ず、ステップＩにおいて測定検体の正規化したデンシ
トグラムから、Ａｊ２ｂピーク位置（１００データ点目
）より正極側に正常変動域を越える部分があるか否かを
検出し、無い場合にはリーディング無しと判定し、をる
場合には次のステップＨにおいてその増加がｉｂの全体
的な増加かリーディングによる増加かを区別するために
、Ａ６ｂ分画の対称性の度合を表わす判別値を演算する
。この判別値の計算法を以下に説明する。

第１の判別値針　法 第１４図へに示すように、測定検体の正規化したデンシ
トグラムから正極側よりＡｌｂピークまでの積算値ΣＩ
と、Ａｌｂピークからｉｂ〜α１の分画点までの積算値
Σ■とをそれぞれ演算し、その比ΣＩ／Σ■を判別値と
する。

第２の判別値計算法 第１４図Ｂに示すように、ｉｂ分画の重心点Ｇを求め、
その重心点位置ｉｇとＡβｂピーク位置ｉｐとのずれ（
ｉｐ　−ｉｇ）を判別値とする。

第３の判別値計算法 Ａｌｂのピーク濃度に対する所定の比率、あるいは所望
の値を、第１４図Ｃに示すように闇値ＳＬとして設定し
て、個々のＡｊ２ｂ分画データがその闇値ＳＬを越える
範囲を検出し、その検出した範囲における正極側および
負極側それぞれの端点位置とへβｂピーク位置ｉｐとの
間の幅り、およびＬ２の比Ｌ１／ＬＺを判別値とする。

以上の任意の１つの計算法によって判別値を求めたら、
次にステップ■において測定検体における判別値が、正
常血清の泳動像に基いて同様の計算法によって求まる判
別値の正常範囲に関連する値を越えるか否かを判断し、
それが越えないときはリーディング無しと判定し、越え
るときはＡｌｂ正極側にリーディング有りと判定する。

以上のようにして分析したＭ蛋白、β−γブリッジング
およびｉｂ　リーディングに関する判定結果は、測定検
体の正規化したデータに基いて演算される各分画％、Ａ
／Ｇ比、各分画濃度値およびその正規化したデンシトグ
ラムと共にＣＲＴ１７に表示すると共に、プリンタ１９
において報告書２０の所定の欄にそれぞれ記録する。な
お、ＣＲＴ１７および報告書２０へのデンシトグラムの
表示にあたっては、測定検体のデンシトグラムと同一支
持体で分析し、同様に正規化処理した、あるいは予じめ
記憶した正常血清のデンシトグラムに関連するパターン
とを重複して表示してもよい。

なお、この発明は上述した実施例にのみ限定されるもの
ではなく、幾多の変更または変形が可能である。例えば
、第１３図においてはｉｂピーク位置より負極側におい
て正常変動域を越える部分を検出して同様に処理するこ
とにより、あるいはｉｂビーク位置より正極側において
正常変動域を下回る部分を検出すると共に、その対称性
を表わす判別値が正常範囲を下回ることを検出すること
によってＡｌｂ分画の負極側へのリーディングの出現を
自動的に判定することもできる。また、このリーディン
グの有無の判定は、Ａｐｂ分画に限らず他′の分画にお
いても同様に行うことができる。この場合における対称
性の判別値の計算法は、上述した第１〜３の判別値計算
法に加えて、第１５図Ａに示すように分画ピーク位置ｉ
ｐと両分画点の中央位置である分画の中心位置ｉｃとの
ずれを判別値としたり、第１５図Ｂに示すように分画の
重心点位置ｉｇと分画の中心位置ｉｃとのずれを判別値
としたり、第１５図Ｃに示すように分画の中心位置ｉｃ
またはピーク位Ｗｉｐから両側にそれぞれに個離れたデ
ータ点におけるデータＤｉ　（ｃ−ｋｌおよびＤｉｆｃ
＋ｋ）、またはＤｉ　（ｐ−ｋｌおよびＤ、（ｐ＋ｋ）
の差、その差の二乗の積算値あるいはその相関性等を判
別値とすることができる。また、上述したβ−Ｔ分画間
におけるＭ蛋白、その出現に伴うγ分画の抑制およびブ
リッジングの検出判定法は、他のＡ／２ｂ　、α、。

α２分画における各個別の蛋白の増減、マイナーピーク
の出現の判定等にも同様に適用することができる。更に
、正常変動域は正常な泳動像のデータに対して一律に例
えば±２５％以内と設定するのではなく、データ位置に
応じて設定することもできるし、上限値と下限値とを非
対称に設定することもできる。また、上述した実施例で
はデンシトメータからのサンプリングデータのスムージ
ング処理を正規化処理の前に行ったが、正規化処理の後
に行ってもよい。更にまた、正規化処理はＸ軸のみでも
、またＸ軸とＹ軸だけでも同様の効果を得ることができ
る。また、上記の実施例では濃度正規化処理を最後に行
うようにしたが、この処理はＸ軸正規化処理の前に行う
こともできる。更に、泳動像中における基準点はＡＡｂ
ピーク位置、βピーク位置に限らず、他の分画のピーク
位置、あるいは泳動像の端点等を用いることもできる。

