JPS63191044A - 細胞分析装置 - Google Patents
細胞分析装置Info
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- JPS63191044A JPS63191044A JP62022885A JP2288587A JPS63191044A JP S63191044 A JPS63191044 A JP S63191044A JP 62022885 A JP62022885 A JP 62022885A JP 2288587 A JP2288587 A JP 2288587A JP S63191044 A JPS63191044 A JP S63191044A
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Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
(イ)産業上の利用分野
この発明は、フローサイトメトリーを適用した細胞分析
装置の改良に関する。
装置の改良に関する。
(ロ)従来の技術
フローサイトメトリーは、大量の細胞を高速度かつ高精
度に分析できる特徴を有しており、近年に至り、癌やそ
の他の疾病の発見又はその治療のモニタリング、細胞周
期の分析、細胞内核酸・蛋白質の定量等に適用されてお
り、医療・細胞工学等の広い分野に亘り、利用されてい
る。
度に分析できる特徴を有しており、近年に至り、癌やそ
の他の疾病の発見又はその治療のモニタリング、細胞周
期の分析、細胞内核酸・蛋白質の定量等に適用されてお
り、医療・細胞工学等の広い分野に亘り、利用されてい
る。
このフローサイトメトリーの原理は、蛍光色素で染色さ
れた細胞を細い液流中に流し、この細胞の1つ1つにレ
ーザ光又は紫外線の光ビームを照射することにより生じ
る散乱光や蛍光の量、すなわち細胞光情報を瞬時に測定
し、その結果より細胞分析を行うものである。
れた細胞を細い液流中に流し、この細胞の1つ1つにレ
ーザ光又は紫外線の光ビームを照射することにより生じ
る散乱光や蛍光の量、すなわち細胞光情報を瞬時に測定
し、その結果より細胞分析を行うものである。
ところで、細胞浮遊液中には、複数種の細胞群が含まれ
ることが多いが、その細胞群の1つについて分析を行い
たい場合がある。−例として、人体血液中のリンパ球サ
ブセットの分析が挙げられる。この場合、細胞浮遊液(
試料)としては、血液を溶血処理したものが用いられる
が、この試料中には、リンパ球の他に、単球、顆粒球が
含まれている。
ることが多いが、その細胞群の1つについて分析を行い
たい場合がある。−例として、人体血液中のリンパ球サ
ブセットの分析が挙げられる。この場合、細胞浮遊液(
試料)としては、血液を溶血処理したものが用いられる
が、この試料中には、リンパ球の他に、単球、顆粒球が
含まれている。
そこで、細胞光情報検出の際に、1つの細胞について同
時に2つ以上のパラメータ(例えば散乱光強度、蛍光強
度)を測定し、そのうちの1又は2以上のパラメータに
基づいて分析対象の細胞の光情報を選別することが行わ
れる。
時に2つ以上のパラメータ(例えば散乱光強度、蛍光強
度)を測定し、そのうちの1又は2以上のパラメータに
基づいて分析対象の細胞の光情報を選別することが行わ
れる。
上記リンパ球サブセット分析の場合を例に取れば、前方
散乱光強度I0.90″散乱光強度I、。の2つのパラ
メータが用いられる。健常者の血液より得られた試料に
ついては、第4図(a)のように、前方散乱光強度IO
,90’敗乱光強度I、。を座標に取り、両パラメータ
を点でプロットすれば(サイトダラム)、各細胞群それ
ぞれの分布が現れる。
散乱光強度I0.90″散乱光強度I、。の2つのパラ
メータが用いられる。健常者の血液より得られた試料に
ついては、第4図(a)のように、前方散乱光強度IO
,90’敗乱光強度I、。を座標に取り、両パラメータ
を点でプロットすれば(サイトダラム)、各細胞群それ
ぞれの分布が現れる。
aはリンパ球の分布、bは単球の分布、Cは顆粒球の分
布である。そこで、破線のようなウィンドウと呼ばれる
領域(細胞選別領域)dを設定しておき、この領域dに
属するか否かを識別することにより、目的細胞群の細胞
光情報を選別することが可能となる。なお、リンパ球サ
ブセットの分析自体は、細胞光情報中の蛍光強度データ
に基づいて行われる。
布である。そこで、破線のようなウィンドウと呼ばれる
領域(細胞選別領域)dを設定しておき、この領域dに
属するか否かを識別することにより、目的細胞群の細胞
光情報を選別することが可能となる。なお、リンパ球サ
ブセットの分析自体は、細胞光情報中の蛍光強度データ
に基づいて行われる。
上述のように、細胞浮遊液中に含まれる複数細胞群のう
ち、所定の細胞群の分析を自動的に行う細胞分析装置と
しては、以下の1xvi項記載の構成を有するものが知
られている。
ち、所定の細胞群の分析を自動的に行う細胞分析装置と
しては、以下の1xvi項記載の構成を有するものが知
られている。
i:細胞浮遊液が流されるフローセル。
ii;このフローセル内を流れる細胞に光ビームを照射
する光源(レーザ光源等)。
する光源(レーザ光源等)。
iii : ii項の光ビームが照射された1つの細胞
について、2以上のパラメータよりなる細胞光情報を検
出する細胞光情報検出手段(例えば、フローセル周囲に
配される複数の光、 倍増管等)。
について、2以上のパラメータよりなる細胞光情報を検
出する細胞光情報検出手段(例えば、フローセル周囲に
配される複数の光、 倍増管等)。
Iv:細胞浮遊液中の所定細胞群の細胞光情報を選別す
る、細胞光情報の1又は2以上のパラメータを座標系と
する一次元又は多次元の領域を設定する細胞選別領域設
定手段。
る、細胞光情報の1又は2以上のパラメータを座標系と
する一次元又は多次元の領域を設定する細胞選別領域設
定手段。
■=前記細胞光情報検出手段で得られた細胞光情報より
、前記細胞選別領域に属する細胞の細胞光情報を選別す
る細胞光情報選別手段。
、前記細胞選別領域に属する細胞の細胞光情報を選別す
る細胞光情報選別手段。
vi:前記細胞光情報検出手段で得られた細胞光情報及
び前記細胞光情報選別手段で選別された細胞光情報を処
理(例えばヒストグラムの作成等)する細胞光情報処理
手段。
び前記細胞光情報選別手段で選別された細胞光情報を処
理(例えばヒストグラムの作成等)する細胞光情報処理
手段。
vi:この細胞光情報処理手段での処理結果を出力する
出力手段く例えばプリンタ等、 CRT等の表示器も含
む)。
出力手段く例えばプリンタ等、 CRT等の表示器も含
む)。
上記iv % vi項の構成は、コンピュータに含まれ
ており、細胞光情報領域は、このコンピュータに付属す
るキーボード等からの入力に基づいて設定される。
ており、細胞光情報領域は、このコンピュータに付属す
るキーボード等からの入力に基づいて設定される。
(ハ)発明が解決しようとする問題点
上記細胞浮遊液において、目的細胞群の細胞光情報のう
ち、選別に係るパラメータが、細胞選別領域よりずれて
分布する場合が生じる。この場合に、以前の細胞選別領
域のままで分析を続けると、目的の細胞群についての完
全な細胞光情報が得られず、分析結果に重大なエラーが
含まれる不都合があった。
ち、選別に係るパラメータが、細胞選別領域よりずれて
分布する場合が生じる。この場合に、以前の細胞選別領
域のままで分析を続けると、目的の細胞群についての完
全な細胞光情報が得られず、分析結果に重大なエラーが
含まれる不都合があった。
例えば、リンパ球サブセントの分析において、癌患者等
より採取された試料について、前方散乱光強度I。(縦
軸)、90°散乱光強度■、。(横軸)についてのサイ
トグラムを示すと、第4図(b)のようになる。リンパ
球分布a゛、単球分布b゛、顆粒球分布C゛は、健常者
の場合の第4図(a)と比べて、その位置がずれている
。従って、第4図(b)に示す破線の領域d、すなわち
標準的に設定された領域dに基づいて分析を行っても、
誤った分析結果しか得られない不都合があった。
より採取された試料について、前方散乱光強度I。(縦
軸)、90°散乱光強度■、。(横軸)についてのサイ
トグラムを示すと、第4図(b)のようになる。リンパ
球分布a゛、単球分布b゛、顆粒球分布C゛は、健常者
の場合の第4図(a)と比べて、その位置がずれている
。従って、第4図(b)に示す破線の領域d、すなわち
標準的に設定された領域dに基づいて分析を行っても、
誤った分析結果しか得られない不都合があった。
この発明は、上記不都合に鑑みなされたもので、選別に
関与するパラメータの異常分布による、不正確な分析を
防止し得る細胞分析装置を提供することを目的としてい
る。
関与するパラメータの異常分布による、不正確な分析を
防止し得る細胞分析装置を提供することを目的としてい
る。
(ニ)問題点を解決するための手段
上記不都合を解決するための手段として、この発明の細
胞分析装置は、上記1=vi項記載の構成を有するもの
において、以下のvii % X項記載の構成を特徴的
に設けてなるものである。
胞分析装置は、上記1=vi項記載の構成を有するもの
において、以下のvii % X項記載の構成を特徴的
に設けてなるものである。
情:前記細胞光情報選別手段で選別された細胞光情報に
統計学的演算処理を施し、統計学的変数を算出する統計
学的変数算出手段。
統計学的演算処理を施し、統計学的変数を算出する統計
学的変数算出手段。
i×:この統計学的変数に基づいて、前記細胞浮遊液中
の目的細胞群の選別に関与するパラメータが前記細胞選
別領域内に正常に分布するか否かを識別する細胞光情報
