KR20070017479A - 조직 형광을 이용한, 당화 최종산물 또는 질병 상태 측정의판정방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 개체의 조직 상태(예를 들어, 비효소적 당화 최종산물 또는 질병 상태)의 측정을 판정하는 방법에 관한 것이다. 개체의 조직 부분은 여기광에 의해 빛을 받은 후, 여기광에 반응하는 조직을 갖는 화합물의 형광으로 인해 조직에 의해 방출된 빛이 검출된다. 상기 검출된 빛은 조직 상태를 측정하기 위하여 조직 상태의 측정과 형광을 연관짓는 모델에 결합될 수 있다. 본 발명은 단일 파장 여기광, 여기광의 스캔(복수의 파장에서 조직을 비춤), 단일 파장에서의 검출, 검출 파장의 스캔(복수의 파장에서 방출된 빛을 검출) 및 이들의 조합을 포함할 수 있다. 또한, 본 발명은 조직 내 화합물의 형광 이외의 빛의 검출에 의한 오류 판정을 감소시키는 보정 기술을 포함할 수 있다. 예를 들어, 조직의 반사율은 적당한 보정이 이루어지지 않으면 오류를 발생시킬 수 있다. 또한, 본 발명은 조직 상태의 측정을 위한 형광과 관련한 다양한 모델 및 이들 모델을 생성하는 다양한 방법들을 포함할 수 있다. 다른 생물학적 정보는 조직 상태의 측정 판정에 도움을 주기 위하여 형광 특성과 결합하여 사용될 수 있다. 또한, 본 발명은 적합한 광원, 검출기 및 검출된 형광과 조직 상태의 측정과 관련하여 사용되는 모델(예를 들어, 컴퓨터 상에 제공되는)을 포함하는, 상기 방법을 수행하는데 적합한 장치들을 포함한다.

형광, 피부, 당화 최종산물, AGE, 당뇨

Description

조직 형광을 이용한, 당화 최종산물 또는 질병 상태 측정의 판정방법{Determination of a Measure of a Glycation End-Product or Disease State Using Tissue Fluorescence}

동시 계속 출원에 대한 상호 참조

본 출원은 2002년 4월 4일에 출원된 '개체의 당뇨를 검출하는 조직(tissue)의 분광학적 분석을 위한 방법 및 장치"라는 제목의 미국 특허 출원 제 10/116,272호를 35 U.S.C 120조에 따라 우선권을 주장하고 참고로 본 명세서에 포함하며, 2003년 10월 28일에 출원된 '조직 형광을 이용한, 당화 최종산물 또는 질병 상태 측정의 판정방법'이라는 제목의 미국 예비 출원 제 60/515,343호의 이익을 주장하고, 참고로 본 명세서에 포함한다.

본 발명의 분야

본 발명은 일반적으로 조직 형광(tissue fluorescence)으로부터 조직 상태를 판정하는 방법에 관한 것이다. 좀 더 구체적으로 본 발명은 조직 형광과 조직 상태를 연관시키는 모델을 결정하고, 조직의 형광 특성을 판정하며, 형광 특성 및 적합한 모델로부터 조직 상태를 판정하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

당뇨(Diabetes mellitus)는 미국 및 전세계의 선진국 및 개발 도상국들 전체에서 중요한 건강문제이다. 2002년, 미국 당뇨 연합회(ADA)는 1,820만의 미국인-적어도 일반 시민의 6.4%-이 당뇨의 어떤 형태로 고통을 받고 있다고 추정하였다. 이들 중, 90 내지 95%가 제 2형 당뇨 환자이었으며, 35%, 즉 약 600만의 환자들은 진단받지 않은 환자들이었다(참조: ADA 보고서, 당뇨 관리, 2003). 세계보건기구(WHO)는 전 세계적으로 1억7천5백만의 사람들이 당뇨로 고생하며; 또한, 제 2형 당뇨는 전체 모든 진단 중 90%라고 추정한다. 불행히도, 추세는 앞으로 20년간 이러한 무서운 상황이 더 악화될 것이라고 예견한다. 세계보건기구는 전체 당뇨 환자의 수가 2025년 전에 두 배가 될 것으로 예측한다. 이와 비슷하게, 미국 당뇨 연합회는 2020년까지 미국 인구의 8.0%, 약 2,500만 인구가 이러한 질병에 직면하게 될 것이라고 추정한다. 검출율이 변화하지 않는다고 가정하면, 이러한 추세는 20년 내에 미국인 100명 중에 3명은 진단이 확인되지 않은(silent) 당뇨 환자가 될 것임을 예고한다. 다수의 사람들이 당뇨의 세계적 증가를 전염병처럼 규정하는 것은 놀랄 일이 아니다.

당뇨는 개체의 건강 및 국가의 경제에 중대한 영향을 끼친다. 당뇨와 관련된 미국의 보건 치료 비용은 2002년에 1,320억 달러를 넘어섰다. 만성 과혈당에 기인하는 수많은 합병증으로 인하여 상기 비용들은 폭넓은 건강 서비스 분야에 사용되었다. 예를 들어, 심혈관 질환, 신장 질환, 내분비 및 대사 합병증 및 안질환 의 분야에서 발생한 미국 총 지출의 5 내지 10%가 당뇨에 기인한 것이었다(참조: ADA 보고서, 당뇨 관리, 2003). 이들 경제적 및 건강적 부담은 대부분의 당뇨관련 합병증이 예방 가능하다는 사실과 상반된다. 저명한 당뇨 조절 및 합병증 연구(DCCT)는 글루코스 체크, 운동, 적절한 식이요법 및 인슐린 치료의 엄격한 관리가 당뇨 합병증의 진행 및 발병 위험을 획기적으로 감소시켰음을 증명하였다(참조: DCCT 리서치 그룹, N. Eng. J. Med., 1993). 또한, 진행중인 당뇨 예방 프로그램(DPP)은 이미 당뇨의 위험에 놓인 개체들이 체중 감량 및 육체활동 증가와 같은 생활 습관을 변화시켜 상기 질환에 걸릴 가능성을 현저히 줄일 수 있다는 것도 증명하였다(참조: DPP 리서치 그룹, N. Eng. J. Med., 2002). ADA는 "만약 DPP가 하나 이상의 [시험된] 중재로 제 2형 당뇨 발생의 감소를 증명한다면, 보다 폭넓은 선별법이 ~ 합리화될 수 있음"에 주목하여, 건강 관리 제공자들로 하여금 하나 이상의 질환 위험인자를 가진 개체의 선별(screening)을 시작할 것을 추천하였다(참조: ADA 입장 진술, 당뇨 관리, 2003).

공복 혈장 글루코스(FPG) 검사는 당뇨 진단 또는 선별을 위한 2가지 허용된 임상적 기준 중 하나이다(참조: ADA 위원회 보고서, 당뇨 관리, 2003). 상기 FPG 검사는 12 내지 14시간 공복 후에 혈장 글루코스 수준을 측정하는 탄수화물 대사 검사이다. 공복은 글루카곤 호르몬의 방출을 자극하여, 혈장 글루코스 수준을 증가시킨다. 당뇨가 없는 사람에게는, 신체는 인슐린을 분비하고 처리하여 글루코스 수준의 증가에 대응한다. 당뇨가 있는 사람에게는, 혈장 글루코스 수준이 높은 상태로 머물러 있다. 상기 ADA는, FPG 검사는 오후에 검사하게 되면 더 낮은 수치를 나타내는 경향이 있기 때문에 아침에 실시할 것을 권장한다. 대부분의 건강한 사람에 있어서, FPG 수준은 70 내지 100mg/dL이다. 약물 투약, 운동 및 최근의 질병은 상기 검사의 결과에 영향을 미칠 수 있으며, 따라서 검사 수행 전에 적절한 병력이 조사되어야 한다. 126mg/dL 이상의 FPG 수준은 그 직후 다시 검사를 할 필요가 있음을 말해준다. 만약 재검사 동안에도 동일한 수준의 혈당치에 도달된다면 당뇨 진단이 일반적으로 내려진다. 정상 범위보다 단지 약간 높은 수치의 결과를 보인다면, 당뇨라는 진단을 확증하기 위하여 경구 글루코스 내성 검사(OGTT) 또는 식후 혈장 글루코스 검사를 포함하는 추가의 검사를 받아볼 필요가 있다. 상승된 혈당치를 야기할 수 있는 다른 조건들로는 췌장염, 쿠싱 증후군(Cushing's syndrome), 간 또는 신장 질환, 자간(子癎), 및 패혈증 또는 심근경색과 같은 다른 급성 질환을 포함한다.

실행이 보다 용이하고, 환자들에게 보다 편리하기 때문에 상기 FPG 검사는 ADA에 의해 강력히 추천되고 있으며, 다른 허용된 진단 기준인 OGTT 보다 더 널리 사용된다. 상기 OGTT는 다수의 결점에도 불구하고 당뇨 진단을 위하여 임상적으로 신뢰할 만한 진단법이다. 공복 상태로 검사에 임한 후, 환자는 글루코스 용액(포도당 75 내지 100g)의 경구 투여량을 복용하는데, 상기 글루코스 용액은 통상적으로 혈당 수준을 처음 1시간 동안 올린 후, 신체가 글루코스 수준을 정상화하기 위하여 인슐린을 분비하기 때문에 3시간 내에 기준선으로 복귀한다. 혈당 수준은 OGTT 복용 3시간 동안 4 내지 5회 측정될 수 있다. 평균적으로, 혈당 수준은 경구 글루코스 양을 복용한 후 30분 내지 1시간 동안 통상 160 내지 180mg/dL의 범위로 최고 상승한 후, 2 내지 3시간 내에 140mg/dL 이하의 공복 수준으로 돌아온다. 최근의 질병 및 약물 복용이 결과에 영향을 미칠 수 있듯이, 나이, 체중 및 인종과 같은 변수들이 결과에 영향을 줄 수 있다. 예를 들어, 노년층은 50세 이후 매년 마다 글루코스 내성에서 상한값이 1mg/dL 증가하게 된다. 현재의 ADA 가이드라인은 서로 다른 날에 복용한 2개 각각의 OGTT 상에서 2시간 후 혈당치가 200mg/dL 보다 크면 당뇨 진단을 내린다.

상기 진단 기준에 덧붙여, ADA는 또한 비정상이기는 하지만 당뇨 진단을 내리기에는 불충분하다고 간주되는, 정상 혈당 상태로부터 편차를 반영하는 2개의 '당뇨 전조'(pre-diabetic) 조건들을 인식한다. 단일 FPG 검사가 100 내지 126mg/dL 사이의 값을 보이는 경우, 개체는 '손상된 공복 글루코스'(IFG)를 가진다고 말한다. 이와 비슷하게, OGTT가 2시간 후 글루코스 수치가 140 내지 200mg/dL이 되는 경우, '손상된 글루코스 내성'(IGT)의 진단이 통상 내려진다. 이들 모든 조건들은 당뇨에 대한 위험 인자로 간주되며, IFG/IGT가 당뇨 예방 프로그램의 개시 조건으로 사용되었다. 또한, IFG/IGT는 심혈관 질환의 증가된 위험과도 연관된다.