また、測定装置を構成する受光素子として、−次元アレ
イセンサや二次元アレイセンサを用いることもできる。

また、正規化した測定検体のデータと正常変動域に関連
するデータとを比較して測定検体中の成分の増減を自動
的に判定したり、特異的な凸部または凹部の有無からＭ
蛋白等の検出や測定検体中の所定の成分の有無を自動的
に分析したり、あるいは正規化したデータのうち所定範
囲におけるデータと正常変動域に関連する対応する範囲
におけるデータとの比較からリーディング等の検出や測
定検体中の所定成分の有無を自動的に分析することもで
きる。

〔発明の効果〕

以上述べたように、この発明によれば検体の塗布量や泳
動長にばらつきがあっても、同一基準でしかも細かな分
画位置での多くの正確な病態情報を自動的に得ることが
できる。したがって、医師や検査技師の負担を軽減でき
ると共に、診断に有用な多くの情報が得られることから
、診断の正確さを担保することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明を実施する電気泳動装置におけるデン
シトメータの一例の要部の構成を示す線図的断面図、 第２図は電気泳動像の走査方向を示す図、第３図はデー
タ処理装置の一例の要部の構成を示すブロック図、 第４図は正規化処理の一例を示すフローチャート、 第５図は基準点検出の一例を説明するための図、第６図
Ａ−Ｃはβ−γ分画間におけるデンシトグラムパターン
を示す図、 第７図はＭ蛋白の検出処理の一例を示すフローチャート
、 第８図は第７図に示す白値の計算法の一例を説明するた
めの図、 第９図はその計算法によって検出し得るデンシトグラム
上でのＭ蛋白の一例を示す図、第１０図はβ−γブリッ
ジングの一例を示す図、第１１図はβ−γブリッジング
の検出処理の一例を示すフローチャート、 第１２図はＡｌｂリーディングの一例を示す図、第１３
図はＡｌｂリーディングの検出処理の一例を示すフロー
チャート、 第１４図Ａ−Ｃは第１３図に示す対称性の判別値の三つ
の計算例を説明するための図、 第１５図Ａ−Ｃは対称性判別値の他の三つの計算例を説
明するための図、 第１６図は従来提案された病態分類のフローチャートで
ある。 １・−・支持体　　　　　　２−送りローラ３−デカリ
ン　　　　　４−測光部 ５−測光装置　　　　　５ａ−光源 ５　ｂ＝・−受光素子　　　　　６−排紙ローラ７−電
気泳動像　　　　１２一対数増幅器１３−−−Ａ　／　
Ｄ変換器　　　１４−・・ＣＰＵ１５・−メモリ　　　
　　　１６−・・キーボード１７・−ＣＲＴ　　　　　
　　Ｉ８−　フロンビーディスク１９−　プリンタ　　
　　　２０−・報告書第１図 第２図 第８図 ｊ−４Ｉ：　　　ｌ籟 第９図 第１０図 第１Ｉ図 区 ＜　　　　　　　　　Ｑ 区　　　　　　　　Ｑ ＜　　　　　　　国

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、測定検体の電気泳動像を測光して得られるデータを
   正規化し、この正規化したデータと正常な電気泳動像に
   関連する基準データとに基いて前記測定検体を自動的に
   分析することを特徴とする電気泳動像による自動分析方
   法。 ２、前記測定検体の正規化したデータと、正常な電気泳
   動像に基いて設定した正常変動域に関連する基準データ
   とに基いて前記測定検体中の成分の増減を自動的に判定
   することを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の電気
   泳動像による自動分析方法。 ３、前記測定検体の正規化したデータから成るデンシト
   グラムからその特異的な凸部または凹部の有無を検出し
   て前記測定検体中の成分を自動的に分析することを特徴
   とする特許請求の範囲第１項記載の電気泳動像による自
   動分析方法。 ４、前記検出した凸部または凹部を含む近傍のデータと
   、正常な電気泳動像に基いて設定した正常変動域に関連
   する基準データとを比較して前記測定検体中の成分を自
   動的に分析することを特徴とする特許請求の範囲第３項
   記載の電気泳動像による自動分析方法。 ５、前記測定検体の正規化したデータから成るデンシト
   グラムから、正常な電気泳動像のデンシトグラムに基い
   て該デンシトグラムの所定の順次のピーク位置間に対応
   する部分のデータを抽出すると共に、その部分において
   特異的な凸部の有無を検出し、前記抽出したデータと正
   常な電気泳動像に基いて設定した対応する部分の正常変
   動域に関連する基準データとの比較および前記特異的な
   凸部の有無に基いて前記測定検体のデンシトグラムにお
   ける対応する部分でのブリッジングの有無を自動的に判
   定することを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の電
   気泳動像による自動分析方法。 ６、前記測定検体の正規化したデータから成るデンシト
   グラムから所定範囲のデータを抽出し、この抽出したデ
   ータと正常な電気泳動像に基いて設定した対応する範囲
   の正常変動域に関連する基準データとに基いて前記測定
   検体中の成分を自動的に分析することを特徴とする特許
   請求の範囲第１項記載の電気泳動像による自動分析方法
   。 ７、前記測定検体の正規化したデータから成るデンシト
   グラムから所望の分画内のデータを抽出し、この抽出し
   たデータと正常な電気泳動像に基いて設定した対応する
   分画内の正常変動域に関連する基準データとを比較する
   と共に、前記抽出したデータに基いて当該分画パターン
   の対称性を判別し、これら比較結果および判別結果に基
   いて前記所望の分画におけるリーディングの有無を自動
   的に判定することを特徴とする特許請求の範囲第１項記
   載の電気泳動像による自動分析方法。