分布識別手段。
の目的細胞群の選別に関与するパラメータが前記細胞選
別領域内に正常に分布するか否かを識別する細胞光情報
分布識別手段。
X:この細胞光情報分布識別手段の識別結果に基づいて
作動する報知手段。
作動する報知手段。
(ホ)作用
細胞光情報のパラメータのうち、選別に関与するパラメ
ータの細胞選別領域内での分布が異常な場合に、この領
域内で細胞光情報パラメータ若しくはこのパラメータよ
り算出される細胞の大きさ等について、統計学的演算を
施し、平均値、標準偏差等の統計学的変数を算出すれば
、これらは健常者の場合とは異なった値を示している。
ータの細胞選別領域内での分布が異常な場合に、この領
域内で細胞光情報パラメータ若しくはこのパラメータよ
り算出される細胞の大きさ等について、統計学的演算を
施し、平均値、標準偏差等の統計学的変数を算出すれば
、これらは健常者の場合とは異なった値を示している。
従って、上記分布のずれをこれら統計学的変数に基づい
て識別することが可能となる。
て識別することが可能となる。
この発明の細胞分析装置は、統計学的演算手段により変
数を算出し、この変数に基づき、選別に関与するパラメ
ータの分布が正常か否かを細胞光情報分布識別手段によ
り識別する。そして、その結果を報知手段により操作者
に報知し、操作者に前記細胞選別領域の変更を促し、不
正確な分析が行われるのを防止する。
数を算出し、この変数に基づき、選別に関与するパラメ
ータの分布が正常か否かを細胞光情報分布識別手段によ
り識別する。そして、その結果を報知手段により操作者
に報知し、操作者に前記細胞選別領域の変更を促し、不
正確な分析が行われるのを防止する。
(へ)実施例
この発明の一実施例を、第1図乃至第3図、第4図fa
)及び第4図(b)に基づいて、以下に説明する。
)及び第4図(b)に基づいて、以下に説明する。
この実施例の細胞分析装置は、細胞光情報のパラメータ
としては、前方散乱光強度、90″散乱光強度、異なる
2色についての蛍光強度を測定するものである(いわゆ
るマルチパラメータ)。また、以下の説明においては、
リンパ球サブセントの分析について述べるが、分析対象
はこれに限定されるものではない。
としては、前方散乱光強度、90″散乱光強度、異なる
2色についての蛍光強度を測定するものである(いわゆ
るマルチパラメータ)。また、以下の説明においては、
リンパ球サブセントの分析について述べるが、分析対象
はこれに限定されるものではない。
第2図は、この実施例細胞分析装置の概略構成を示す。
2は、周知のフローセルであり、第2図では、その横断
面図を示している。このフローセル2は、ガラス細管2
aを備え、試料(細胞浮遊液)及びシース液が、ガラス
細管2a中を流される。ガラス細管2a内には層流が形
成され、細胞は、1つずつガラス細管2a中心軸上を流
れていく。
面図を示している。このフローセル2は、ガラス細管2
aを備え、試料(細胞浮遊液)及びシース液が、ガラス
細管2a中を流される。ガラス細管2a内には層流が形
成され、細胞は、1つずつガラス細管2a中心軸上を流
れていく。
フローセル2側方には、アルゴンレーザ光源3が設けら
れる。レーザ光源3よりのレーザビームlは、ガラス細
管2a中心軸上の一点に向かって照射される。
れる。レーザ光源3よりのレーザビームlは、ガラス細
管2a中心軸上の一点に向かって照射される。
また、フローセル2の周囲には、レンズ4 a %4b
が配設されている。レンズ4aは、レーザビームlの延
長上に位置し、前方散乱光X、を光電子倍増管(Ifl
胞光情報検出手段)5に収束させる。
が配設されている。レンズ4aは、レーザビームlの延
長上に位置し、前方散乱光X、を光電子倍増管(Ifl
胞光情報検出手段)5に収束させる。
一方、レンズ4bは、レンズ4aよりフローセル2を中
心として90″回転した位置に置かれている。細胞Cよ
りの12は、このレンズ4bに捉えられ、赤色蛍光強度
検出用の光電子倍増管(細胞光情報検出手段)6に収束
され、入射する。
心として90″回転した位置に置かれている。細胞Cよ
りの12は、このレンズ4bに捉えられ、赤色蛍光強度
検出用の光電子倍増管(細胞光情報検出手段)6に収束
され、入射する。
光電子倍増管6とレンズ4bとの間には、45゜傾いた
状態でハーフミラ−7a、7bが設けられる。ハーフミ
ラ−7aにより反射された光l、は、緑色蛍光強度検出
用の光電子倍増管(細胞光情報検出手段)8に入射する
。
状態でハーフミラ−7a、7bが設けられる。ハーフミ
ラ−7aにより反射された光l、は、緑色蛍光強度検出
用の光電子倍増管(細胞光情報検出手段)8に入射する
。
また、ハーフミラ−7bにより反射された光14は、9
0″散乱光強度検出用の光電子倍増管(細胞光情報検出
手段)9に入射する。光電子倍増管5.6.8.9は、
電気信号処理部lOに接続される。なお、細胞光情報検
出手段は光電子倍増管に限定されるものではない。また
、光源も使用する蛍光塗料に合わせて、ダイレーザ等、
適宜変更可能である。
0″散乱光強度検出用の光電子倍増管(細胞光情報検出
手段)9に入射する。光電子倍増管5.6.8.9は、
電気信号処理部lOに接続される。なお、細胞光情報検
出手段は光電子倍増管に限定されるものではない。また
、光源も使用する蛍光塗料に合わせて、ダイレーザ等、
適宜変更可能である。
第1図は、電気信号処理部10のブロック図である。光
電子倍増管5.6.8.9の出力信号は、増幅器11で
増幅され、さらにアナログ/デジタル(A/D)変換器
12により、デジタル信号に変換される。
電子倍増管5.6.8.9の出力信号は、増幅器11で
増幅され、さらにアナログ/デジタル(A/D)変換器
12により、デジタル信号に変換される。
このデジタル信号は、記憶回路13に記憶される。この
記憶回路13には、1つ1つの細胞について、前方散乱
光強度I6,90’散乱光強度I、。、赤色蛍光強度1
r、緑色蛍光強度1gの4つのパラメータが順次記憶さ
れる、いわゆるリスト様式である。なお、通常は、1の
試料について、数万個の細胞の細胞光情報が記憶される
ことになり、記憶回路13には、大きな容量が必要とな
る。このため、細胞分析装置のコストは比較的高いもの
となるが、よりローコストのものにおいては、これら細
胞光情報を外部記憶装置(例えばフロッピィディスク)
に記憶させるように構成してもよい。
記憶回路13には、1つ1つの細胞について、前方散乱
光強度I6,90’散乱光強度I、。、赤色蛍光強度1
r、緑色蛍光強度1gの4つのパラメータが順次記憶さ
れる、いわゆるリスト様式である。なお、通常は、1の
試料について、数万個の細胞の細胞光情報が記憶される
ことになり、記憶回路13には、大きな容量が必要とな
る。このため、細胞分析装置のコストは比較的高いもの
となるが、よりローコストのものにおいては、これら細
胞光情報を外部記憶装置(例えばフロッピィディスク)
に記憶させるように構成してもよい。
記憶回路13に記憶された細胞光情報は、ゲート回路1
4、あるいは領域記憶回路15、ゲート回路14を経て
、演算回路16に入力される。また、後述の再演算の場
合には、記憶回路13から直接演算回路16に人力され
る。
4、あるいは領域記憶回路15、ゲート回路14を経て
、演算回路16に入力される。また、後述の再演算の場
合には、記憶回路13から直接演算回路16に人力され
る。
ゲート回路14は、ノイズを取除くためのちのである。
領域記憶回路15は、設定された細胞選別領域を記憶し
、目的の細胞の光情報を選別するためのものである。こ
の細胞選別領域は、リンパ球選別の場合においては、散
乱光強度1..1.。を座標系とする二次元の領域であ
る〔第4図(al参照〕。
、目的の細胞の光情報を選別するためのものである。こ
の細胞選別領域は、リンパ球選別の場合においては、散
乱光強度1..1.。を座標系とする二次元の領域であ
る〔第4図(al参照〕。
演算回路16は、散乱光強度10.190を解析処理す
る機能、蛍光強度Ir、Igを解析処理する機能及び散
乱光強度■。、■、。より、後述の統計学的変数を算出
する機、能を備えている。
る機能、蛍光強度Ir、Igを解析処理する機能及び散
乱光強度■。、■、。より、後述の統計学的変数を算出
する機、能を備えている。
演算回路16での解析結果は、CRT等の表示部(出力
手段)17に表示され、また、プリンタ(出力手段)1
8により出力される。
手段)17に表示され、また、プリンタ(出力手段)1
8により出力される。
一方、前記統計学的変数は、識別回路19に入力される
。識別回路19では、統計学的変数をその標準値と比較
し、選別に関与するパラメータが細胞選別領域内に正常
に分布しているか否かを識別する。
。識別回路19では、統計学的変数をその標準値と比較
し、選別に関与するパラメータが細胞選別領域内に正常
に分布しているか否かを識別する。
識別回路19において、正常な分布でないと識別された
場合には、ブザー(報知手段)20を鳴動させ、操作者
に注意を与える。
場合には、ブザー(報知手段)20を鳴動させ、操作者
に注意を与える。
上述の記憶回路13、領域記憶回路15、演算回路16
等は、制御回路21により各々制御される。制御回路2
1には、キーボード22が接続されており、命令や細胞
選別領域等が入力される。
等は、制御回路21により各々制御される。制御回路2
1には、キーボード22が接続されており、命令や細胞
選別領域等が入力される。
次に、この実施例細胞分析装置の動作を、第3図を主に
参照しながら説明する。
参照しながら説明する。
先ず、健常者の試料について測定し、標準的な細胞選別
領域(以下、単に領域という)を設定し、統計学的変数
を算出する〔ステップ(以下STという)1〜6〕。こ