검사를 위한 공복, 침습성의 혈액 채취 및 수일에 걸친 반복 검사들의 필요성은 OGTT 및 FPG 검사가 환자들에게 불편하도록 만들며, 비용도 고가이다. 게다가, 이들 검사의 진단 정확성은 중대한 개선의 여지를 남긴다(참조: M.P. Stern et al., Ann Intern Med, 2002 and J.S. Yudkin et al., BMJ, 1990). 과거에 다양한 시도들이 당뇨 선별의 FPG 및 OGTT의 단점들을 극복하고자 이루어졌다. 예를 들 어, 환자 병력에 기초한 위험 평가 및 지필 검사가 이루어졌는데, 이러한 방법들은 통상적으로 진단 정확성이 떨어졌다. 또한, 당화혈색소(HbA1c)의 사용이 당뇨 선별을 위해 제안되었다. 그러나, HbA1c는 수 주에 걸친 주기 동안의 평균적인 혈당의 지표이기 때문에 그 내재적인 가변성은 더 열악한 당뇨의 지표가 되게 하며 이는 현재 이용되는 HbA1c 분석과 관련된 실험적인 불확실성의 원인이 된다(참조: ADA 위원회 보고서, 당뇨 관리, 2003). 당뇨자의 HbA1c 수준은 비당뇨자의 수준과 겹칠 수 있어서 HbA1c를 선별 검사로 하기에는 문제가 있다. 신뢰성 있고 편리하며 비용이 저렴한 당뇨 선별 수단이 요구된다. 또한, 신뢰성 있고 편리하며 비용이 저렴한 당뇨 효과를 측정하는 수단 역시 상기 질병을 다루고, 상기 질병의 합병증을 피하는 데 도움을 준다.

미국 특허 제 5,582,168호(Samuels)는 생물학적 조직 및 유사 물질의 특성을 측정하는 장치 및 방법을 개시한다. 이들 장치 및 방법은 인간의 눈의 측정에 관하여 기술된다. 또한, 이들 발명자들에 의해 기술된 보정 방법론은 탄성 산란 여기광의 측정만을 포함한다. Samuels은 단순한 선형 보정 방법을 개시한다. Samuels은 조직 질병 상태가 비침습성(noninvasive) 측정을 통하여 식별되는 알고리즘이나 방법을 개시하지 않는다.

미국 특허 제 6,505,059호(Kollias)는 비침습성 조직 글루코스 수준 감시를 위한 장치 및 방법을 개시한다. Kollias는 측정된 형광이 조직 흡수 및 산란의 효과에 대하여 보정될 수 있는 어떠한 방법도 개시하지 않는다. Kollias는 조직 반사율 측정이 조직 산란을 직접 측정하도록 만들어질 수 있다는 것을 지적하지만, 어떻게 이러한 정보를 사용하여 조직 형광 스펙트럼에 관한 정보를 수득하는 지에 대해서는 암시하지 않는다. 또한, Kollias는 조직 질병 상태가 비침습성 측정으로부터 판정될 수 있는 알고리즘이나 방법을 개시하지 않는다.

미국 특허 제 6,571,118호(Utzinger)는 샘플에 형광 및 공간 분해 반사율 분광(spatially resolved reflectance spectroscopy)을 수행하는 방법 및 장치를 개시한다. Utzinger는 형광 및 반사율 측정의 조합이 생물학적 조직의 특성을 밝히는 데 사용되는 방법을 개시하고 있지만, 상기 출원은 피부의 분광과 관련이 없다. 또한, Utzinger에 개시된 상기 반사율 측정은 본질적으로 공간 분해식이며, 다시 말해 상기 반사율 분광은 하나 이상의 특정 광원-수용기 분리에서 수행되어야 한다. 결국, 검사 대상 조직의 자체 형광 스펙트럼을 수득하거나 근사하기 위하여 조직 반사율 측정을 사용한, 측정된 형광이 보정될 수 있는 알고리즘이나 과정에 대한 어떠한 개시도 없다.

미국 특허 출원 제 20030013973호(Georgakoudi)는 조직 특성을 측정하기 위한 형광, 반사율 및 산란광 분광의 시스템 및 방법을 개시한다. Georgakoudi는 식도암 및 바렛 식도(Barrett's esophagus)의 검출에 적용되는 반사율 특성을 사용한 자체 형광의 측정을 논의한다. Georgakoudi는 이러한 측정에 관한 어떠한 특정 방법도 개시하지 않는다.

미국 특허 제 6,088,606호(Ignotz)는 의학 상태의 지속을 판정하는 시스템 및 방법을 개시한다. Ignotz는 형광을 언급하지만 자체 형광 스펙트럼을 수득하거나 측정하기 위하여 반사율 스펙트럼을 사용하지 않는다. 게다가, Ignotz는 질병 의 존재를 진단하거나 선별 또는 특정 화합물의 농도를 정량화하기 위함이 아니라 질병의 지속을 판정하는데 관련된 방법을 기술하였다. 또한, Ignotz는 유용한 측정 부위로써 피부를 언급하지 않았다.

미국 특허 제 5,601,079호(Wong)는 자극된 형광에 의한 글루코스 상태, 노화 및 최종 메일라드(Maillard) 생성물의 비침습성 정량화를 위한 장치를 개시한다. Wong은 피부 및/또는 그의 구조 단백질에서가 아닌 특히 혈액 내에서의 진행된 당화 최종 생성물을 정량화한다. 게다가, 형광 보정 방법론은 탄성 산란 여기광의 측정만을 포함한다. Wong은 단지 단순한 선형 보정 방법을 기술한다. 결국, Wong은 비침습성 측정을 통한 조직 질환 상태가 식별될 수 있는 알고리즘 또는 방법을 개시하지 않는다.

국제 특허 공보 WO 01/22869(Smits)는 피부 자동형광(autofluorescence)의 비침습성 판정을 위한 장치를 개시한다. 상기 장치는 피부를 상호교환가능한 광학적 대역 여파기(optical bandpass filter)를 통하여 조사(照射)하는 광대역 UV 광원(흑색 광)로 구성된다. 수득된 피부 형광은 소형 분광기에 광섬유적으로 연결된다. 상기 출원은 피부의 AGE 농도가 피부 자동형광의 정성 분석으로부터 유추될 수 있음을 제공하는데, 장치 및 측정방법을 이용하여 AGE 농도를 정량화할 수 있는 수단은 제공하지 못하고 있다. 상기 장치는 건강한 개체의 피부 형광을 분석하려는 의도이며, 질병 판정을 위한 도구로의 유용성은 검토하지 않는다. 상기 출원은 개체의 피부색 및 하부구조는 간섭 측정될 수 있음에 주의하나 이들 변수 특성을 보상하려는 기술이나 방법은 제시하지 못하고 있다.

본 발명의 요약

본 발명은 개체의 조직(tissue) 상태를 판정하는 방법을 제공한다. 개체의 조직 일부분이 여기광(excitation light)으로 투광(投光)된 후, 여기광에 반응하는 조직 내 화합물의 형광으로 인하여 상기 조직에 의해 방출된 빛이 검출된다. 상기 검출된 빛은 개체의 질병 상태를 판정하는, 질병 상태와 형광을 연관짓는 모델에 결합될 수 있다. 상기 발명은 단일 파장 여기광, 여기광의 스캔(복수의 파장에서 조직을 투광), 단일 파장에서의 검출, 검출 파장의 스캔(복수의 파장에서 방출된 빛을 검출) 및 이들의 조합을 포함할 수 있다. 또한, 본 발명은 조직 내 화합물의 형광 이외의 빛의 검출에 의한 오류 판정을 감소시키는 보정(correction) 기술을 포함할 수 있다. 예를 들어, 조직의 반사율(reflectance)은 적당한 보정이 이루어지지 않으면 오류를 발생시킬 수 있다. 또한, 본 발명은 조직 상태의 측정을 위한 형광과 관련한 다양한 모델 및 이들 모델을 생성하는 다양한 방법들을 포함할 수 있다. 다른 생물학적 정보는 조직 상태의 측정 판정에 도움을 주기 위하여 형광 특성과 결합하여 사용될 수 있는데, 예를 들어, 개체의 연령, 개체의 신장, 개체의 체중, 가족의 질병 내력, 인종, 피부 멜라닌 함량 또는 이들의 조합을 들 수 있다. 라만 또는 근적외선 분광학적 실험 또한 부가적인 정보를 제공하는데 사용될 수 있는데 예를 들어, 2002년 4월 4일에 출원된 미국 특허 출원 제 10/116,272호의 '개체의 당뇨를 검출하는 조직의 분광학적 분석을 위한 장치 및 방법'과 같은 것이 있다. 또한, 본 발명은 적합한 광원, 검출기 및 검출된 형광과 조직 상태의 측정과 관련하여 사용되는 모델(예를 들어, 컴퓨터상에 제공되는)을 포함하는, 상기 방법을 수행하는데 적합한 장치들을 포함한다.

본 명세서에서 사용되는 '질병 상태의 판정'(determining a disease state)은 당뇨의 존재 또는 존재 가능성; 당뇨 진행 정도; 당뇨의 존재, 존재 가능성 또는 진행에서의 변화; 당뇨의 유무 또는 당뇨 발전의 유무의 확률; 당뇨로 인한 합병증의 존재, 부재, 진행 또는 존재 가능성에 대한 판정을 포함한다. '당뇨'는 미국 당뇨 협회(ADA: american diabetes association)에 의해 분류되는 제I형, 제II형 및 임신 당뇨, 다른 종류의 당뇨를 포함하는 다수의 혈당 조절 상태(참조: ADA 위원회 보고서, 당뇨 관리, 2003), 과혈당증, 손상된 공복 글루코스, 손상된 글루코스 내성 및 당뇨 전조증상을 포함한다. '조직 반사율 특성'(tissue reflectance characteristic)은 검출된 빛의 보정에 유용한 조직의 어떠한 반사율 특성을 포함하며, 예를 들어 형광 여기 파장에서의 조직 반사율, 형광 방출 파장에서의 조직 반사율 및 조직의 자체 형광 스펙트럼을 측정하는데 유용하다고 알려진 다른 파장에서의 조직 반사율을 포함한다. '혈당 상태에 의한 화학적 변화 측정'(measure of chemical change due to glycemic control)은 혈당 상태에 기인한 조직의 화학적 특성에서의 어떠한 변화를 의미하며, 예를 들어, 조직 내의 당화 최종 산물의 농도, 존재의 측정 또는 농도의 변화; 이러한 최종 산물의 축적 속도의 측정 또는 축적 속도의 변화; 조직막 두께의 측정 또는 이러한 두께의 변화, 변화 속도 또는 변화의 방향; 장력, 응력 또는 압축성과 같은 조직 특성 또는 이러한 특성의 변화, 변화 속도 또는 변화의 방향을 포함한다. '당화 최종 산물의 측정'(measure of glycation end-product)은 과혈당과 관련된 조직의 존재, 시간, 범위 또는 상태에 대한 측정을 의미하는데 예를 들어, 조직 내 당화 최종 산물의 존재, 농도 또는 농도의 변화; 이러한 최종 산물의 축적 속도 또는 축적 속도의 변화; 조직 당화 최종 산물과 관련된다고 알려진 파장에서의 형광, 형광 강도 또는 형광 강도의 변화의 측정; 및 이러한 형광의 축적 속도 또는 축적 속도 변화의 측정을 포함한다. '조직 상태의 판정'(determination of a tissue state)은 질병 상태의 판정, 혈당 상태에 의한 화학적 변화 측정의 판정, 조직 내 당화 최종 산물 측정의 판정 또는 이들의 조합을 포함한다. 빛이 '단일 파장'(single wavelength)을 가진다고 기술되는 경우, 빛은 실제적으로 다수의 파장에서의 빛을 포함할 수 있으나, 빛에서 에너지의 중요한 부분이 단일 파장 또는 단일 파장 근처의 파장 범위에서 전달되는 것으로 이해된다.

하기 도면은 꼭 그대로의 비율일 필요는 없으며, 실시예를 예시하기 위함이지 본 발명의 범주를 제한하려는 의도는 아니다.

도 1은 여기 파장이 315 내지 385nm에서 스캔되고 방출 형광이 400nm의 고정 파장에서 측정된 여기 스펙트럼의 그래프이다.

도 2는 여기 파장이 325nm에서 고정되고 형광이 340nm 내지 500nm의 검출 하부 시스템을 스캔함으로써 관찰된 방출 스캔 데이터의 그래프이다.

도 3은 도 1 및 도 2에서 측정되고(실선, '보정되지 않은') 자체 보정된(점선, k=0.5, n=0.7) 스펙트럼의 삽입 분산(insertion variance)을 나타낸 그래프이다.

도 4는 최종 목표가 조직 질병 상태를 평가하기 위한 모델을 사용하는 것일 때 전형적으로 수반되는 모델 구축 단계를 나타내는 순서도이다.

도 5는 판별 함수가 2개의 군 사이에 최적의 분리를 찾는 방식을 나타내는 도면이다.

도 6은 데이터 집합 및 그들에 대응하는 파장 범위를 보여주는 그래프이다.

도 7은 모든 조사 참가자들에 대한 당뇨 분류에서 참가자의 교차 확인 사후 확률의 상자수염도(box and whisker plot)이다.

도 8은 본 발명과 관련된 ROC(receiver-operator characteristic) 곡선 및 공복 혈장 글루코스 검사와 관련된 ROC 곡선을 나타내는 그래프이다.

도 9는 단일 조사 참가자로부터의 모든 데이터가 각각 반복으로 순환되는 교차 확인의 결과를 나타내는 그래프이다.

도 10은 본 발명과 관련된 ROC 곡선 및 공복 혈장 글루코스 검사와 관련된 ROC 곡선을 나타내는 그래프이다.

도 11은 본 발명에 따른 장치의 요소 또는 하부 시스템을 나타내는 모식도이다.

도 12는 피부 형광 측정기를 예로 든 그림이다.

도 13은 본 발명에 따른 장치 일부를 나타내는 모식도이다.

도 14는 본 발명에 따른 장치 일부를 나타내는 모식도이다.

도 15는 본 발명에서 사용하기에 적합한 조직 인터페이스의 그림이다.

도 16은 기하학적 배열을 가진 다중 채널 섬유 광 조직 탐침을 나타내는 모식도이다.

도 17은 원 모양의 배열을 한 다중 채널 섬유 광 조직 탐침을 나타내는 모식도이다.

도 18은 선형 배열을 한 다중 채널 섬유 광 조직 탐침을 나타내는 모식도이다.

도 19는 수직 배열을 한 다중 채널 섬유 광 조직 탐침의 부분 단면도를 나타내는 모식도이다.

도 20은 경사진 배열을 한 다중 채널 섬유 광 조직 탐침의 부분 단면도를 나타내는 모식도이다.

도 21은 경사진 배열을 한 다중 채널 섬유 광 조직 탐침의 부분 단면도를 나타내는 모식도이다.

도 22는 섬유 광 조직 탐침의 등축도(isometric view)를 나타내는 모식도이다.

도 23은 다양한 여기 및 수용기 분리에서 조직 부피에 대한 정보를 수득하는 다중 채널 섬유 광 조직 탐침을 나타내는 도면이다.

본 발명의 자세한 기술

글루코스에 대한 단백질의 노출은 일반적으로 메일라드(maillard) 반응으로 알려진 과정인 비효소적 당화(glycation) 및 당산화(glycoxidation)를 유발한다. 메일라드 반응의 안정한 최종 산물은 집합적으로 최종 당화 산물(AGEs: advanced glycation endproducts)로 명명된다. 중요한 기작은 불명확하지만, 이들 AGEs는 혈당의 평균 수준에 비례하는 속도로 축적된다. 상기 메일라드 반응은 건강한 상태에서도 흔히 일어나며 당뇨 상태에서는 만성 과혈당의 존재로 인하여 가속된 속도로 일어나는 노화 과정으로 볼 수 있다. 피부에서, 콜라겐은 가장 흔한 단백질이며 쉽게 당화 과정을 거친다. 피부 콜라겐 AGEs는 흔히 형광 교차결합 및 부가물의 형태를 취한다; 펜토시딘(pentosidine, 교차결합) 및 카르복시메틸-라이신(CML, 부가물)은 피부 콜라겐 AGEs 중 2개의 잘 연구된 예들이다. AGEs의 다른 예들은 플루오로링크(fluorolink), 피랄린(pyrraline), 크로스라인(crossline), N^ε-(2-카르복시에틸)라이신(CEL) 글리옥살-라이신 이합체(GOLD), 메틸글리옥살-라이신 이합체(MOLD), 3DG-ARG 이미다졸론, 베스퍼라이신(vesperlysine) A, B, C 및 트레오시딘(threosidine)을 포함한다. 응집 AGE 산물 및 수반하는 콜라겐 교차 결합의 공통 측정방법 중 하나는 콜라겐 결합된 형광(CLF: collagen-linked fluorescence) 수준이다. CLF는 통상적으로 여기 후 400 내지 500nm 범위 및 370nm 부근에서 화학적으로 단리된 콜라겐의 형광 방출을 관찰함으로써 실험실 환경(in vitro)에서 측정된다(참조: Monnier, NEJM, 1986).

피부 콜라겐의 상대적으로 긴 반감기(t_{1 /2}≒15년) 및 다수의 관련 AGEs의 형 광 특성은 이들 화학종을 누적된 조직 혈당의 잠재적 지표가 되게 한다. CLF 강도 및 특정 피부 AGEs의 수준은 관절 경화, 망막증, 신장병 및 동맥 경화증과 같은 최종 기관 당뇨 합병증의 존재 및 중증도와 관련된다(참조: Buckingham, Diabetes Care, 1984; Buckingham J. Clin. Invest., 1990; Monnier, NEJM 1986; Monnier, J. Clin. Invest. 1986; Sell, Diabetes, 1992). 지금까지 이러한 연구 중 가장 방대한 연구에서, DCCT 피부 콜라겐 보조 연구 그룹은 연구의 참가자들의 큰 비율의 그룹에 의해 기증된 펀치 생검(punch biopsy)으로부터 다수의 피부 콜라겐 변수들을 평가하였다. 이들 연구자들은 피부 AGEs가 당뇨 신장병, 신장병 및 망막증의 존재 및 임상적인 진행도와 중대하게 관련되어 있음을 밝혔다(참조: Monnier et al., Diabetes, 1999).

본 발명은 하나 이상의 비침습성(noninvasive) 형광 측정을 이용하여 피검자의 당뇨 상태를 측정할 수 있다. 본 발명은 개체의 조직의 일부(예를 들어, 피부의 일부)를 여기광으로 비추어, 조직에 의해 방출된 형광을 검출할 수 있다. 상기 형광 측정은 상술한 CLF 범위에 해당되는 여기 및 방출 파장의 세트를 하나 이상 포함할 수 있다. 본 형광의 특성은 검사 대상 조직의 질병 상태에 대한 정보를 제공하는 것이다. 본 발명은 질병 상태에 대한 광학적 정보와 관련된 단순한 수치적 한계치 또는 보다 자세한 수학적 모델에 부과하기 전에 측정된 형광에 부가적인 처리 알고리즘을 적용할 수 있다. 다른 실시예에서, 임계 처리 또는 수학적 모델의 결과는 각 개체의 당뇨 상태와 관계없이, 측정된 개체의 조직 내 당뇨 유도성 화합물 변화의 정량적 측정이 될 수 있다. 부가적인 실시예에서, 본 발명은 측정 중인 개체의 당뇨 상태를 추가로 유추하거나 분류하기 위하여 당뇨 유도성 화합물 변화의 정량적 측정을 이용할 수 있다.

조직의 형광 특성의 판정

조직 형광은 조직이 다양한 분자종 내의 전자들을 여기 상태의 에너지 수준으로 촉진하는 빛에 의하여 투광될 때 개시된다. 여기된 분자들의 일부는 방사적으로 붕괴되며, 전자들이 하부 에너지 상태로 복귀될 때 빛을 방출한다. 방출된 형광은 항상 여기의 형광보다 더 긴 파장(더 낮은 빛 에너지)이다. 생체 분자의 흡수 및 형광 스펙트럼은 통상적으로 넓고 겹쳐진다. 대부분의 조직은 넓은 범위의 파장을 흡수한다. 일정한 여기 파장에서, 이에 대응하는 방출된 형광 스펙트럼은 흔히 넓은 범위를 갖는다. 다수의 인자들이 여기 및 방출 파장의 유용한 범위에 영향을 준다. 형광 종(예를 들어, 펜토시딘)은 통상적으로 UVA(315-400nm) 내에서 가장 강하게 흡수하고, 단파장 가시 범위(340-500nm)를 통하여 UVA에서 방출한다. 여기 및 방출 범위의 장파장 한계값은 형광을 나타내는 구성 요소의 전자 구조에 의하여 주로 특정된다. 광학적 안전을 고려하여, 실제적인 여기 파장의 최단 파장은 UVA 또는 그 이상의 장파장으로 정해질 수 있다. 광학적 노출을 위한 임계값은 315nm 아래의 파장에 대하여 현저하게 감소한다. 결과적으로, UVB(280-315nm)의 파장에 대한 안전 노출 시간은 효과적인 스펙트럼 데이터를 수득하기에는 너무 짧다.

형광 측정기의 여기 또는 방출 부분 중 하나의 스펙트럼 선택성이 상대적으 로 열악한 경우에는 생화학적 및 형태학적 조직의 집합 정보만이 수득될 수 있다. 보다 유용한 접근으로 단일 또는 좁은 범위의 파장을 갖는 빛에 의한 여기에 반응하는 특정 파장(또는 좁은 범위의 파장)에서의 방출(여기/방출 쌍)을 고려할 수 있다. 실제적으로 특정 파장 쌍에서 형광 신호가 관찰될 수 있거나 여기/방출 쌍의 집합에 대응하는 신호가 수득될 수 있다. 방출 스펙트럼(또는 방출 스캔)은 광원 파장이 고정되고 형광 신호가 방출 파장의 범위에서 수득될 때 형성된다. 이와 비슷하게, 여기 스펙트럼은 광원 파장이 변화하는 동안 검출된 방출 형광의 파장을 고정시킴으로써 수득된다. 여기-방출 맵은 여기 및 방출 파장의 범위에 걸친 지형 표면으로써 형광 신호를 나타내는데 사용될 수 있다. 방출 및 여기 스펙트럼은 이러한 맵의 수직 및 수평 부분에 해당된다. 여기-방출 맵의 대각선 상에 위치하는 점들, 다시 말해 여기 및 방출 파장이 동일한 점들은 조직에 의해 검출 시스템으로 다시 반사된 탄성 산란 광자의 강도를 나타낸다. 이들 '반사율'측정은 형광 측정기 내의 여기 및 방출 단색화장치(monochromator)의 동시 스캔 또는 분리된 전용 장치에 의하여 수득될 수 있다. 형광 및 반사율 측정은 생체 조직과 같은 광학적으로 탁한 매체의 실제의 또는 '자체'(intrinsic) 형광 특성을 규명하는데 사용될 수 있다.

여기광이 조직 내로 가해지면, 산란 및 흡수 과정이 검사 부위, 여기 파장 및 광학적 탐침 기하구조의 광학적 특성에 따라 변하게 된다. 방출된 형광은 또한 발생 및 수집 전에 조직을 통하여 전파됨에 따라, 파장 및 위치 의존적인 흡수와 산란이 일어난다. 때로, 관심 대상의 조직 특성은 균일하고 비분산적이며 광학적 으로 희석된 화학종에 의해 방출되는 형광으로 정의되는 '자체'(intrinsic) 형광이다. 관심 조직의 자체 형광 스펙트럼을 정확하게 규정하기 위하여 여기 및 방출된 빛에 부여된 산란 및 흡수의 스펙트럼 변경 효과들이 제거될 수 있다. 피검자 대 피검자(subject to subject) 및 부위 대 부위(site to site) 차이로 인한 편차가 조직 상태를 나타내는 미묘한 스펙트럼의 편차를 능가할 수 있다. 각 대상의 조직 광학에 기초한 스펙트럼 보정(동일 부위에서의 형광 측정 또는 부위와 예견가능한 관계를 갖는 다른 부위)은 관심 분자의 자체 형광 스펙트럼을 밝힐 수 있다. 이러한 자체 보정은 피검자 사이 또는 피검자 내의 편차를 감소시켜 질병의 존재 및 상태와 관련한 스펙트럼 특성을 드러낸다.