の処理は、通常、−日一回、検体試料分析の前に行われ
る。
領域(以下、単に領域という)を設定し、統計学的変数
を算出する〔ステップ(以下STという)1〜6〕。こ
の処理は、通常、−日一回、検体試料分析の前に行われ
る。
健常者の試料が細胞分析装置にセットされ、測定の開始
命令が入力されると(STL)、この試料がシース液と
共にフローセル2内を流され、1つ1つの細胞について
、散乱光強度I0、■、。、蛍光強度Ir、Igが測定
され、記憶回路13に記憶される(Sr1)、記憶され
たパラメータのうち、散乱光強度10,19゜データが
読出され、ゲート回路14を経てノイズが取除かれ、演
算回路16に入力され、解析処理を施される。この解析
処理の結果は、第4図(alに示すように、■。を縦軸
に、T9゜を横軸に取り、ドツトプロットパターンのサ
イトグラムとして表示部17に表示される(Sr1)。
命令が入力されると(STL)、この試料がシース液と
共にフローセル2内を流され、1つ1つの細胞について
、散乱光強度I0、■、。、蛍光強度Ir、Igが測定
され、記憶回路13に記憶される(Sr1)、記憶され
たパラメータのうち、散乱光強度10,19゜データが
読出され、ゲート回路14を経てノイズが取除かれ、演
算回路16に入力され、解析処理を施される。この解析
処理の結果は、第4図(alに示すように、■。を縦軸
に、T9゜を横軸に取り、ドツトプロットパターンのサ
イトグラムとして表示部17に表示される(Sr1)。
なお、この表示は、立体表示、等高線表示等、適宜変更
可能である。
可能である。
この表示結果に基づいて、操作者がリンパ球選別領域が
適切に設定されているかを判断する。領域を変更しない
場合には、キーボード22よりその旨を入力すれば、細
胞分析装置はSr1の処理に進む(Sr1)。
適切に設定されているかを判断する。領域を変更しない
場合には、キーボード22よりその旨を入力すれば、細
胞分析装置はSr1の処理に進む(Sr1)。
領域を変更する場合にはSr1に進み、キーボード22
よりの入力に基づいて、領域を変更する(Sr1)。領
域は、通常、多角形であるので、その頂点を入力する。
よりの入力に基づいて、領域を変更する(Sr1)。領
域は、通常、多角形であるので、その頂点を入力する。
もちろん、ライトペン、マウス等、他の入力手段を用い
てもよい。入力された領域は、領域記憶回路15に記憶
される。
てもよい。入力された領域は、領域記憶回路15に記憶
される。
続いて、領域内に属する細胞、すなわちリンパ球につい
て、統計学的演算処理が施される(Sr1)。この統計
学的演算処理は、先ず、記憶回路13より読出された散
乱光強度I0、■、。データを、領域記憶回路15によ
り領域に属するもののみを選別し、ゲート回路14でノ
イズを取除いた後、演算回路16に入力する。演算回路
16では、1つ1つの細胞について、散乱光強度■。、
■、。より、細胞の大きさ、細胞内密度を算出し、また
、領域に属する細胞の総数を算出する。さらに、細胞の
大きさ、細胞内密度については、平均値・標準偏差及び
変動係数がそれぞれ算出され、また、測定された全細胞
数に対する領域内細胞数の割合が算出される。
て、統計学的演算処理が施される(Sr1)。この統計
学的演算処理は、先ず、記憶回路13より読出された散
乱光強度I0、■、。データを、領域記憶回路15によ
り領域に属するもののみを選別し、ゲート回路14でノ
イズを取除いた後、演算回路16に入力する。演算回路
16では、1つ1つの細胞について、散乱光強度■。、
■、。より、細胞の大きさ、細胞内密度を算出し、また
、領域に属する細胞の総数を算出する。さらに、細胞の
大きさ、細胞内密度については、平均値・標準偏差及び
変動係数がそれぞれ算出され、また、測定された全細胞
数に対する領域内細胞数の割合が算出される。
上述の細胞の大きさ、細胞内密度それぞれについての平
均値、標準偏差、変動係数及び領域内細胞数、その全細
胞に占める割合は、分布の正常・異常を識別するための
統計学的変数(標準値)として、識別回路19に記憶さ
れる。
均値、標準偏差、変動係数及び領域内細胞数、その全細
胞に占める割合は、分布の正常・異常を識別するための
統計学的変数(標準値)として、識別回路19に記憶さ
れる。
続いて、検体試料の測定が行われる。検体試料は、患者
より採取した全血を溶血処理し、赤血球を取除き、リン
パ球を蛍光色素で標識したものである。この標識には、
フルオレセインイソチオシアネート(F I TC:緑
色蛍光)標識の0KT4モノクロ一ナル抗体及びファイ
コニリスリン(PE:赤色蛍光)標識の0KT8モノク
ロ一ナル抗体が使用される。なお、蛍光色素やモノクロ
ーナル抗体は、試料に応じて適宜変更される。
より採取した全血を溶血処理し、赤血球を取除き、リン
パ球を蛍光色素で標識したものである。この標識には、
フルオレセインイソチオシアネート(F I TC:緑
色蛍光)標識の0KT4モノクロ一ナル抗体及びファイ
コニリスリン(PE:赤色蛍光)標識の0KT8モノク
ロ一ナル抗体が使用される。なお、蛍光色素やモノクロ
ーナル抗体は、試料に応じて適宜変更される。
検体試料を細胞分析装置にセットし、患者属性データと
共に、検体試料を測定する旨をキーボード22より人力
すれば、測定が開始される(Sr1)。先と同様、検体
試料がシース液と共にフローセル2内を流され、1つ1
つの細胞について、散乱光強度I0、■、。、蛍光強度
1r、Igを測定し、記憶回路13に記憶してい<
(Sr1)。
共に、検体試料を測定する旨をキーボード22より人力
すれば、測定が開始される(Sr1)。先と同様、検体
試料がシース液と共にフローセル2内を流され、1つ1
つの細胞について、散乱光強度I0、■、。、蛍光強度
1r、Igを測定し、記憶回路13に記憶してい<
(Sr1)。
記憶回路13より読出された散乱光強度10. I 9
@は、先と同様、解析処理が施され、Io、■、。を座
標としたサイトグラムが、表示部17に表示される(S
r1)。
@は、先と同様、解析処理が施され、Io、■、。を座
標としたサイトグラムが、表示部17に表示される(S
r1)。
続いて、先に設定された領域に属する細胞について、演
算回路16で統計学的演算処理が施される(STIO)
。この処理においても、細胞の大きさと細胞内密度のそ
れぞれについて、平均値・標準偏差・変動係数が算出さ
れ、さらには、領域内細胞数、その割合も算出され、統
計学的変数とされる。
算回路16で統計学的演算処理が施される(STIO)
。この処理においても、細胞の大きさと細胞内密度のそ
れぞれについて、平均値・標準偏差・変動係数が算出さ
れ、さらには、領域内細胞数、その割合も算出され、統
計学的変数とされる。
次の5T12では、検体試料のリンパ球の散乱光強度I
。、T9゜データが、領域内に正しく分布しているか識
別回路19により識別される。この識別は、検体試料に
ついての統計学的変数を、健常者の試料から得られた標
準値と比較して行われる。
。、T9゜データが、領域内に正しく分布しているか識
別回路19により識別される。この識別は、検体試料に
ついての統計学的変数を、健常者の試料から得られた標
準値と比較して行われる。
5T12で正常であると識別された場合には、5T16
の処理に進む。異常であると識別された場合には、ブザ
ー20が鳴動され(ST13)、操作者に異常であるこ
とを報知する。
の処理に進む。異常であると識別された場合には、ブザ
ー20が鳴動され(ST13)、操作者に異常であるこ
とを報知する。
操作者は、表示部17の表示から、領域を変更するか否
かを判断する。変更しない場合には、その旨を人力すれ
ば、5T16の処理が開始される(ST14)。
かを判断する。変更しない場合には、その旨を人力すれ
ば、5T16の処理が開始される(ST14)。
領域を変更する場合には、その旨が入力されると(ST
I 4) 、Sr1と同様、キーボード22の入力に基
づいて、新たな領域が設定される(ST15)。
I 4) 、Sr1と同様、キーボード22の入力に基
づいて、新たな領域が設定される(ST15)。
次に、領域に属する細胞の、蛍光光強度1r、1gデー
タの解析、すなわち、リンパ球についての蛍光特性解析
が行われる(ST16)。その結果は、例えば緑色蛍光
及び赤色蛍光についてのヒストグラムとして、表示部1
7に表示される(S717)。
タの解析、すなわち、リンパ球についての蛍光特性解析
が行われる(ST16)。その結果は、例えば緑色蛍光
及び赤色蛍光についてのヒストグラムとして、表示部1
7に表示される(S717)。
また、プリントする旨が入力された場合(ST18)、
プリンタ18により上記結果が出力される。さらに続け
て検体試料の測定を行う旨の入力があった時にはSr1
に戻り(ST20)、終了の入力があった時には、測定
を終了する。
プリンタ18により上記結果が出力される。さらに続け
て検体試料の測定を行う旨の入力があった時にはSr1
に戻り(ST20)、終了の入力があった時には、測定
を終了する。
第3図には示していないが、測定により得られたデータ
を再演算処理したい場合、例えば、問題ある検体試料に
ついて、もう一度演算処理を行うことも可能である。
を再演算処理したい場合、例えば、問題ある検体試料に
ついて、もう一度演算処理を行うことも可能である。
なお、上記実施例においては、散乱光強度1o。
190の分布に異常が生じた場合に、ブザー20の鳴動
により操作者に報知するように構成しているが、LED
を点灯させたり、表示部17に表示させて報知する等、
適宜設計変更可能である。
により操作者に報知するように構成しているが、LED
を点灯させたり、表示部17に表示させて報知する等、
適宜設計変更可能である。
また、測定するパラメータ、このパラメータのうち、目
的の細胞を選別するためのパラメータ及び分布の正常・
異常を識別するための統計学的変数は、上記実施例のも
のに限定されず、適宜変更可能である。
的の細胞を選別するためのパラメータ及び分布の正常・
異常を識別するための統計学的変数は、上記実施例のも
のに限定されず、適宜変更可能である。
(ト)発明の詳細
な説明したように、この発明の細胞分析装置は、細胞選
別領域内における選別に関与するパラメータの異常分布
を、統計学的変数に基づいて識別し、その結果を操作者
に報知するものであるから、目的細胞について、正確な
分析が行える利点を有している。
別領域内における選別に関与するパラメータの異常分布
を、統計学的変数に基づいて識別し、その結果を操作者
に報知するものであるから、目的細胞について、正確な
分析が行える利点を有している。
第1図は、この発明の一実施例に係る細胞分析装置の回
路構成を示すブロック図、第2図は、同細胞分析装置の
光学系を示す図、第3図は、同細胞分析装置の動作を説
明するフロー図、第4図(a)は、正常な試料の前方散
乱光強度と90″散乱光強度についてのサイトグラムを
示す図、第4図(b)は、異常な試料の前方散乱光強度
と90°敗乱光強度についてのサイトグラムを示す図で
ある。 2:フローセル、 3:レーザ光源、5・6・8・9
:光電子倍増管、 15:領域記憶回路、16:演算回路、17:表示部、
18:プリンタ、19:識別回路、 20:
ブザー。 特許出願人 立石電機株式会社代理人
弁理士 中 村 茂 信第2図 第4図<a> 第4図(b) I90□ 手糸左ネ111正j種(自発) 1.事件の表示 昭和62年特許1(il第2213135 号24発明
の名称 細胞分析装置 3、補正をする者 事件との関係 特許出願人 住所 京都市右京区花園土堂町10番地名称 (
294)立石電機株式会社代表者 立石義羅 4、代理人 ◎604 住所 京都市中京区壬生賀陽御所町3番地の1京都室
ビル5F 7、補正の内容 (1)別添付の訂正全文明細書の通り (補正の対象の欄に記載した事項以外に変更なし)(2
)第2図及び第3図をそれぞれ別紙の通り補正する。 8、添付書類の目録 (1)訂正全文明細書 1通(2)
図面〔第2図、第3図〕 1通以上 (訂正) 明細書 1、発明の名称 細胞分析装置 2、特許請求の範囲 (1)細胞浮遊液が流されるフローセルと、このフロー
セル内を流れる細胞に光ビームを照射する光源と、 この光ビームが照射された1つの細胞について、2以上
のパラメータよりなる細胞光情報を検出する細胞光情報
検出手段と、 前記細胞浮′ii液中の目的細胞群の細胞光情報を選別
する、前記パラメータのうちの1又は2以上のパラメー
タを座標系とする一次元又は多次元の領域を設定する細
胞選別領域設定手段と、前記細胞光情報検出手段で得ら
れた細胞光情報より、前記細胞選別領域に属する細胞群
の細胞光情報を選別する細胞光↑n報選別手段と、前記
細胞光情報検出手段で得られた細胞光情報及び前記細胞
光情報選別手段で選別された細胞光情報を処理する細胞
光情報処理手段と、この細胞光情報処理手段での処理結
果を出力する出力手段とを備えてなる細胞分析装置にお
いて、前記細胞光情報選別手段で選別された細胞光情報
に統計学的演算処理を施し、統計学的変数を算出する統
計学的変数算出手段と、 この統計学的変数に基づいて、前記細胞浮it液中の目
的細胞群の選別に関与するパラメータが、前記細胞選別
領域内に正常に分布するか否かを識別する細胞光情報分
布識別手段と、 この細胞光情報分布識別手段の識別結果に基づいて作動
する報知手段とを設けたことを特徴とする細胞分析装置
。 (2)前記統計学的変数は、細胞選別領域内の細胞数と
、この細胞数が細胞光情報検出に係る全細胞数に占める
割合と、細胞選別領域に属する細胞の大きさ及び細胞内
mlt密度のそれぞれについての平均値及び標準偏差及
び変動係数とである特許請求の範囲第1項記載の細胞分
析装置。 (3)前記報知手段は、責且仁号発生塁である特許請求
の範囲第1項又は第2項記載の細胞分析装置。 (4)前記報知手段は、ヱヱ煎表丞器である特許請求の
範囲第1項又は第2項記載の細胞分析装置。 3、発明の詳細な説明 (イ)産業上の利用分野 この発明は、フローサイトメトリーを適用した細胞分析
装置の改良に関する。 (ロ)従来の技術 フローサイトメトリーは、大量の細胞を高速度且つ高精
度に分析できる特徴を有しており、近年に至り、癌やそ
の他の疾病の発見又はその治療のモニタリング、細胞周
期の分析、細胞内核酸、蛋白質の定量等に適用されてお
り、医療・細胞工学等の広い分野に亘り、利用されてい
る。 このフローサイトメトリーの原理は、蛍光色素で染色さ
れた細胞を細い液流中に流し、この細胞の1つ1つにレ
ーザ光又は放電管の光ビームを照射することにより生じ
る散乱光や蛍光の量、すなわち細胞光情報を瞬時に測定
し、その結果より細胞分析を行うものである。 ところで、細胞浮遊液中には、複数種の細胞群が含まれ
ることが多いが、その細胞群の1つについて分析を行い
たい場合がある。−例として、人体血液中のリンパ球サ
ブセットの分析が挙げられる。この場合、細胞浮遊液(
試料)としては、血液を溶血処理したものが用いられる
が、この試料中には、リンパ球の他に、単球、顆粒球が
含まれている。 そこで、細胞光情報検出の隙に、1つの細胞について同
時に2つ以上のパラメータ(例えば散乱光強度、蛍光強
度)を測定し、そのうちの1又は2以上のパラメータに
基づいて分析対象の細胞の光情報を選別することが行わ
れる。 上記リンパ球サブセット分析の場合を例に取れば、前方
散乱光強度l0190’散乱光強度■、。 の2つのパラメータが用いられる。健常者の血液より得
られた試料については、第4図(a)のように、前方散
乱光強度1a、90°散乱光強度I、。を座標に取り、
両パラメータを点でプロットすれば(サイトグラム)、
各細胞群それぞれの分布が現れる。 aはリンパ球の分布、bは単球の分布、Cは顆粒球の分
布である。そこで、破線のようなウィンドウと呼ばれる
領域(細胞選別領域)dを設定しておき、この領域dに
属するか否かを識別することにより、目的細胞群の細胞
光情報を選別することが可能となる。なお、リンパ球サ
ブセットの分析自体は、細胞光情報中の蛍光強度データ
に基づいて行われる。 上述のように、細胞浮遊液中に含まれる複数細胞群のう
ち、所定の細胞群の分析を自動的に行う細胞分析装置と
しては、以下のi〜vi項記載の構成を有するものが知
られている。 i:jffi胞浮遊液が流されるフローセル、ii:こ
のフローセル内を流れる細胞に光ビームを照射する光源
(レーザ光源等)、 iii : ii項の光ビームが1((射された1つの
細胞について、2以上のパラメータよりなる細胞光情報
を検出する細胞光情報検出手段(例えば、フローセル周
囲に配される複数の光電子増倍管等)、 1v:細胞浮遊液中の所定細胞群の細胞光情報を選別す
る、細胞光情報の1又は2以上のバラメークを座標系と
する一次元又は多次元の領域を設定する細胞選別領域設
定手段、V:前記細胞光情報検出手段で得られた細胞光
情報より、前記細胞選別領域に属する細胞の細胞光情報
を選別する細胞光情報選別手段、 vi:前記細胞光情報検出手段で得られた細胞光情報及
び前記細胞光情報選別手段で選別された細胞光情報を処
理(例えばヒストグラムの作成等)する細胞光情報処理
手段、ガニこの細胞光情報処理手段での処理結果を出力
する出力手段(例えばプリンタ等、CRT等の表示器も
含む)。 上記iv −vi項の構成は、コンピュータに含まれて
おり、細胞光情報領域は、このコンピュータに付属する
キーボード等からの入力に基づいて設定される。 (ハ)発明が解決しようとする問題点 上記細胞浮遊液において、目的細胞群の細胞光情報のう
ち、選別に係るパラメータが、細胞選別領域よりずれて
分布する場合が生じる。この場合に、以前の細胞選別領
域のままで自動的に分析を続けると、目的の細胞群につ
いての完全な細胞光情報が得られず、分析結果に重大な
エラーが含まれる不都合があった。 例えば、リンパ球サブセットの分析において、癌患者等
より採取された試料について、前方散乱光強度■。(縦
軸)、90°散乱光強度■9゜(横軸)についてのサイ
トグラムを示すと、第4図(b)のようになる。リンパ
球分布at、単球分布b+、顆粒球分布C”は、健常者
の場合の第4図(a)と比べて、その位置がずれている
。従って、第4図ら)に示す破線の領域d、すなわち標
準的に設定された領域dに基づいて自動的に分析を行っ
ても、誤った分析結果しか得られない不都合があった。 この発明は、上記不都合に鑑みなされたもので、選別に
関与するパラメータの異常分布による、不正確な分析を
防止し得る細胞分析装置を提供することを目的としてい
る。 (ニ)問題点を解決するための手段 上記不都合を解決するための手段として、この発明の細
胞分析装置は、上記i−■項記載の構成を有するものに
おいて、以下の帽〜X項記載の構成を特徴的に設けてな
るものである。 vrn:前記細胞光情報選別手段で選別された細胞光情
報に統計学的演算処理を施し、統計学的変数を算出する
統計学的変数算出手段、iX:この統計学的変数に基づ
いて、前記細胞浮遊液中の目的細胞群の選別に関与する
パラメータが前記細胞選別領域内に正常に分布するか否
かを識別する細胞光情報分布識別手段、 X:この細胞光情報分布識別手段の識別結果に基づいて
作動する報知手段。 (ホ)作用 細胞光情報のパラメータのうち、選別に関与するパラメ
ータの細胞選別領域内での分布が異常な場合に、この領
域内で細胞光情報パラメータ若しくはこのパラメータよ