본 실시예에서 기술된 데이터는 SkinSkan 형광 측정기(Jobin-Yvon, Edison, NJ, USA에서 구입가능)로 수집되었다. 상기 SkinSkan 시스템의 여기 및 방출 측은 약 5nm의 시스템 대역을 완수하는, 1/8-m 격자 단색화장치의 듀얼 스캐닝을 가진다. 여기광은 100W Xe-아크 램프에 의해 제공되며 31개의 광원 및 31개의 검출 섬유을 포함하는 두 갈래로 나뉜 섬유 탐침에 매치되는 f/ 수이다. 상기 섬유는 200 미크론의 코어 직경을 가지며, 피부 인터페이스로 작용하는 말단인 페룰(ferrule) 내에서 6mm 직경의 원형 번들에 무작위로 배치되어 있다. 검출 섬유의 출력 말단은 입력 페룰 내에 겹쳐지고, 섬유의 폭은 입구 슬릿을 제 1 입력 단색화장치에 형성한다. 광학적 검출은 소프트웨어를 통하여 제어될 수 있는 증폭기인 광전자 증폭관(photomultiplier)으로 수행된다. 또한 비침습성 분광이 수행될 때마다 균일하게 반사하는 물질(2% Spectralon, LabSphere, North Sutton, NH, USA)의 바탕 측 정(background measurement)이 장치 선모양의 제거를 용이하게 하도록 실시된다. 또한, SkinSkan 시스템은 램프 강도 변동폭을 보정하도록 하는, 여기 램프를 독립적으로 관찰하는 실리콘 광검출기를 제공한다. 따라서, '측정된'(measured) 피부 형광 값 F_means는 하기 식 1과 같다:

식 1:

상기에서, λ_x는 여기 파장, λ_m은 방출 파장, F_tiss는 검출기에서의 '원시'(raw) 형광, I_DC는 PMT 암전류, L은 여기 램프 강도, t는 시간, back은 Spectralon 바탕을 말하며, R_back은 Spectralon 바탕의 반사율이다. 이와 유사하게, 측정된 피부 반사율 값 R_meas는 하기 식 2와 같다:

식 2:

상기에서, R_tiss는 검출기에서의 '원시' 조직 반사율 신호이다. SkinSkan 시스템이 형광 및 반사율 측정을 위해 사용되는 경우, 검출기 포화를 방지하기 위하여 다른 PMT 바이어스 전압이 각 측정 형식마다 사용되어야 한다.

피부의 전형적인 측정된 형광 스펙트럼은 도 1 및 도 2의 좌측 패널에 도시 된다. 이들 도면들은 다른 수집 형식 아래의, 2개의 다른 파장 범위에서 수득된 스펙트럼을 예시한다. 도 1은 400nm의 고정된 파장에서 방출된 형광을 측정하는 동안, 여기 파장이 315nm 내지 385nm에서 스캔된 여기 스펙트럼을 나타낸다. 도 2는 여기 파장이 325nm에서 고정되고, 340nm에서 500nm까지 검출 하부 시스템을 스캔함으로써 형광이 관찰되는 방출 스캔 데이터를 제공한다. 40세 내지 60세 사이의 17명의 당뇨 환자 및 17명의 비당뇨자의 손바닥 및 전완(forearm)으로부터 모든 스펙트럼이 수득되었다. 이들 도면의 중간 패널은 측정된 반사율 스펙트럼을 나타낸다. 각 반사율 스펙트럼은 특정 형광 스펙트럼과 일치하고, 동일 피검자의 동일 부위에서 수득되었다. 형광 및 반사율 스펙트럼은 불완전한 탐침 재위치 조정, 환경 변화 및 피검자 대 피검자의 생리학적 차이에 기인하는 전형적인 편차를 보여준다. 이들 편차는 질병 상태로 인한 스펙트럼 편차를 능가할 수 있어 측정된 스펙트럼의 진단적 유용성을 방해한다. 질병 상태를 정확히 식별하거나 정량화하기 위하여, 자체 조직 형광을 수득하기 위한 추가적인 조직 특이성 스펙트럼 보정이 적용될 수 있다. 자체 형광 스펙트럼 F_corr를 측정하는 하나의 근사치는 측정된 형광 스펙트럼을 여기 및/또는 방출 파장에서 측정된 반사율의 제곱근 곱에 의하여 나누는 것을 포함한다(참조: Finlay et al., Photochem Photobiol, 2001; Wu et al., Appl Opt, 1993):

식 3:

상기 n 및 k의 최적값은 광원 및 검출기 섬유에 의존하며 실험적으로 결정될 수 있다. k=0.5 및 n=0.7인 값을 가진 식 3의 보정 함수를 이용한, 도면 1 내지 2의 스펙트럼으로부터 수득된 자체 형광 스펙트럼이 이들 도면의 우측 패널에 도시된다. 자체 보정은 환자 간의 편차의 많은 부분을 제거하였으며, 질병 상태에 해당하는 스펙트럼의 대략적인 군들이 이제 시각적으로 결정될 수 있음을 주목하라.

도 1 및 도 2에 예시된 자체 보정에 사용된 n 및 k 값은 조사 참가자의 전완(forearm)의 측정 장치 내로의 반복적인 삽입과 관련된 분광학적 편차를 최소화하기 위하여 선택된다. 만약 환자 방문으로 각 참가자로부터 다중 스펙트럼이 수집된다면 피검자 j에 대한 i번째 스펙트럼의 분광학적 삽입 편차 S_insert는 피검자의 중앙값으로부터 스펙트럼의 절대 편차로 표현될 수 있다:

식 4:

삽입 편차의 합계 측정은 S_insert의 분산이 된다:

식 5:

도 3은 도 1 및 도 2 내의 측정된(실선, '보정되지 않은') 스펙트럼 및 자체 보정된(점선, k=0.5, k=0.7) 스펙트럼의 삽입 분산을 나타낸다. 자체 보정 처리는 삽입 분산을 전체 파장 범위에서 약 4배가량 감소시킨다. 조직의 자체 형광이 삽입 대 삽입에서 변화하지 않는다는 가정 하에서, 이러한 절차는 조직 광학 특성에서 편차가 나빠지는 영향의 일부를 경감시킨다.

다양한 다른 절차들이 자체 형광 보정을 완수할 수 있다. 예를 들어, 측정된 반사율, 조직 광학적 특성 및 탐침 의존적 변수의 지식을 사용하여 측정된 형광이 보정될 수 있는 다양한 방법들이 기술되었다(참조: Gardner et al., Appl Opt, 1996; Zhang et al., Opt Lett, 2000; Muller et al., Appl Opt, 2001). 또한, 형광, 흡수 및 산란 특성이 잘 밝혀진 하나 이상의 가상 조직(tissue phantom)에 의하여, 주어진 형광 탐침에 대한 보정 변수가 형성되는 절차를 사용하여 자체 형광 보정이 이루어질 수 있다. 또한, 이러한 절차는 광학 특성이 알려진 매체에 대한 광학 탐침 반응의 몬테-카를로 또는 다른 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 완성될 수 있다. 이러한 절차 중 어떤 것이라도 비침습성 피부 형광 측정에서의 조직 광학 특성의 효과를 보정하는데 사용될 수 있다. 본 명세서에 개시된 바와 같은 다중 채널 광학적 탐침은 조직의 광학적 특성의 측정을 가능하게 한다. 광학적 특성은 다중 채널 형광 및/또는 반사율 측정이 주어진 분석적인 표현을 해결함으로써 판정될 수 있다. 대안적으로, 광학 특성은 측정된 값과 사전 결정된 광학 특성값을 연관짓는 조사 표를 비교함으로써 분광학적 측정으로부터 근사할 수 있다. 상기 조사 표는 시뮬레이트된 광학 특성의 범위에 걸친 다중 채널 강도 측정을 시뮬레이트 한 수치 모델로부터 생성될 수 있다. 또한, 조사 표는 광학적 특성의 범위에 걸친 가상의 유사 조직의 실험적 측정으로부터 구축될 수 있다. 그 후, 측정되거나 근사 계산된 광학 특성은 입사 및 형광 상에서 유도하는 스펙트럼 변형에 대한 보정에 적용될 수 있다. 보정은 수치적으로나 실험적으로 유도될 수 있는 탐침 교정 표와 비교하여 수행될 수 있다. 형광 분광학의 역 알고리즘은 또한 한번 측정된 자체 피부 형광 또는 이미 결정된 조직의 근사된 광학 특성을 추출하는데 적용될 수 있다. 조직 형광의 다중 채널 광학적 보정을 위한 대안적 방법은 상기 식 3에서 기술한 바와 같은 소프트-모델 기법을 포함한다. 다중 채널 측정은 상피 색소 형성 및 표면상의 혈액 양의 영향을 줄이는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 인접한 채널에서의 반사율 측정의 비율을 고려함으로써(식 6), 상피의 필터링 효과는 실질적으로 제거되어 2 채널 및 검사 대상의 조직 층의 전송 함수의 비율을 산출한다.

식 6:

상기 식 6에 대한 기법을 각각의 채널의 형광 신호에 적용하는 것은 상피 및 크게 제거된 상부 진피의 영향을 방지하는 유용한 형광 정보를 제공할 수 있다. 각각의 채널로부터의 분광학적 데이터는 보다 정확하고/하거나 신뢰성 있는 정량화 및 분류화 모델을 도출하는 추가의 스펙트럼 정보에 대한 다변수 기법(multivariate technique)을 제공하기 위하여 융합되고/되거나 결합될 수 있다.

본 명세서에 기술된 실시예는 일반적으로 편광을 고려하지 않은 정상 상태의 형광 측정에 관한 것이지만, 이들 방법을 다른 형광 측정 형식에 적용할 수 있다. 예를 들어, 여기광이 RF 주파수에서 진폭 변조되고 방출 광의 위상 및 변조가 관찰되는 주파수 영역 형광 분광학이 적합할 수 있다. 다른 적합한 접근법은 시간 분해된 기법을 포함하는데, 수득되는 형광 방출의 시간 전개가 샘플링된 후, 여기광의 짧은 버스트(burst)가 조직에 적용된다. 주파수 영역 및 시간 분해 측정은 모두 추가적인 식별력을 제공할 수 있는 예를 들어, 형광 주기, 변수를 관찰하는 능력을 포함한다. 또한, 편광된 여기광 및 편광 민감 검출기를 사용하여 r=

로 정의된 형광 이방성(anisotropy)을 측정하는 것이 가능하데, 여기에서

및

는 선형 편광된 여기 빔과 평행하며 수직인 형광 강도이다. 형광 이방성 측정은 스펙트럼은 겹치지만 다른 회전 상관관계 또는 분자 위치를 가진 형광 물질로부터 신호를 분리할 수 있다. 또한, 이들 기법 중 어느 것이라도 형광 물질의 공간 분배에 대한 정보를 수득하기 위하여 여기 빔의 미시적 또는 거시적인 스캔과 같은 이미지 방법론과 연결하여 사용될 수 있다. 상술한 방법 중 어떤 것이라도 조직 표면 아래의 깊이에 관하여 형광 물질의 분배에 관한 정보를 추가하기 위하여 공초점(confocal) 검출 시스템 또는 광학적 응집 단층 X선 사진(optical coherence tomography)과 같은 깊이 식별을 가능하게 하는 측정 기법과 연결하여 사용될 수 있다.

질병 상태 또는 화학적 변화와 형광 특성을 연관시키는 모델의 결정

하나 이상의 파장에서의 조직 형광 특성과 당뇨 질병 상태 사이의 관계는 통상적으로 스펙트럼 데이터의 시각적 조사 상에서 명백하지 않다. 이러한 경우로 인하여, 일반적으로 조직 질병 상태를 분류하거나 자체 형광 스펙트럼을 사용하여 화학적 변화를 정량화하기 위하여 다변수 수학적 관계 또는 '모델'이 구축될 필요성이 있다. 이러한 모델 구조는 일반적으로 2개의 단계에서 일어난다: (ⅰ) '교정'(calibration) 또는 '트레이닝'(training) 데이터의 수집 및 (ⅱ) 트레이닝 데이터와 질병 상태 또는 트레이닝 데이터 내에 표시된 기준 농도 사이의 수학적 관계의 확립.