り算出される細胞の大きさ等について、統計学的演算を
施し、平均値、標準偏差等の統計学的変数を算出すれば
、これらは健常者の場合とは異なった値を示している。 従って、上記分布のずれをこれら統計学的変数に基づい
て識別することが可能となる。 この発明の細胞分析装置は、統計学的演算手段により変
数を算出し、この変数に基づき、選別に関与するパラメ
ータの分布が正常か否かを細胞光情報分布識別手段によ
り識別する。そして、その結果を報知手段により操作者
に報知し、操作者に前記細胞選別領域の変更を促し、不
正確な分析が行われるのを防止する。 (へ)実施例 この発明の一実施例を、第1図乃至第3図、第4図(a
)及び第4図(b)に基づいて、以下に説明する。 この実施例の細胞分析装置は、細胞光情報のバラメーク
としては、前方散乱光強度、90°敗乱光強度、異なる
2色についての蛍光強度を測定するものである(いわゆ
るマルチパラメータ)。また、以下の説明においては、
リンパ球サブセットの分析について述べるが、分析対象
はこれに限定されるものではない。 第2図は、この実施例細胞分析装置の概略構成を示す、
2は、周知のフローセルであり、第2図では、その横断
面図を示している。このフローセル2は、ガラス細管2
aを備え、試料(細胞浮遊液)及びシース液が、ガラス
細管2a中を流される。ガラス細管2a内には層流が形
成され、細胞は、1つずつガラス細管2aの中心軸上を
流れていく。 フローセル2側方には、アルゴンレーザ光源3が設けら
れる。レーザ光源3よりのレーザビームlは、ガラス細
管2a中心軸上の一点に向かって照射される。 また、フローセル2の周囲には、レンズ4a。 4bが配設されている。レンズ4aは、レーザビーム2
の延長上に位置し、前方散乱光2Iを光電子増倍管(細
胞光情報検出手段)5に収束させる。 4cはビームストッパであり、フローセル2を透過した
レーザビームlがホトダイオード5へ入射するのを防止
する。 一方、レンズ4bは、レンズ4aよりフローセル2を中
心として90°回転した位置に置かれている。細胞Cよ
りの信号光12は、このレンズ4bに捉えられ、赤色蛍
光検出用の光電子増倍管(細胞光情報検出手段)6に収
束され、入射する。 光電子増倍管6とレンズ4bとの間には、45゜傾いた
状態でグイクロイックミラー7a、7bが設けられる。 グイクロイックミラー7aにより反射された光!!、3
は、緑色蛍光検出用の光電子増倍管(細胞光情報検出手
段)8に入射する。 また、グイクロイックミラー7bにより反射された光1
4は、90°散乱光検出用の光電子増倍管(細胞光情報
検出手段)9に入射する。光電子増倍管5.6.8.9
は、電気信号処理部10に接続される。なお、細胞光情
報検出手段は光電子増(Q管に限定されるものではない
。また、光源も使用する蛍光色素に合わせて、ダイレー
ザ等、適宜変更可能である。 第1図は、電気信号処理部10のブロック図である。光
電子増倍管5.6.8.9の出力信号は、増幅器11で
増幅され、さらにアナログ/デジタル(A/D)変換器
12により、デジタル信号に変換される。 このデジタル信号は、記憶回路13に記憶される。この
記憶回路13には、1つ1つの細胞について、前方散乱
光強度I0.90°散乱光強度■、。、赤色蛍光強度I
r、緑色蛍光強度1gの4つのパラメータが順次記憶さ
れる、いわゆるリスト様式である。なお、通常は、1つ
の試料について、数万個の細胞の細胞光情報が記憶され
ることになり、記憶回路13には、大きな容量が必要と
なる。このため、細胞分析装置のコストは比較的高いも
のとなるが、よりローコストのものにおいては、これら
細胞光情報を外部記憶装置(例えばフロッピィディスク
)に記憶させるように構成してもよい。 記憶回路13に記憶された細胞光情報は、ゲート回路1
4あるいは領域記憶回路15、ゲート回路14を経て、
演算回路16に入力される。また、後述の再、演算の場
合には、記憶回路13から直接演算回路16に入力され
る。 ゲート回路工4は、ノイズを取除くためのものである。 領域記憶回路15は、設定された細胞選別領域を記憶し
、目的の細胞の光情報を選別するためのものである。こ
の細胞選別領域は、リンパ球選別の場合においては、散
乱光強度I0、■、。を座標系とする二次元の領域であ
る〔第4図(a)参照〕。 演算回路16は、散乱光強度■。、Iq。を解析処理す
る機能、蛍光強度1r、Igを解析処理する機能及び散
乱光強度1.、■、。より、後述の統計学的変数を算出
する機能を備えている。 演算回路16での解析結果は、CRT等の表示部(出力
手段)17に表示され、また、プリンタ(出力手段)1
8により出力される。 一方、前記統計学的変数は、識別回路19に入力される
。識別回路19では、統計学的変数をその標準値と比較
し、選別に関与するパラメータが細胞選別領域内に正常
に分布しているか否かを識別する。 識別回路19において、正常な分布でないと識別された
場合には、ブザー(報知手段)20を鳴動させ、操作者
に注意を与える。 上述の記憶回路13、領域記憶回路15、演算回路16
等は、制御回路21により各々制御される。制御回路2
1には、キーボード22が接続されており、命令や細胞
選別領域等が入力される。 次に、この実施例細胞分析装置の動作を、第3図を主に
参照しながら説明する。 先ず、健常者の試料について測定し、標準的な細胞選別
領域(以下、単に領域という)を設定し、統計学的変数
を算出する〔ステップ(以下STという)1〜6〕。こ
の処理は、通常、−日一回、検体試料分析の前に行われ
る。 健常者の試料が細胞分析装置にセットされ、測定の開始
命令が入力されると(STI)、この試料がシース液と
共にフローセル2内を流され、1つ1つの細胞について
、散乱光強度■。、■9゜、蛍光強度!r、rgが測定
され、記憶回路13に記憶される(Sr2)。記憶され
たパラメータのうち、散乱光強度■。、T9゜データが
読出され、ゲート回路14を経てノイズが取除かれ、演
算回路16に人力され、解析処理を施される。この解析
処理の結果は、第4図(a)に示すように、Ioを縦軸
に、■、。を横軸に取り、ドツトプロットパターンのサ
イトグラムとして表示部17に表示される(Sr3)。 なお、この表示は、立体表示、等高線表示等、適宜変更
可能である。 この表示結果に基づいて、操作者がリンパ球選別領域が
適切に設定されているかを判断する。領域を変更しない
場合には、キーボード22よりその旨を入力すれば、細
胞分析装置はSr1の処理に進む(Sr4)。 領域を変更する場合にはSr1に進み、キーボード22
よりの入力に基づいて、領域を変更する(Sr1)。領
域は、通常、多角形であるので、その頂点を入力するが
、任意の形状も可能であり、その場合には、ライトペン
、マウス等、他の入力手段を用いてもよい。入力された
領域は、領域記憶回路15に記憶される。 続いて、領域内に属する細胞、すなわちリンパ球につい
て、統計学的演算処理が施される(Sr1)。この統計
学的演算処理は、先ず記憶回路13より読出された散乱
光強度■。、l、。データを、領域記憶回路15により
領域に属するもののみを選別し、ゲート回路14でノイ
ズを取除いた後、演算回路16に入力する。演算回路1
6では、1つ1つの細胞について、散乱光強度■。、1
90より、細胞の大きさ、細胞内顆粒密度を算出し、ま
た、領域に属する細胞の総数を算出する。さらに、細胞
の大きさ、細胞内顆粒密度については、平均値、標準偏
差及び変動係数がそれぞれ算出され、また、測定された
全細胞数に対する領域内細胞数の割合が算出される。 上述の細胞の大きさ、細胞内顆粒密度それぞれについて
の平均値、標準偏差、変動係数及び領域内細胞数、その
全細胞に占める割合は、分布の正常・以上を識別するた
めの統計学的変数(標準値)として、識別回路19に記
憶される。 続いて、検体試料の測定が行われる。検体試料は、患者
より採取した全血を溶血処理し、赤血球を取除き、リン
パ球を蛍光色素で標識したものである。この標識には、
フルオレセインイソチオシアネート(FITC:緑色蛍
光)標識の0KT4モノクロ一ナル抗体及びファイコニ
リスリン(PE:赤色蛍光)標識の0KT8モノクロ一
ナル抗体が使用される。なお、蛍光色素やモノクローナ
ル抗体は、試料に応じて適宜変更される。 検体試料を細胞分析装置にセットし、患者属性データと
共に、検体試料を測定する旨をキーボード22より入力
すれば、測定が開始される(STY)。先と同様、検体
試料がシース液と共にフローセル2内を流され、1つ1
つの細胞について、散乱光強度I。、■、。、蛍光強度
Ir、rgを測定し、記憶回路13に記憶してい< (
STY)。 記憶回路13より読出された散乱光強度■。、■、。は
、先と同様、解析処理が施され、■。、■、。を座標と
したサイトグラムが、表示部17に表示される(Sr9
)。 続いて、先に設定された領域に属する細胞について、演
算回路16で統計学的演算処理が施される(STIO)
。この処理においても、細胞の大きさと細胞内顆粒密度
のそれぞれについて、平均値・標準偏差・変動係数が算
出され、さらには、領域内細胞数、その割合も算出され
、統計学的変数とされる。 次の5T12では、検体試料のリンパ球の散乱光強度L
、T、。データが、領域内に正しく分布しているか識別
回路19により識別される。この識別は、検体試料につ
いての統計学的変数を、健常者の試料から得られた標準
値と比較して行われる。 5T12で正常であると識別された場合には、5T16
の処理に進む。異常であると識別された場合には、ブザ
ー20が鳴動され(ST13)、操作者に異常であるこ
と報知する。 操作者は、表示部エフの表示から、領域を変更するか否
かを判断する。変更しない場合には、その旨を入力すれ
ば、5T16の処理が開始される(ST14)。 領域を変更する場合には、その旨が入力されると(ST
I 4)、ST5と同様、キーボード22の入力に基づ
いて、新たな領域が設定される(ST15)。 次に、領域に属する細胞の蛍光強度1r、1gデータの
解析、すなわち、リンパ球についての蛍光特性解析が行
われる(ST16)。その結果は、例えば緑色蛍光及び
赤色蛍光についてのヒストグラムとして、表示部17に
表示される(ST17)。 また、プリントする旨が入力された場合(ST18)、
プリンタ18により上記結果が出力される。さらに続け
て検体試料の測定を行う旨の入力があった時にはST7
に戻り(ST20)、終了の入力があった時には、測定
を終了する。 第3図には示していないが、測定により得られたデータ
を再演算処理したい場合、例えば、問題ある検体試料に
ついて、もう一度演算処理を行うことも可能である。 なお、上記実施例においては、散乱光強度■。、■、。 の分布に異常が生じた場合に、ブザー20の鳴動により
操作者に報知するように構成しているが、LEDを点灯
させたり、表示部17に表示させて報知する等、適宜設
計変更可能である。 また、測定するパラメータ、このパラメータのうち、目
的の細胞を選択するためのパラメータ及び分布の正常・
異常を識別するための統計学的変数は、上記実施例のも
のに限定されず、適宜変更可能である。 (ト)発明の詳細 な説明したように、この発明の細胞分析装置は、細胞選
別領域内における選別に関与するパラメータの異常分布
を、統計学的変数に基づいて識別し、その結果を操作者
に報知するものであるから、目的細胞について、自動的
に正確な分析が行える利点を有している。 4、図面の簡単な説明 第1図は、この発明の一実施例に係る細胞分析装置の回
路構成を示すブロック図、第2図は、同細胞分析装置の
光学系を示す図、第3図は、同細胞分析装置の動作を説
明するフロー図、第4図(a)は、正常な試料の前方散
乱光強度と90’散乱光強度についてのサイトグラムを
示す図、第4図(b)は、異常な試料の前方散乱光強度
と90°散乱光強度についてのす・イトダラムを示す図
である。 2:フローセル、 3:レーザ光源、 5・6・8・9:光電子増倍管、 15:領域記憶回路、16:演算回路、17;表示部、
18:プリンタ、19:識別回路、 20:ブ
ザー。 特許出願人 立石電機株式会社代理人 弁理
士 中 村 茂 信 第2図
路構成を示すブロック図、第2図は、同細胞分析装置の
光学系を示す図、第3図は、同細胞分析装置の動作を説
明するフロー図、第4図(a)は、正常な試料の前方散
乱光強度と90″散乱光強度についてのサイトグラムを
示す図、第4図(b)は、異常な試料の前方散乱光強度
と90°敗乱光強度についてのサイトグラムを示す図で
ある。 2:フローセル、 3:レーザ光源、5・6・8・9
:光電子倍増管、 15:領域記憶回路、16:演算回路、17:表示部、
18:プリンタ、19:識別回路、 20:
ブザー。 特許出願人 立石電機株式会社代理人
弁理士 中 村 茂 信第2図 第4図<a> 第4図(b) I90□ 手糸左ネ111正j種(自発) 1.事件の表示 昭和62年特許1(il第2213135 号24発明
の名称 細胞分析装置 3、補正をする者 事件との関係 特許出願人 住所 京都市右京区花園土堂町10番地名称 (
294)立石電機株式会社代表者 立石義羅 4、代理人 ◎604 住所 京都市中京区壬生賀陽御所町3番地の1京都室
ビル5F 7、補正の内容 (1)別添付の訂正全文明細書の通り (補正の対象の欄に記載した事項以外に変更なし)(2
)第2図及び第3図をそれぞれ別紙の通り補正する。 8、添付書類の目録 (1)訂正全文明細書 1通(2)
図面〔第2図、第3図〕 1通以上 (訂正) 明細書 1、発明の名称 細胞分析装置 2、特許請求の範囲 (1)細胞浮遊液が流されるフローセルと、このフロー
セル内を流れる細胞に光ビームを照射する光源と、 この光ビームが照射された1つの細胞について、2以上
のパラメータよりなる細胞光情報を検出する細胞光情報
検出手段と、 前記細胞浮′ii液中の目的細胞群の細胞光情報を選別
する、前記パラメータのうちの1又は2以上のパラメー
タを座標系とする一次元又は多次元の領域を設定する細
胞選別領域設定手段と、前記細胞光情報検出手段で得ら
れた細胞光情報より、前記細胞選別領域に属する細胞群
の細胞光情報を選別する細胞光↑n報選別手段と、前記
細胞光情報検出手段で得られた細胞光情報及び前記細胞
光情報選別手段で選別された細胞光情報を処理する細胞
光情報処理手段と、この細胞光情報処理手段での処理結
果を出力する出力手段とを備えてなる細胞分析装置にお
いて、前記細胞光情報選別手段で選別された細胞光情報
に統計学的演算処理を施し、統計学的変数を算出する統
計学的変数算出手段と、 この統計学的変数に基づいて、前記細胞浮it液中の目
的細胞群の選別に関与するパラメータが、前記細胞選別
領域内に正常に分布するか否かを識別する細胞光情報分
布識別手段と、 この細胞光情報分布識別手段の識別結果に基づいて作動
する報知手段とを設けたことを特徴とする細胞分析装置
。 (2)前記統計学的変数は、細胞選別領域内の細胞数と
、この細胞数が細胞光情報検出に係る全細胞数に占める
割合と、細胞選別領域に属する細胞の大きさ及び細胞内
mlt密度のそれぞれについての平均値及び標準偏差及
び変動係数とである特許請求の範囲第1項記載の細胞分
析装置。 (3)前記報知手段は、責且仁号発生塁である特許請求
の範囲第1項又は第2項記載の細胞分析装置。 (4)前記報知手段は、ヱヱ煎表丞器である特許請求の
範囲第1項又は第2項記載の細胞分析装置。 3、発明の詳細な説明 (イ)産業上の利用分野 この発明は、フローサイトメトリーを適用した細胞分析
装置の改良に関する。 (ロ)従来の技術 フローサイトメトリーは、大量の細胞を高速度且つ高精
度に分析できる特徴を有しており、近年に至り、癌やそ
の他の疾病の発見又はその治療のモニタリング、細胞周
期の分析、細胞内核酸、蛋白質の定量等に適用されてお
り、医療・細胞工学等の広い分野に亘り、利用されてい
る。 このフローサイトメトリーの原理は、蛍光色素で染色さ
れた細胞を細い液流中に流し、この細胞の1つ1つにレ
ーザ光又は放電管の光ビームを照射することにより生じ
る散乱光や蛍光の量、すなわち細胞光情報を瞬時に測定
し、その結果より細胞分析を行うものである。 ところで、細胞浮遊液中には、複数種の細胞群が含まれ
ることが多いが、その細胞群の1つについて分析を行い
たい場合がある。−例として、人体血液中のリンパ球サ
ブセットの分析が挙げられる。この場合、細胞浮遊液(
試料)としては、血液を溶血処理したものが用いられる
が、この試料中には、リンパ球の他に、単球、顆粒球が
含まれている。 そこで、細胞光情報検出の隙に、1つの細胞について同
時に2つ以上のパラメータ(例えば散乱光強度、蛍光強
度)を測定し、そのうちの1又は2以上のパラメータに
基づいて分析対象の細胞の光情報を選別することが行わ
れる。 上記リンパ球サブセット分析の場合を例に取れば、前方
散乱光強度l0190’散乱光強度■、。 の2つのパラメータが用いられる。健常者の血液より得
られた試料については、第4図(a)のように、前方散
乱光強度1a、90°散乱光強度I、。を座標に取り、
両パラメータを点でプロットすれば(サイトグラム)、
各細胞群それぞれの分布が現れる。 aはリンパ球の分布、bは単球の分布、Cは顆粒球の分
布である。そこで、破線のようなウィンドウと呼ばれる
領域(細胞選別領域)dを設定しておき、この領域dに
属するか否かを識別することにより、目的細胞群の細胞
光情報を選別することが可能となる。なお、リンパ球サ
ブセットの分析自体は、細胞光情報中の蛍光強度データ
に基づいて行われる。 上述のように、細胞浮遊液中に含まれる複数細胞群のう
ち、所定の細胞群の分析を自動的に行う細胞分析装置と
しては、以下のi〜vi項記載の構成を有するものが知
られている。 i:jffi胞浮遊液が流されるフローセル、ii:こ
のフローセル内を流れる細胞に光ビームを照射する光源
(レーザ光源等)、 iii : ii項の光ビームが1((射された1つの
細胞について、2以上のパラメータよりなる細胞光情報
を検出する細胞光情報検出手段(例えば、フローセル周
囲に配される複数の光電子増倍管等)、 1v:細胞浮遊液中の所定細胞群の細胞光情報を選別す
る、細胞光情報の1又は2以上のバラメークを座標系と
する一次元又は多次元の領域を設定する細胞選別領域設
定手段、V:前記細胞光情報検出手段で得られた細胞光
情報より、前記細胞選別領域に属する細胞の細胞光情報
を選別する細胞光情報選別手段、 vi:前記細胞光情報検出手段で得られた細胞光情報及
び前記細胞光情報選別手段で選別された細胞光情報を処
理(例えばヒストグラムの作成等)する細胞光情報処理
手段、ガニこの細胞光情報処理手段での処理結果を出力
する出力手段(例えばプリンタ等、CRT等の表示器も
含む)。 上記iv −vi項の構成は、コンピュータに含まれて
おり、細胞光情報領域は、このコンピュータに付属する
キーボード等からの入力に基づいて設定される。 (ハ)発明が解決しようとする問題点 上記細胞浮遊液において、目的細胞群の細胞光情報のう
ち、選別に係るパラメータが、細胞選別領域よりずれて
分布する場合が生じる。この場合に、以前の細胞選別領
域のままで自動的に分析を続けると、目的の細胞群につ
いての完全な細胞光情報が得られず、分析結果に重大な
エラーが含まれる不都合があった。 例えば、リンパ球サブセットの分析において、癌患者等
より採取された試料について、前方散乱光強度■。(縦
軸)、90°散乱光強度■9゜(横軸)についてのサイ