트레이닝 데이터를 수집하는 동안, 모든 질병 상태 또는 구축될 모델을 특징 짓고자 하는 기준값(reference value)을 나타내는 개체들의 형광 데이터를 수집하는 것이 바람직할 수 있다. 예를 들어, 비당뇨자로부터 당뇨자를 분리하는 모델을 구축하고자 한다면 폭넓고 다양한 두가지 종류의 개체으로부터 대표적인 스펙트럼을 수집하는 것이 바람직할 수 있다. 이들 데이터를 수집할 때는 질병 상태 및 형광 편차를 발생시키는 다른 변수들 사이의 상호관계를 최소화하는 방식으로 수집하는 것이 중요할 수 있다. 예를 들어, 건강 상태의 콜라겐 AGEs의 자연적인 형성은 피부 AGE 함량과 물리적인 연령 사이에 상호 관계가 있다. 그러므로 분류 모델이 적용되고자 하는 나이에 걸쳐 당뇨자 및 비당뇨자로부터 스펙트럼을 수득하는 것이 중요할 수 있다. 대안적으로, 특정의 피부 콜라겐 AGE 수준을 정량화하는 모델을 구축하고자 한다면 조사 초기에 가장 작은 AGE 농도를 가진 모든 개체를 측정하고 조사 후기에 더 큰 AGE 농도를 가진 모든 개체를 측정하는 것보다 매일 넓은 범위에 걸친 AGE 기준값에 걸친 분광학적 데이터를 수집하는 것을 권장할 수 있다. 상기 전자의 경우, AGE 농도 및 시간 사이에 의사 상호관계가 발생하여, 조사의 경과에 따른 장치적인 경향이 있다면 수득되는 모델은 분석물 농도보다 장치 상태에 대해 교정이 되어야 할 것이다.

트레이닝 데이터가 수집됨에 따라 적합한 분류 모델을 이후에 구축하기 위하여 추가적인 참고 정보가 수득될 수 있다. 예를 들어, 만약 분류화 모델이 당뇨 상태를 예측하기 위한 것이라면 트레이닝 세트 내에 나타난 일부 또는 모든 개체의 당뇨 상태가 수집될 수 있고 이에 대응하는 분광학적 트레이닝 데이터와 연결될 수 있다. 대안적으로, 상기 분류화 모델은 당화된 콜라겐, 당화된 엘라스틴, 펜토시딘 또는 CML과 같은 특정 AGE 또는 당뇨와 연관된 과혈당 상태에 의해 변형된 다른 단백질과 같은 피부 내 어떤 화학종의 수준을 예측할 수 있다. 이들 경우에서, 피부 생검 종은 트레이닝 데이터의 수집 동안 개체들로부터 수집될 수 있다. 또한, 연령, 신체 질량 지수, 혈압, HbA1c 등과 같은 다른 보조적인 정보가 이후에 질환 상태 평가를 생성시키는데 사용된다면 이러한 정보는 트레이닝 세트 내의 일부 또는 모든 스펙트럼에 대하여 수집될 수 있다.

트레이닝 데이터가 수집된 후에, 트레이닝 데이터와 연관된 질병 상태와 이에 대응하는 분광학적 정보의 상관 관계를 정하기 위하여 다변수 모델이 구축될 수 있다. 정확한 모델은 트레이닝 단계의 최종 목표에 기초하여 선택될 수 있다. 적어도 2 종류의 구축될 수 있는 다변수 모델이 있다. 첫째로, 트레이닝 단계의 목 적은 측정된 조직의 질병 상태를 정확히 분류화하는 모델을 형성하는 것이다. 이 경우에, 상기 모델의 결과물은 하나 이상의 이산된 분류 또는 그룹에 대한 할당이다. 이들 분류 또는 그룹은 특정 질병의 다른 등급 또는 명시를 나타낼 수 있다. 또한, 그들은 특정 질병 또는 조사 대상의 질병 상태에 들어맞는 모집단의 다른 하부 그룹을 맺어주는 다양한 위험도를 나타낸다. 두번째 모델 종류에 있어서, 목표는 시스템 내에서 어떤 당뇨 유도성 화합물 변화의 정량적인 평가를 제공하는 것이다. 상기 모델의 결과물은 적절한 편차의 범위 상에서 연속적으로 변동하며 반드시 질병 상태의 지표인자일 필요는 없다.

조직 질병 상태의 분류

최종 목표가 조직 질병 상태를 평가하는 모델의 사용인 경우, 통상적으로 따르는 모델 구축 단계가 도 4에 도표로 기술되어 있다. 제 1 단계인 스펙트럼 전처리는 예를 들어 상술한 바와 같은 바탕 보정 및 자체 형광 보정 단계를 포함하는 스펙트럼 데이터의 전처리를 포함한다. 제 2 단계에서, 데이터 세트의 차원(dimensionality)은 인자 분석 방법을 이용함으로써 감소될 수 있다. 인자 분석 방법은 각각의 수집된 파장에서의 스펙트럼 강도보다도 개별적인 스펙트럼이 인자들의 세트 상 점수에 의하여 기술되도록 한다. 다양한 기법들이 본 단계에서 이용될 수 있다; 주요 요소 분석(PCA)은 한 적합한 방법이다. 예를 들어, 질병 상태와 연관된 기준 변수 상에서 부분 최소 자승(PLS) 회귀에 의해 생성된 인자들이 또한 사용될 수 있다. 상기 인자들이 생성된 후에, 분류화를 위하여 가장 유용한 이들 변수들이 선택될 수 있다. 가치 있는 인자들은 분류 분산 내에서는 낮은 값을 가지지만 분류들 사이에서는 일반적으로 큰 분리를 나타낸다. 인자들은 분리가능도 지수에 따라 선택될 수 있다; 인자 f에 대한 분리가능도 지수를 계산하는 한 가능한 방법은 다음과 같다.

식 6:

상기에서,

는 분류 1에 대한 평균 점수이고,

는 분류 2에 대한 평균 점수이며, s²는 분류 내에서 점수의 분산을 나타낸다.

결국, 다양한 분류 내로 데이터를 분리하는 기법이 선택될 수 있다. 다양한 알고리즘이 적합할 수 있고, 최적의 알고리즘이 트레이닝 데이터의 구조에 따라 선택될 수 있다. 선형 판별 분석(LDA)에서, 다중차원 분광 데이터를 트레이닝 주기 내에 관찰된 기준 분류 내로 가장 잘 분리하는 단일 선형 함수가 구축된다. 2차 판별식 분석에서 2차 판별 함수가 구축된다. 도 5는 판별 함수가 2개의 그룹 사이에 최적의 분리를 찾는 방식을 도시하는데, 이는 데이터의 구조에 의존한다. 몇몇 경우에서(도 5(a)), 선형 판별 함수는 분류들을 분리하는데 충분하다. 그러나, 분류들의 다중 차원 구조가 보다 복잡해짐에 따라 2차 방정식과 같은 보다 정교한 분류자가 요구된다(도 5(b)). 어떤 경우에서(도 5(c)), 데이터의 구조는 2차 판별식 분석을 보다 어렵게 만들어 다른 분류 방법이 보다 적당하다.

다수의 적당한 분류 알고리즘이 존재한다. 예를 들어, k-최근접 이웃(k-nearest neighbors), 로지스틱 회귀(logistic regression), 분류 및 회귀 트리(CART)와 같은 계급적 클러스터 알고리즘 및 신경 네트워크와 같은 기계 학습 기법은 모두 적당하며 유용한 기법이 될 수 있다. 이러한 기법들의 자세한 논의는 참조 문헌에서 찾아볼 수 있다(참조: Huberty, Applied Discriminant Analysis, Wiley & Sons, 1994; Duda, Hart, and Stork, Pattern Classification, Wiley & Sons, 2001).

당뇨 유도성 화학적 수식물의 정량화

최종 목표가 분석물의 농도를 정량화하거나 조직 내에 포함된 분석물의 분류라면 모델 구축 과정에서 다른 접근법이 고려될 수 있다. 이 경우에, 조사 대상의 분석물의(일반적으로 연속적인) 기준 값의 세트가 트레이닝 세트 내에서 일부 또는 모든 스펙트럼에 대하여 수득될 수 있다. 예를 들어, 모델이 피부 콜라겐 내의 펜토시딘의 수준을 정량화하는 경우에, 트레이닝 세트 내의 각 스펙트럼과 연관된 기준 농도는 교정 동안 수득된 피부 펀치 생검 종에서 행해진 펜토시딘 분석으로부터 유래할 수 있다. 생검 과정이 조사 참여자에게 있어 너무 침습성이 높은 경우에, AGE-관련 화합물 변화에 대한 다른 대용물이 또한 사용될 수 있다. 예를 들어, FPG 값이 당뇨 진행도가 증가함에 따라 증가한다는 가정 하에서, 합리적인 절충으로 피부 AGE 농도를 대신하여 FPG 데이터를 수집할 수 있다. HbA1c 및 OGTT 정보도 유사하게 사용될 수 있다.

검사 세트와 관련한 정량 값을 예측하는데 사용되는 교정 모델은 기준값 및 관련 스펙트럼 데이터 사이에서 수학적 관계를 형성함으로써 구축될 수 있다. 다양한 알고리즘이 적당하다. 예를 들어, 주요 요소 회귀(PCR)에서 교정 데이터는 우선 점수 및 로딩(loading)의 직교 세트로 분해되고, 그 후, 기준값은 제 1 NPCA 인자의 점수 상에 회귀된다. 다른 적당한 모델은 부분 최소 자승(PLS) 회귀이며, 기준값 및 각각의 연속하는 PLS 로딩 벡터 상의 점수 사이의 공분산의 제곱이 최대가 되도록 인자들의 세트가 구축된다. 이들 절차 및 다른 부분들은 하기 참조 문헌에 의해 요약되었다(참조: Martens and Naes in Multivariate Calibration, Wiley & Sons, 1989).

정량화의 교정 모델은 본 명세서에 기술된 회귀 기법에 반드시 제한되는 것은 아니다. 당업자들은 다른 회귀 기법, 신경계 네트워크 및 다른 비선형 기법을 포함하는 다양한 다른 접근법이 이용가능함을 인식할 것이다.

형광 특성으로부터 질병 상태 또는 화학적 변화의 판정

모델 구축 후, 형광 측정은 미지의 질병 상태 또는 당뇨 관련 화학적 변화를 갖는 새로운 종에 대하여 이루어질 수 있다. 질병 상태 또는 새로운 종의 화학적 특성이 판정되는 방법은 트레이닝 상에서 구축되는 모델의 종류에 의존할 수 있다.

조직 질병 상태의 분류

상술한 바와 같이, 측정된 형광 특성으로부터 다양한 당뇨 상태의 판별을 위 하여 다양한 모델이 이용 가능하다. 예를 들어, 2차 판별 분석의 방법이 사용되는 경우, 신규의 형광 스펙트럼이 분류화 모델의 구축 동안 트레이닝 데이터와 함께 생성된 인자들 상에 투사되어 신규의 점수 벡터, 검사 스펙트럼에 대한 x_i를 생성한다. 이전에 선택된 인자들에 대한 트레이닝 세트의 점수의 평균

및 공분산 매트릭스 S_j가 각 분류 j에 대하여 계산된다. 예를 들어, 2분류(즉, 당뇨자 vs 비당뇨자) 문제에 대한 j=1,2. 그 후, 샘플 i로부터 분류 j까지의 마할라노비스(Mahalanobis) 거리 D_{i ,j}가 하기 식에 의하여 각 점수 벡터(x_i)에 대하여 계산된다.

식 7:

검사 샘플 i가 분류 j의 일원인 사후 확률, p(i∈j)은 식 8을 사용하여 계산될 수 있다. 모든 확률에 있어서, 상기 수의 범위는 0 내지 1 사이이다; 확률이 1에 가깝다는 것은 관찰이 당뇨군에 근접하여 놓임을 뜻하고, 확률이 0에 가깝다는 것은 관찰이 비당뇨군에 근접하여 놓임을 뜻한다. 샘플 i가 j군의 일원이 될 확률은 하기 식 8에 의해 계산된다.

식 8:

상기에서,

는 다른 인식(위험 인자 등)의 기초에서 검사 샘플 i가 j군의 일원이 되는 사전 확률이다. 상기 사전 확률은 분류 알고리즘의 진단 적용을 부분적으로 의존하는 예측 상에서 조정될 수 있는 변수들이다.

마지막으로, 한계치는 신규의 형광 측정을 특정 조직 질병 상태에 할당하는 데 적용될 수 있다. 예를 들어, 0.75보다 큰 당뇨의 사후 확률을 나타내는 모든 형광 측정은 당뇨 군에 할당될 것으로 판정될 수 있다. 사전 확률과 유사하게, 유효성에 적용되는 정확한 한계치는 적용, 질병 발병율 및 양성, 음성의 검사 결과의 사회경제적인 세부사항을 포함하는 다양한 인자들에 의존할 수 있다.

당뇨 유도성 화학적 수식물의 정량화

정량적인 교정 모델의 결과는 보정된 형광 스펙트럼을 내적을 통하여 정량적인 분석물 예측 내로 전환하는 회귀 벡터일 수 있다:

식 9:

상기에서,

는 분석물 예측이고, b는 회귀 벡터이다.

정량적인 결과를 생성하는 방법은 트레이닝 단계에서 구축된 모델에 따라 바뀔 수 있다. 예를 들어, 다른 과정에 의하여 진행되는 신경계 네트워크를 사용한 최종 분석물 정량화는 유사한 결과를 산출한다.

다변수 모델의 종류 중 어느 하나(즉, 화학적 변화에 대한 정량적 모델 또는 조직 질병 상태에 대한 분류화 모델)를 구축한 후, 상기 모델의 정확성은 잘 특성화된 '유효성'(validation) 스펙트럼과 연관된 질병 상태를 예측함으로써 검사될 수 있다. 또한, 다양한 기법이 이러한 과업을 완수하기 위하여 존재한다. 하나가 배제된 교차 유효성(leave-one-out cross-validation)에서, 트레이닝 세트로부터 단일 스펙트럼 또는 스펙트럼의 세트는 모델 구축 과정에서 생략되고, 그 후, 수득되는 모델은 모델로부터 남겨진 스펙트럼과 연관된 질병 상태를 예측하는데 사용된다. 이러한 과정을 충분한 횟수로 반복함으로써 신규 조건 하에서의 모델 성능의 수학적인 근사값을 발전시킬 수 있다. 신규로 구축된 모델의 보다 정밀한 검사는 모델을 전체 신규 데이터 세트 또는 '검사'(test) 세트에 적용하는 것이다. 이 경우에 각 스펙트럼과 연관된 질병 상태는 알려져 있으나, '검사' 스펙트럼은 트레이닝 데이터와는 다른 시간대에(예를 들면, 후속하는 모델 구축) 수집된다. '검사' 데이터에 대한 예측과 이들 데이터와 연관된 기준값을 비교함으로써 조사 대상의 모델의 진단 정확성이 트레이닝 데이터와 독립적으로 평가될 수 있다.

도 6 내지 도 10은 3달 주기에 걸쳐 수행된 대규모 교정(calibration)의 결과를 나타낸다. 이들 실험에서, 상업적으로 입수 가능한 형광 측정기(SkinSkan, Jobin-Yvon, Edison, NJ, USA)가 조사 참가자의 손바닥 및 전완(forearm)의 피부로부터 비침습성 형광 및 반사율 스펙트럼을 수득하기 위하여 사용되었다. 트레이닝 상에서, 57명의 제2형 당뇨자 및 148명의 비당뇨자들이 형광 분광기에 의하여 측정되었다. 조사 참가자들은 그들의 연령 및 자가 기록한 당뇨 상태를 기초하여 선택되었다. 참가자들의 자가 질병 상태에 대한 보고서에 덧붙여 FPG 및 OGTT 참고 정보가 또한 조사의 모든 당뇨자 및 비당뇨자의 일부에 대하여 수집되었다. 이들 개체에 대하여 FPG 및 2시간 OGTT 값이 2개의 다른 날 각각에 수집되었다. 분광학적 측정은 3번째 날에 수집되었으며, 특정 공복 요구조건 또는 다른 예비 검사 준비가 조사 참가자들에 강요되지 않았다.

상기 조사에서, 다수의 형광 데이터 세트가 수득되었다. 방출 스캔의 3개의 다른 세트는 2.5nm 데이터 간격으로 수집되었다: (1)λ_x=325nm, λ_m=340-500nm, (2)λ_x=370nm, λ_m=385-500nm, 및 (3)λ_x=460nm, λ_m=475-550nm. 또한, 여기 스캔(2.5nm 데이터 간격)의 3개의 다른 세트가 역시 수집되었다: (1)λ_m=460nm, λ_m=325-445nm, (2)λ_m=520nm, λ_x=325-500nm, 및 (3)λ_m=345nm, λ_x=315-330nm. 낮은 해상도(10nm 데이터 간격)의 여기-방출 맵(EEM)이 또한 수득되고, 형광 데이터 수득에 사용된 여기 및 방출 파장의 범위에 걸쳐 피부 반사율 데이터도 함께 수득되었다. 이들 데이터 세트 및 그들의 대응 파장 영역이 도 6에 그래프로 도시되었으며, 도면에서 흑색의 열린 원은 여기 스캔을 나타내고, 회색의 채워진 원은 방출 스캔을 나타내며, 회색의 x 표시는 EEM을 나타내고, 검은색의 x 표시는 반사율 스캔을 나타낸다. 이들 데이터 세트 각각의 2개의 반복이 각 조사 참가자에 대하여 수득되었다. 각 반복되는 분광학 데이터 세트는 손바닥 및 전완의 다른 물리적 부 분으로부터 수득되었다.

2개의 다른 다변수 모델이 이들 트레이닝 데이터로써 구축되었다. 제 1 모델은 그들의 명백한 당뇨 상태에 따른 신규 측정을 분류한다. 제 2 모델은 피부 콜라겐 AGE 함량에 대한 대용으로 FPG 기준 값을 사용하여 당뇨 유도성 화학적 변화를 정량화한다.

조직 질병 상태의 분류

트레이닝 데이터 수집을 완료한 후, 모든 비침습성 측정이 참고 정보(자가 기록한 당뇨 상태, FPG 및 OGTT 기준 값)와 함께 저장되었다. k=0.5 및 n=0.7인 식 3에 기술된 방법을 사용한 자체 형광 보정을 포함하는 처리 후 단계는 모든 형광 데이터 상에 우선 수행되었다. 본 명세서에 제공된 결과들은 상술한 3가지 여기 스캔을 단일 대규모 형광 스펙트럼으로 결합함으로써 수득되었다. 상기 PCA 인자 분석 방법은 데이터 세트의 차원을 감소하기 위하여 사용되었으며, QDA는 상기 PCA 인자들을 분류 판별하는데 가장 유용한 것으로 식별하는 식 6에 표시된 분리가능성 지수를 사용하여 처음 25개의 주요 구성요소 중 5개에 대한 점수를 사용하여 분류자(classifier)를 구축하는데 사용되었다. QDA 분류자의 진단 정확성은 하나가 배제된 교차 유효성의 방법을 사용하여 평가되었다. 이 경우에, 단일 환자에 대한 모든 분광학적 데이터는 트레이닝 데이터로부터 유지되며, 독립적인 QDA 모델이 구축되고 당뇨 군에서의 각 스펙트럼의 일원의 사후 확률이 계산된다. 도 7은 모든 조사 참가자들에 대한 당뇨 군에서의 일원의 교차 유효 사후 확률의 상자수염 도(box and whisker plot)이다. 알려진 당뇨 개체들은 일반적으로 비당뇨자보다 당뇨에 대해 더 높은 확률을 나타냄을 볼 수 있다. 진단 검사에는 흔히 있는 일이지만, 어떠한 단일 검사의 한계치라도 실시예 데이터를 갖고 모든 비당뇨자로부터 모든 당뇨자를 완벽하게 분리하지는 못한다.

QDA 분류자의 진단 정확성을 요약하는 하나의 방법은 검사 한계치의 범위에 대하여 진양성(true-positive) 분율(민감도) 대 위양성(false-positive) 분율(1-특이도)을 도시하는 것이다. 수득되는 ROC 커브 아래의 면적은 완전한 분류 검사를 위한 통일성에 접근하고 무작위 예상과 같은 검사에 대하여 0.5에 접근한다. 상술한 QDA 교차 유효성 절차로부터의 ROC 곡선은 도 8의 실선으로 나타낸다. 상기 ROC 곡선 아래의 면적은 0.82이며 상기 곡선의 마디(knee)에서 위양성 분율이 약 20%일 때, 약 70%의 민감도가 달성된다. 민감도와 위양성율이 동일한 점에서 관련 동일오류율(equal error rate)은 약 25%이다. 이들 ROC 변수들 모두는 FPG ROC 곡선으로부터 비교 가능 수치와 유리하게 비교하고, 비교를 위하여 점선으로 도시되었다. FPG 검사에 대한 ROC 곡선은 1988년에서 1994년까지 수행된 제 3차 국가 건강 및 영양 검사 조사에 참가한 16,000명에 대한 데이터베이스로부터 계산되었다. 상기 곡선은 조사 참가자의 자가 기록한 당뇨 상태를 사실로 이용하여 다양한 검사 한계치를 FPG 검사 값에 적용함으로써 생성되었다.

당뇨 유도성 화학적 수식물의 정량화

직접적으로 당뇨 질병 상태를 미지의 표본으로 배정하는 형광 측정을 사용하 는 대신에 당뇨 존재 또는 진행과 관련된 화합물 변화의 정량적인 측정을 생성시키는 것이 가치있을 수 있다. 예를 들어, 펜토시딘, CML 또는 다른 피부 콜라겐 AGE의 농도에 대하여 피부 생검이 분석될 수 있다. 이들 기준 값은 상술한 바와 같이 다변수 모델의 구축에 사용될 수 있다. 현재의 실시예에서, 이러한 기준 데이터는 이용할 수 없었으며, 트레이닝 단계 동안 수집된 FPG 값이 화학적 정보에 대신하여 사용되었다.

정량적인 PLS 교정 모델은 상술한 동일의 교정된 형광 데이터로부터 구축되었다. 본 명세서에 제공된 결과들은 상술한 3개의 여기 스캔을 단일의 대규모 형광 스펙트럼 내로 결합함으로써 수득되었다. 3개의 잠재 변수의 총합 또는 PLS 인자들은 비침습성 형광 데이터로부터 구축되었으며 FPG 기준 값 내의 편차를 만드는데 사용되었다. 대부분의 형광 파장이 CLF 범위 주위에 집중되기 때문에 분광학적 변화는 적어도 부분적으로 콜라겐 교차결합 및 관련 당뇨 진행에서 시작한다고 가정된다. 그 결과, FPG 검사 값은 질병 진행에 대한 완벽한 대용물로 기능할 것으로 기대되지 않는다.