トグラムを示すと、第4図(b)のようになる。リンパ
球分布at、単球分布b+、顆粒球分布C”は、健常者
の場合の第4図(a)と比べて、その位置がずれている
。従って、第4図ら)に示す破線の領域d、すなわち標
準的に設定された領域dに基づいて自動的に分析を行っ
ても、誤った分析結果しか得られない不都合があった。 この発明は、上記不都合に鑑みなされたもので、選別に
関与するパラメータの異常分布による、不正確な分析を
防止し得る細胞分析装置を提供することを目的としてい
る。 (ニ)問題点を解決するための手段 上記不都合を解決するための手段として、この発明の細
胞分析装置は、上記i−■項記載の構成を有するものに
おいて、以下の帽〜X項記載の構成を特徴的に設けてな
るものである。 vrn:前記細胞光情報選別手段で選別された細胞光情
報に統計学的演算処理を施し、統計学的変数を算出する
統計学的変数算出手段、iX:この統計学的変数に基づ
いて、前記細胞浮遊液中の目的細胞群の選別に関与する
パラメータが前記細胞選別領域内に正常に分布するか否
かを識別する細胞光情報分布識別手段、 X:この細胞光情報分布識別手段の識別結果に基づいて
作動する報知手段。 (ホ)作用 細胞光情報のパラメータのうち、選別に関与するパラメ
ータの細胞選別領域内での分布が異常な場合に、この領
域内で細胞光情報パラメータ若しくはこのパラメータよ
り算出される細胞の大きさ等について、統計学的演算を
施し、平均値、標準偏差等の統計学的変数を算出すれば
、これらは健常者の場合とは異なった値を示している。 従って、上記分布のずれをこれら統計学的変数に基づい
て識別することが可能となる。 この発明の細胞分析装置は、統計学的演算手段により変
数を算出し、この変数に基づき、選別に関与するパラメ
ータの分布が正常か否かを細胞光情報分布識別手段によ
り識別する。そして、その結果を報知手段により操作者
に報知し、操作者に前記細胞選別領域の変更を促し、不
正確な分析が行われるのを防止する。 (へ)実施例 この発明の一実施例を、第1図乃至第3図、第4図(a
)及び第4図(b)に基づいて、以下に説明する。 この実施例の細胞分析装置は、細胞光情報のバラメーク
としては、前方散乱光強度、90°敗乱光強度、異なる
2色についての蛍光強度を測定するものである(いわゆ
るマルチパラメータ)。また、以下の説明においては、
リンパ球サブセットの分析について述べるが、分析対象
はこれに限定されるものではない。 第2図は、この実施例細胞分析装置の概略構成を示す、
2は、周知のフローセルであり、第2図では、その横断
面図を示している。このフローセル2は、ガラス細管2
aを備え、試料(細胞浮遊液)及びシース液が、ガラス
細管2a中を流される。ガラス細管2a内には層流が形
成され、細胞は、1つずつガラス細管2aの中心軸上を
流れていく。 フローセル2側方には、アルゴンレーザ光源3が設けら
れる。レーザ光源3よりのレーザビームlは、ガラス細
管2a中心軸上の一点に向かって照射される。 また、フローセル2の周囲には、レンズ4a。 4bが配設されている。レンズ4aは、レーザビーム2
の延長上に位置し、前方散乱光2Iを光電子増倍管(細
胞光情報検出手段)5に収束させる。 4cはビームストッパであり、フローセル2を透過した
レーザビームlがホトダイオード5へ入射するのを防止
する。 一方、レンズ4bは、レンズ4aよりフローセル2を中
心として90°回転した位置に置かれている。細胞Cよ
りの信号光12は、このレンズ4bに捉えられ、赤色蛍
光検出用の光電子増倍管(細胞光情報検出手段)6に収
束され、入射する。 光電子増倍管6とレンズ4bとの間には、45゜傾いた
状態でグイクロイックミラー7a、7bが設けられる。 グイクロイックミラー7aにより反射された光!!、3
は、緑色蛍光検出用の光電子増倍管(細胞光情報検出手
段)8に入射する。 また、グイクロイックミラー7bにより反射された光1
4は、90°散乱光検出用の光電子増倍管(細胞光情報
検出手段)9に入射する。光電子増倍管5.6.8.9
は、電気信号処理部10に接続される。なお、細胞光情
報検出手段は光電子増(Q管に限定されるものではない
。また、光源も使用する蛍光色素に合わせて、ダイレー
ザ等、適宜変更可能である。 第1図は、電気信号処理部10のブロック図である。光
電子増倍管5.6.8.9の出力信号は、増幅器11で
増幅され、さらにアナログ/デジタル(A/D)変換器
12により、デジタル信号に変換される。 このデジタル信号は、記憶回路13に記憶される。この
記憶回路13には、1つ1つの細胞について、前方散乱
光強度I0.90°散乱光強度■、。、赤色蛍光強度I
r、緑色蛍光強度1gの4つのパラメータが順次記憶さ
れる、いわゆるリスト様式である。なお、通常は、1つ
の試料について、数万個の細胞の細胞光情報が記憶され
ることになり、記憶回路13には、大きな容量が必要と
なる。このため、細胞分析装置のコストは比較的高いも
のとなるが、よりローコストのものにおいては、これら
細胞光情報を外部記憶装置(例えばフロッピィディスク
)に記憶させるように構成してもよい。 記憶回路13に記憶された細胞光情報は、ゲート回路1
4あるいは領域記憶回路15、ゲート回路14を経て、
演算回路16に入力される。また、後述の再、演算の場
合には、記憶回路13から直接演算回路16に入力され
る。 ゲート回路工4は、ノイズを取除くためのものである。 領域記憶回路15は、設定された細胞選別領域を記憶し
、目的の細胞の光情報を選別するためのものである。こ
の細胞選別領域は、リンパ球選別の場合においては、散
乱光強度I0、■、。を座標系とする二次元の領域であ
る〔第4図(a)参照〕。 演算回路16は、散乱光強度■。、Iq。を解析処理す
る機能、蛍光強度1r、Igを解析処理する機能及び散
乱光強度1.、■、。より、後述の統計学的変数を算出
する機能を備えている。 演算回路16での解析結果は、CRT等の表示部(出力
手段)17に表示され、また、プリンタ(出力手段)1
8により出力される。 一方、前記統計学的変数は、識別回路19に入力される
。識別回路19では、統計学的変数をその標準値と比較
し、選別に関与するパラメータが細胞選別領域内に正常
に分布しているか否かを識別する。 識別回路19において、正常な分布でないと識別された
場合には、ブザー(報知手段)20を鳴動させ、操作者
に注意を与える。 上述の記憶回路13、領域記憶回路15、演算回路16
等は、制御回路21により各々制御される。制御回路2
1には、キーボード22が接続されており、命令や細胞
選別領域等が入力される。 次に、この実施例細胞分析装置の動作を、第3図を主に
参照しながら説明する。 先ず、健常者の試料について測定し、標準的な細胞選別
領域(以下、単に領域という)を設定し、統計学的変数
を算出する〔ステップ(以下STという)1〜6〕。こ
の処理は、通常、−日一回、検体試料分析の前に行われ
る。 健常者の試料が細胞分析装置にセットされ、測定の開始
命令が入力されると(STI)、この試料がシース液と
共にフローセル2内を流され、1つ1つの細胞について
、散乱光強度■。、■9゜、蛍光強度!r、rgが測定
され、記憶回路13に記憶される(Sr2)。記憶され
たパラメータのうち、散乱光強度■。、T9゜データが
読出され、ゲート回路14を経てノイズが取除かれ、演
算回路16に人力され、解析処理を施される。この解析
処理の結果は、第4図(a)に示すように、Ioを縦軸
に、■、。を横軸に取り、ドツトプロットパターンのサ
イトグラムとして表示部17に表示される(Sr3)。 なお、この表示は、立体表示、等高線表示等、適宜変更
可能である。 この表示結果に基づいて、操作者がリンパ球選別領域が
適切に設定されているかを判断する。領域を変更しない
場合には、キーボード22よりその旨を入力すれば、細
胞分析装置はSr1の処理に進む(Sr4)。 領域を変更する場合にはSr1に進み、キーボード22
よりの入力に基づいて、領域を変更する(Sr1)。領
域は、通常、多角形であるので、その頂点を入力するが
、任意の形状も可能であり、その場合には、ライトペン
、マウス等、他の入力手段を用いてもよい。入力された
領域は、領域記憶回路15に記憶される。 続いて、領域内に属する細胞、すなわちリンパ球につい
て、統計学的演算処理が施される(Sr1)。この統計
学的演算処理は、先ず記憶回路13より読出された散乱
光強度■。、l、。データを、領域記憶回路15により
領域に属するもののみを選別し、ゲート回路14でノイ
ズを取除いた後、演算回路16に入力する。演算回路1
6では、1つ1つの細胞について、散乱光強度■。、1
90より、細胞の大きさ、細胞内顆粒密度を算出し、ま
た、領域に属する細胞の総数を算出する。さらに、細胞
の大きさ、細胞内顆粒密度については、平均値、標準偏
差及び変動係数がそれぞれ算出され、また、測定された
全細胞数に対する領域内細胞数の割合が算出される。 上述の細胞の大きさ、細胞内顆粒密度それぞれについて
の平均値、標準偏差、変動係数及び領域内細胞数、その
全細胞に占める割合は、分布の正常・以上を識別するた
めの統計学的変数(標準値)として、識別回路19に記
憶される。 続いて、検体試料の測定が行われる。検体試料は、患者
より採取した全血を溶血処理し、赤血球を取除き、リン
パ球を蛍光色素で標識したものである。この標識には、
フルオレセインイソチオシアネート(FITC:緑色蛍
光)標識の0KT4モノクロ一ナル抗体及びファイコニ
リスリン(PE:赤色蛍光)標識の0KT8モノクロ一
ナル抗体が使用される。なお、蛍光色素やモノクローナ
ル抗体は、試料に応じて適宜変更される。 検体試料を細胞分析装置にセットし、患者属性データと