단일 조사 참가자로부터의 모든 데이터가 각 반복에서 순환 배제되는 교차 유효성의 결과가 도 9에 도시된다. 3개의 모델 인자들에서의 PLS 추정값은 y축 상에 기술된다; 형광 변화가 AGE 화합물에서 유래된다고 가정되기 때문에 이 축은 '화학적 진행'(chemical progression)으로 명명되고 치수는 임의로 두었다. 대응하는 FPG 값은 가로좌표 상에 표시된다. 당뇨 피검자로부터의 값은 회색의 실선 원으로 표시되고, 비당뇨자는 열린 원으로 표시된다. 비록, 일반적으로 관계가 완전 히 선형이 아니라고 기대할지라도, 일반적으로 보다 큰 기준 값은 보다 큰 화학적 진행의 PLS 근사값에 대응한다는 것을 알 수 있다. 또한, 평균적으로 당뇨자들은 비당뇨자들보다 더 큰 화학적 진행 추정값을 나타냄을 알 수 있다. 기준값은 하나 이상의 피부-콜라겐 AGEs와 같은 실제의 질병 진행과 밀접하게 연관이 되며, 보다 선형의 관계를 가진 모델을 만든다.

비록 당뇨 관련 화학적 변화를 위한 정량적인 모델이 검사값만 보고할지라도(다시 말해, 조직의 질병 상태에 관한 분류가 되지 않은), 이러한 모델의 결과 또한 분류화 목적으로 사용할 수 있다. 이러한 절차의 한 예가 도 10에 도시되는데, 이는 조사 참가자들의 자가 기록한 당뇨 상태를 사실로 사용하여 도 9에 기술된 PLS 화학적 진행 추정치로부터 형성한 ROC 곡선이다. 도 8로부터의 FPG ROC 곡선은 비교를 위하여 도 10에 재현되었다. ROC 곡선 아래의 면적은 0.81이며, 곡선의 마디(knee)에서 위양성 분율이 20%일 때, 65%의 민감도가 달성된다. 민감도 및 위양성 분율이 동일한 점에서 관련 동일오류율은 약 25%이다. 모든 ROC 변수들은 FPG ROC 곡선으로부터의 비교가능한 값과 유리하게 비교한다.

실시예 장치

조직 형광에 의한 질병 상태를 특성화 및/또는 정량화하는 장치의 구성요소 또는 하부 시스템이 도 11에 도시되었다. 투광 하부 시스템은 조직을 비추고 이로써 전자적으로 조직 내의 내인성 발색단(endogenous chromophore)을 여기하기에 적합한 광원(A)를 포함한다. 투광 하부 시스템은 광원(A)에 의해 생성된 빛을 조직 에 비추고, 조직 샘플로부터 발생한 형광을 수집하며, 수집된 형광을 검출 하부 시스템(C)에 연결하는 광학 시스템(B)을 포함한다. 검출 하부 시스템에서, 상기 형광은 통상적으로 전기적 신호로 변환된다. 상기 조직 형광에 대응하는 신호가 측정되고 분석 또는 데이터 처리 및 제어 시스템(D)에 의하여 특성화된다. 또한 처리/제어 시스템은 다른 하부 시스템의 동작을 제어하거나 변경할 수 있다.

상기와 같은 시스템의 실시예 1은 광원의 핵심 요소로서 고강도 아크 램프, 셔터, 단색화장치 및 시준기(collimator)로 구성된다. 광 결합 하부 시스템은 여기광과 조직을 연결하는 두 갈래의 섬유 번들로 구성되고 조직으로부터 발산되는 형광을 수집한다. 두 갈래의 번들의 두번째 다리는 수집된 형광과 검출 하부 시스템을 연결한다. 검출 시스템은 단색화장치(구성요소 A의 단색화장치로부터 분리된) 및 광전자 증폭관과 같은 검출기를 포함한다. 조직 형광에 대응하는 전기적 신호는 컴퓨터(구성요소 D)에 의하여 디지털화되고, 처리되며 저장된다. 또한 상기 컴퓨터는 단색화장치의 튜닝 및 개폐 셔터와 같은 다른 하부 시스템의 기능을 조절한다.

실시예 2에서, 실시예 1의 두 갈래의 광섬유 번들은 광원으로부터 조직으로 여기광을 전달하는 렌즈 및 거울 시스템으로 교체되고, 그 후 조직으로부터 방출된 형광을 수집하고 검출 하부 시스템으로 중계한다.

실시예 3에서, 고강도 아크 램프 및 단색화장치로 구성된 실시예 1의 광대역 광원은 LEDs 또는 레이저 다이오드와 같은 하나 이상의 분리된 광원으로 교체된다. 상기 LEDs는 충분히 파장이 좁은 여기광을 생성하는 적합한 광학적 대역 여파기를 요구할 수 있다. LED 또는 레이저 다이오드는 연속적인 파, 변조되거나 펄스된 방식으로 작동될 수 있다. 이들 광원의 출력은 실시예 1의 광섬유 번들과 같은 광학적 하부 시스템 또는 실시예 2에 개시된 바와 같은 거울 및/또는 렌즈의 수집에 의해 조직에 연결된다.

실시예 4에서, 단색화장치 및 단일 검출기로 구성된 실시예 1의 검출 시스템은 스펙트로그래프(spectrograph) 및 검출기 어레이 또는 CCD 어레이에 의해 교체된다.

피부 형광 측정기의 일례가 도 12에 제공된다. 상기 투광 하부 시스템은 이중 단색화장치에 연결된 Xe 아크 램프로 구성된다. 상기 단색화장치로부터 스펙트럼이 좁은 출력이 두 갈래의 섬유 번들로 연결된다. 조직에 접하는 페룰 내의 섬유는 도 13에 도시된 바와 같이 무작위로 배열될 수 있거나 도 14에 도시된 바와 같이 특정의 광원-검출기 섬유 간격을 갖도록 고안되거나 구축될 수 있다. 피검자의 피부에 접촉하는 섬유 번들을 지탱하는 고정물의 일례-이 경우에는 전완 크래들-가 도 15에 도시되었다. 상기 크래들은 아래쪽의 전완 피부가 섬유 번들의 전달/수집 말단에 접촉하는 동안 피검자가 안락하게 그들의 팔을 가만히 놓을 수 있는 수단을 제공한다. 또한, 상기 크래들은 광 섬유 번들에 대하여 손바닥 및 전완 부위의 재현가능한 위치를 용이하게 한다. 두 갈래의 번들 내의 검출기 섬유에 의하여 수집된 형광은 입구 슬릿을 도 12에 기술된 형광 측정기의 두번째 단색화장치에 형성한다. 상기 단색화장치는 입사하는 형광을 필터링하여 좁은 대역이 검출기, 광전자 증폭관 튜브(PMT) 또는 채널 광전자 증폭관 튜브 상으로 입사되도록 한다. 상기 PMT는 충분히 민감한 실리콘 애버랜치(avalanche) 광다이오드 또는 정규의 실리콘 광다이오드에 의해 교체될 수 있다. 광원 및 검출기 단색화장치에서의 튜닝가능한 격자 쌍은 각 부분의 파장이 독립적으로 튜닝될 수 있도록 한다. 상기 PMT로부터의 신호는 격자를 튜닝하고, 검출기를 조정하며 단색화장치 셔터를 제어하는 컴퓨터에 의해 디지털화되고 기록된다.

피부로부터 우선적으로 정보를 수집하는 것이 유용할 수 있다. 도 14는 본 발명의 사용에 적합한 조직 인터페이스의 도해이다. 상기 조직 인터페이스는 광원과 광학적으로 연통하며 조직에 여기광을 전달하기에 적합한 다수의 여기 섬유를 포함한다. 추가로 검출기와 광학적으로 연통하며 여기광에 반응하는 조직으로부터 방출된 빛을 수용하기에 적합한 다수의 수용 섬유를 포함한다. 상기 수용 섬유는 공간적으로 떨어져 위치하며, 피부의 물리적인 노출의 필요 없이 피부의 진피층으로부터 우선적으로 형광정보가 수집되도록 여기 섬유에 대하여 배치되어 있다.

상술한 바와 같이, 조직의 광학 특성의 측정을 하도록 하는 다중 채널을 통하여 진피로부터 정보를 우선적으로 수집하는 것이 유용할 것이다. 도 16은 본 발명에서의 사용에 적합한 조직 인터페이스의 도해이다. 상기 조직 인터페이스는 광원과 광학적으로 연통하고 조직에 여기광을 전달하기에 적합한 다수의 여기 섬유(예를 들어, 실선 원으로 보여지는)를 포함한다. 추가로 검출기와 광학적으로 연통하고 여기광에 반응하는 조직으로부터 방출되는 빛을 수용하기에 적합한 다수의 수용 섬유(예를 들어, 열린 원 및 가로선이 그어진 원으로 보여지는)를 포함한다. 도면에서 상기 열린 원은 수용 섬유의 제 1 채널을 포함하고, 가로선이 그어진 원 은 수용 섬유의 제 2 채널을 포함한다. 각각의 채널에서 상기 수용 섬유는 공간적으로 떨어져 위치하고 진피의 물리적인 노출의 요구 없이 피부의 진피층으로부터 형광 정보가 우선적으로 수집되도록 여기광에 대하여 배치되어 있다. 각각의 수용 채널에 의해 피부로부터 수집된 빛은 다중 검출기 또는 채널과 단일 검출기 사이의 교환을 통하여 개별적으로 검출된다.

도 17 및 도 18은 정보의 다중 채널이 수집될 수 있도록 하는 여기 및 수용 섬유의 다른 배열을 도시한다. 도 17은 여기광을 전달하는 중심(실선 원) 섬유가 수용 섬유의 제 1 채널(열린 원)에 의해 둘러싸이고, 이는 추가로 수용 섬유의 제 2 채널(가로선이 그어진 원)에 의하여 둘러싸인 섬유의 원형 배열을 도시한다. 도 18은 다수의 여기 섬유(실선 원)가 일렬로 늘어선 섬유의 선형 배열을 나타낸다. 수용 섬유의 제 1 채널(열린 원)은 일렬로 평행하게 여기 줄(excitation raw)과 약간의 거리를 두고 위치한다. 또한, 수용 섬유의 제 2 채널(가로선이 그어진 원)은 일렬로 평행하게 여기 줄과 보다 먼 거리를 두고 위치한다.

도 19 내지 도 22는 샘플링 표면에 대한 다중 채널 광 섬유 조직 탐침의 가능한 배열의 다양한 모습을 나타낸다. 도 19는 수직 배열의 다중 채널 광섬유 조직 탐침의 부분 단면도를 나타내는 모식도이며, 상기에서 실선 섬유는 여기 섬유를 나타내며, 열린 섬유는 제 1 수용 채널을, 그리고 선이 그어진 섬유는 제 2 수용 채널을 나타낸다. 이러한 배열에서, 여기 섬유와 제 1 및 제 2 수용 채널 사이의 분리는 조직 광학 특성의 판정에 유용한 바람직한 정보를 입증하도록 선택될 수 있다. 도 20은 경사진 배열을 갖는 다중 채널 광 섬유 조직 탐침의 부분 단면을 나 타내는 모식도이다. 경사각 α는 여기 섬유의 수직으로부터 0 내지 60°의 각을 이룰 수 있다. 이와 같이, 제 1 및 제 2 수용 채널(열린 섬유 및 가로선이 그어진 섬유, 각각)은 여기 섬유의 반대 방향으로 0 내지 60°의 각을 이룰 수 있으며, 반드시 동일한 양의 각만큼 반대방향으로 기울어질 필요는 없다. 도 21은 경사진 배열의 다중 채널 광섬유 조직 탐침의 부분 단면도를 나타내는 모식도이다. 상기에서 제 1 및 제 2 수용 채널은 중심 여기 섬유의 한쪽 면 상에 위치된다. 도 22는 광 통과량을 증가시키기 위하여 얼마나 많이 경사진 섬유가 배열될 수 있는지를 보여주는 등축도이다.

도 23은 다양한 여기 및 수용 분리에서 조직 부피의 신호를 얻는 다중 채널 광섬유 조직 탐침의 도해이다. 4개의 도해의 각각에서 검은 색으로 표시된 조직 부피를 향하는 아래 방향의 화살표로 표시된 단일 경사진 여기 섬유가 있다. 여기 섬유의 반대 방향에 4개의 수용 섬유 채널이 있는데 각각 여기 섬유로부터 일정 거리 떨어져 위치한다. 좌측에서 우측으로, 도해는 여기 섬유 및 수용 채널 분리의 함수로써 조사되는 조직의 영역을 보여준다. 이들 분리된 수용 채널들은 조직의 광학 특성 측정에 유용할 수 있는 진피로부터 정보의 우선적인 수집을 하도록 한다.