共に、検体試料を測定する旨をキーボード22より入力
すれば、測定が開始される(STY)。先と同様、検体
試料がシース液と共にフローセル2内を流され、1つ1
つの細胞について、散乱光強度I。、■、。、蛍光強度
Ir、rgを測定し、記憶回路13に記憶してい< (
STY)。 記憶回路13より読出された散乱光強度■。、■、。は
、先と同様、解析処理が施され、■。、■、。を座標と
したサイトグラムが、表示部17に表示される(Sr9
)。 続いて、先に設定された領域に属する細胞について、演
算回路16で統計学的演算処理が施される(STIO)
。この処理においても、細胞の大きさと細胞内顆粒密度
のそれぞれについて、平均値・標準偏差・変動係数が算
出され、さらには、領域内細胞数、その割合も算出され
、統計学的変数とされる。 次の5T12では、検体試料のリンパ球の散乱光強度L
、T、。データが、領域内に正しく分布しているか識別
回路19により識別される。この識別は、検体試料につ
いての統計学的変数を、健常者の試料から得られた標準
値と比較して行われる。 5T12で正常であると識別された場合には、5T16
の処理に進む。異常であると識別された場合には、ブザ
ー20が鳴動され(ST13)、操作者に異常であるこ
と報知する。 操作者は、表示部エフの表示から、領域を変更するか否
かを判断する。変更しない場合には、その旨を入力すれ
ば、5T16の処理が開始される(ST14)。 領域を変更する場合には、その旨が入力されると(ST
I 4)、ST5と同様、キーボード22の入力に基づ
いて、新たな領域が設定される(ST15)。 次に、領域に属する細胞の蛍光強度1r、1gデータの
解析、すなわち、リンパ球についての蛍光特性解析が行
われる(ST16)。その結果は、例えば緑色蛍光及び
赤色蛍光についてのヒストグラムとして、表示部17に
表示される(ST17)。 また、プリントする旨が入力された場合(ST18)、
プリンタ18により上記結果が出力される。さらに続け
て検体試料の測定を行う旨の入力があった時にはST7
に戻り(ST20)、終了の入力があった時には、測定
を終了する。 第3図には示していないが、測定により得られたデータ
を再演算処理したい場合、例えば、問題ある検体試料に
ついて、もう一度演算処理を行うことも可能である。 なお、上記実施例においては、散乱光強度■。、■、。 の分布に異常が生じた場合に、ブザー20の鳴動により
操作者に報知するように構成しているが、LEDを点灯
させたり、表示部17に表示させて報知する等、適宜設
計変更可能である。 また、測定するパラメータ、このパラメータのうち、目
的の細胞を選択するためのパラメータ及び分布の正常・
異常を識別するための統計学的変数は、上記実施例のも
のに限定されず、適宜変更可能である。 (ト)発明の詳細 な説明したように、この発明の細胞分析装置は、細胞選
別領域内における選別に関与するパラメータの異常分布
を、統計学的変数に基づいて識別し、その結果を操作者
に報知するものであるから、目的細胞について、自動的
に正確な分析が行える利点を有している。 4、図面の簡単な説明 第1図は、この発明の一実施例に係る細胞分析装置の回
路構成を示すブロック図、第2図は、同細胞分析装置の
光学系を示す図、第3図は、同細胞分析装置の動作を説
明するフロー図、第4図(a)は、正常な試料の前方散
乱光強度と90’散乱光強度についてのサイトグラムを
示す図、第4図(b)は、異常な試料の前方散乱光強度
と90°散乱光強度についてのす・イトダラムを示す図
である。 2:フローセル、 3:レーザ光源、 5・6・8・9:光電子増倍管、 15:領域記憶回路、16:演算回路、17;表示部、
18:プリンタ、19:識別回路、 20:ブ
ザー。 特許出願人 立石電機株式会社代理人 弁理
士 中 村 茂 信 第2図
Claims (4)
- (1)細胞浮遊液が流されるフローセルと このフローセル内を流れる細胞に光ビームを照射する光
源と、 この光ビームが照射された1つの細胞について、2以上
のパラメータよりなる細胞光情報を検出する細胞光情報
検出手段と、 前記細胞浮遊液中の目的細胞群の細胞光情報を選別する
、前記パラメータのうちの1又は2以上のパラメータを
座標系とする一次元又は多次元の領域を設定する細胞選
別領域設定手段と、 前記細胞光情報検出手段で得られた細胞光情報より、前
記細胞選別領域に属する細胞群の細胞光情報を選別する
細胞光情報選別手段と、 前記細胞光情報検出手段で得られた細胞光情報及び前記
細胞光情報選別手段で選別された細胞光情報を処理する
細胞光情報処理手段と、 この細胞光情報処理手段での処理結果を出力する出力手
段とを備えてなる細胞分析装置において、前記細胞光情
報選別手段で選別された細胞光情報に統計学的演算処理
を施し、統計学的変数を算出する統計学的変数算出手段
と、 この統計学的変数に基づいて、前記細胞浮遊液中の目的
細胞群の選別に関与するパラメータが、前記細胞選別領
域内に正常に分布するか否かを識別する細胞光情報分布
識別手段と、 この細胞光情報分布識別手段の識別結果に基づいて作動
する報知手段とを設けたことを特徴とする細胞分析装置
。 - (2)前記統計学的変数は、細胞選別領域内の細胞数と
、この細胞数が細胞光情報検出に係る全細胞数に占める
割合と、細胞選別領域に属する細胞の大きさ及び細胞内
密度のそれぞれについての平均値及び標準偏差及び変動
係数とである特許請求の範囲第1項記載の細胞分析装置
。 - (3)前記報知手段は、ブザーである特許請求の範囲第
1項又は第2項記載の細胞分析装置。 - (4)前記報知手段は、発光ダイオード素子である特許
請求の範囲第1項又は第2項記載の細胞分析装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62022885A JP2587824B2 (ja) | 1987-02-03 | 1987-02-03 | 細胞分析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62022885A JP2587824B2 (ja) | 1987-02-03 | 1987-02-03 | 細胞分析装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS63191044A true JPS63191044A (ja) | 1988-08-08 |
JP2587824B2 JP2587824B2 (ja) | 1997-03-05 |
Family
ID=12095132
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP62022885A Expired - Lifetime JP2587824B2 (ja) | 1987-02-03 | 1987-02-03 | 細胞分析装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2587824B2 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004510974A (ja) * | 2000-09-29 | 2004-04-08 | コールター インターナショナル コーポレイション | 異常な粒子集団を分析する為の方法 |
WO2014112567A1 (ja) * | 2013-01-17 | 2014-07-24 | 国立大学法人 東京大学 | 細胞群分類装置及び、細胞群分類方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS59184841A (ja) * | 1983-04-05 | 1984-10-20 | ベクトン・デイツキンソン・アンド・カンパニ− | サンプル中の白血球のサブクラスを識別する方法および装置 |
JPS6171337A (ja) * | 1984-09-11 | 1986-04-12 | ベクトン・デイツキンソン・アンド・カンパニー | フローサイトメトリー法を用いる粒子の検出および分類のための装置および方法 |
-
1987
- 1987-02-03 JP JP62022885A patent/JP2587824B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS59184841A (ja) * | 1983-04-05 | 1984-10-20 | ベクトン・デイツキンソン・アンド・カンパニ− | サンプル中の白血球のサブクラスを識別する方法および装置 |
JPS6171337A (ja) * | 1984-09-11 | 1986-04-12 | ベクトン・デイツキンソン・アンド・カンパニー | フローサイトメトリー法を用いる粒子の検出および分類のための装置および方法 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2004510974A (ja) * | 2000-09-29 | 2004-04-08 | コールター インターナショナル コーポレイション | 異常な粒子集団を分析する為の方法 |
WO2014112567A1 (ja) * | 2013-01-17 | 2014-07-24 | 国立大学法人 東京大学 | 細胞群分類装置及び、細胞群分類方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2587824B2 (ja) | 1997-03-05 |
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