당업자라면 본 발명은 본 명세서에 기술되고 설명된 특정의 실시예 이외의 다양한 형태로 구체화될 수 있음을 인식할 것이다. 따라서, 첨부되는 청구항에 기술된 바와 같은 본 발명의 범주 및 정신에서 벗어나지 않는다면, 형태 및 세부사항의 변경은 가능할 것이다.

Claims (50)

1. 개체 조직(tissue)의 조직 상태를 판정하는 방법에 있어서,

   a. 개체의 조직 부분을 여기광(excitation light)으로 비추는 단계;

   b. 상기 조직 내의 화합물의 형광에 의해 조직으로부터 방출된 빛을 검출하는 단계; 및

   c. 상기 검출된 빛, 및 형광과 조직 상태를 연관짓는 모델로부터 화합물 변화의 측정을 판정하는 단계

   를 포함하는 조직 상태의 판정 방법.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 여기광은 280nm 내지 500nm 범위의 파장을 갖는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
3. 제 2항에 있어서,

   상기 여기광은 315nm 내지 500nm 범위의 파장을 갖는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
4. 제 1항에 있어서,

   상기 여기광은 첫번째에 제 1 파장을 갖고, 두번째에 제 1 파장과 다른 제 2 파장을 갖는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
5. 제 1항에 있어서,

   상기 조직으로부터 방출된 빛을 검출하는 단계는 여기광 파장보다 큰 파장에서 빛을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
6. 제 1항에 있어서,

   상기 조직으로부터 방출된 빛을 검출하는 단계는 250nm 내지 850nm 사이의 파장에서 빛을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
7. 제 1항에 있어서,

   상기 조직으로부터 방출된 빛을 검출하는 단계는 다수의 각 파장에서 빛을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
8. 제 7항에 있어서,

   상기 여기광은 단일 파장을 갖고, 상기 조직으로부터 방출된 빛을 검출하는 단계는 다수의 파장에서 빛을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
9. 제 1항에 있어서,

   상기 여기광 파장은 시간에 따라 변화하며, 상기 조직으로부터 방출된 빛을 검출하는 단계는 제 1 파장에서 빛을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
10. 제 1항에 있어서,

    상기 조직으로부터 방출된 빛을 검출하는 단계는

    a. 여기광 파장에서 조직 반사율 특성을 판정하는 단계;

    b. 여기 파장에서 투광(illumination)에 반응하는 조직으로부터 복귀되는 빛을 검출하는 단계;

    c. 상기 검출된 빛과 조직 반사율 특성으로부터 보정된 형광 측정을 판정하 는 단계; 및

    d. 상기 조직 상태를 판정하는 단계는 보정된 형광 측정 및 형광과 조직 상태를 연관짓는 모델로부터 조직 상태를 판정하는 단계를 포함하는 단계

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
11. 제 1항에 있어서,

    상기 조직으로부터 방출된 빛을 검출하는 단계는

    a. 검출 파장에서 조직 반사율 특성을 판정하는 단계;

    b. 투광에 반응하는 조직으로부터 복귀되는 검출 파장에서의 빛을 검출하는 단계;

    c. 상기 검출된 빛과 조직 반사율 특성으로부터 보정된 형광 측정을 판정하는 단계; 및

    d. 상기 조직 상태를 판정하는 단계는 보정된 형광 측정 및 형광과 조직 상태를 연관짓는 모델로부터 조직 상태를 판정하는 단계를 포함하는 단계

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
12. 제 1항에 있어서,

    상기 조직으로부터 방출된 빛을 검출하는 단계는

    a. 여기광 파장에서 제 1 조직 반사율 특성을 판정하는 단계;

    b. 검출 파장에서 제 2 조직 반사율 특성을 판정하는 단계;

    c. 여기 파장에서 투광에 반응하는 피부로부터 복귀되는 검출 파장에서의 빛을 검출하는 단계;

    d. 상기 검출된 빛과 제 1 및 제 2 조직 반사율 특성으로부터 보정된 형광 측정을 판정하는 단계; 및

    e. 상기 조직 상태를 판정하는 단계는 보정된 형광 측정 및 형광과 조직 상태를 연관짓는 모델로부터 조직 상태를 판정하는 단계를 포함하는 단계

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
13. 제 10항에 있어서,

    상기 조직 반사율 특성을 판정하는 단계는

    a. 조직에 여기 파장을 갖는 반사율 투광 광을 비추는 단계;

    b. 조직으로부터 복귀된 빛을 검출하는 데 사용되는 동일 검출기를 사용하여, 피부로부터 반사된 여기 파장을 갖는 반사율 광을 검출하는 단계; 및

    c. 상기 반사율 투광 광 및 상기 반사율 광 사이의 관계로부터 조직 반사율 특성을 확립하는 단계

    를 포함하는 조직 상태의 판정 방법.
14. 제 10항에 있어서,

    상기 조직 반사율 특성을 판정하는 단계는

    a. 상기 조직의 일부에 여기 파장을 갖는 반사율 투광 광을 비추는 단계;

    b. 상기 피부의 일부로부터 반사되는 여기 파장을 갖는 반사율 광을 검출하는 단계; 및

    c. 상기 반사율 투광 광 및 상기 반사율 광 사이의 관계로부터 조직 반사율 특성을 확립하는 단계

    를 포함하는 조직 상태의 판정 방법.
15. 제 11항에 있어서,

    상기 조직 반사율 특성을 판정하는 단계는

    a. 상기 조직에 검출 파장과 동일한 파장을 갖는 반사율 투광 광을 비추는 단계;

    b. 상기 조직으로부터 복귀된 빛을 검출하는데 사용된 동일한 검출기를 사용하여 상기 피부로부터 반사된 검출 파장을 갖는 반사율 광을 검출하는 단계; 및

    c. 상기 반사율 투광 광 및 상기 반사율 광 사이의 관계로부터 조직 반사율 특성을 확립하는 단계

    를 포함하는 조직 상태의 판정 방법.
16. 제 11항에 있어서,

    상기 조직 반사율 특성을 판정하는 단계는

    a. 상기 조직의 일부에 검출 파장과 동일한 파장을 갖는 반사율 투광 광을 비추는 단계;

    b. 상기 피부의 일부로부터 반사된 검출 파장을 갖는 반사율 광을 검출하는 단계; 및

    c. 상기 반사율 투광 광 및 상기 반사율 광 사이의 관계로부터 조직 반사율 특성을 확립하는 단계

    를 포함하는 조직 상태의 판정 방법.
17. 제 1항에 있어서,

    상기 빛을 검출하는 단계는 여기 파장 및 검출 파장에서의 형광 사이의 관계를 판정하는 단계를 포함하며, 상기 혈당 상태로 인한 화합물 변화의 측정을 판정하는 단계는 화합물 변화의 측정과 여기 파장 및 검출 파장에서의 형광 사이의 관계와의 관련성을 규정하는 모델과의 관계를 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
18. 제 17항에 있어서,

    상기 빛을 검출하는 단계는 다수의 여기 파장에서의 투광 및 검출 파장에서의 형광 사이의 관계를 판정하는 단계를 포함하며, 상기 혈당 상태로 인한 화합물 변화의 측정을 판정하는 단계는 화합물 변화의 측정과 다수의 여기 파장 및 검출 파장에서의 형광 사이의 관계와의 관련성을 규정하는 모델과의 관계를 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
19. 제 17항에 있어서,

    상기 빛을 검출하는 단계는 여기 파장에서의 투광 및 다수의 검출 파장에서의 형광 사이의 관계를 판정하는 단계를 포함하며, 상기 혈당 상태로 인한 화합물 변화의 측정을 판정하는 단계는 화합물 변화의 측정과 여기 파장 및 다수의 검출 파장에서의 형광 사이의 관계와의 관련성을 규정하는 모델과의 관계를 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
20. 제 17항에 있어서,

    상기 빛을 검출하는 단계는 다수의 여기 파장에서의 투광 및 다수의 검출 파장에서의 형광 사이의 관계를 판정하는 단계를 포함하며, 상기 혈당 상태로 인한 화합물 변화의 측정을 판정하는 단계는 화합물 변화의 측정과 다수의 여기 파장 및 다수의 검출 파장에서의 형광 사이의 관계와의 관련성을 규정하는 모델과의 관계를 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
21. 제 1항에 있어서,

    상기 개체와 관련한 생물학적 정보를 수득하는 단계를 추가로 포함하며, 상기 조직 상태를 판정하는 단계는 상기 정보, 검출 광, 및 생물학적 정보, 형광 및 조직 상태를 연관짓는 모델로부터 상기 조직 상태를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
22. 제 21항에 있어서,

    상기 생물학적 정보는 상기 개체의 연령, 개체의 신장, 개체의 체중, 개체 가족의 병력, 인종, 피부 멜라닌 함량 또는 이들의 조합을 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
23. 제 1항에 있어서,

    상기 조직은 상기 개체의 피부를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
24. 제 1항에 있어서,

    상기 모델은

    a. 다수의 피검자 각각에 대하여:

    ⅰ. 상기 피검자의 조직 일부의 형광 특성을 판정하는 단계;

    ⅱ. 상기 피검자의 조직 상태를 판정하는 단계;

    b. 다변수 방법을 다수의 형광 특성 판정 및 관련 조직 상태 판정에 적용하여 형광 특성과 조직 상태를 연관짓는 모델을 생성하는 단계

    에 따라 판정되는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법:
25. 개체의 조직 상태를 판정하는 방법에 있어서,

    a. 광학 시스템과 개체의 피부 일부 사이에 인터페이스를 설치하는 단계;

    b. 여기 파장에서의 투광 광과, 다수의 여기 파장 및 검출 파장의 각각의 쌍에 대한 검출 파장에서의 피부 반응과의 관계를 판정하는 단계;

    c. 각 투광 파장 및 각 검출 파장에서 피부의 조직 반사율 특성을 판정하는 단계;

    d. 투광 광, 검출 광 및 조직 반사율 특성과의 관계로부터 피부의 자체 형광 의 측정을 판정하는 단계; 및

    e. 자체 형광 및 조직 상태를 연관짓는 모델을 사용하여 자체 형광으로부터 개체의 조직 상태를 판정하는 단계

    를 포함하는 조직 상태의 판정 방법.
26. 제 25항에 있어서,

    피검자와 관련한 생물학적 정보를 수득하는 단계를 추가로 포함하며, 상기 조직 상태를 판정하는 단계는 상기 정보, 검출 광, 및 생물학적 정보, 형광 및 조직 상태를 연관짓는 모델로부터 조직 상태를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
27. 제 26항에 있어서,

    상기 생물학적 정보는 상기 피검자의 라만 분광학 조사로부터의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
28. 제 26항에 있어서,

    상기 생물학적 정보는 개체의 연령, 개체의 신장, 개체의 체중, 개체 가족의 병력, 인종, 피부 멜라닌 함량, 피검자의 혈중 HDL 콜레스테롤 수준, 피검자의 혈중 LDL 콜레스테롤 수준, 피검자의 혈중 트리글리세라이드 수준, 피검자의 조직으로부터의 레이저-도플러 정보 또는 이들의 조합을 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
29. 형광 및 조직 상태를 연관짓는 모델을 결정하는 방법에 있어서,

    a. 다수의 피검자 각각에 대하여:

    ⅰ. 상기 피검자의 조직 일부의 형광 특성을 판정하는 단계;

    ⅱ. 상기 피검자의 조직 상태를 판정하는 단계;

    b. 다변수 방법을 다수의 형광 특성 판정 및 관련 조직 상태 판정에 적용하여 형광 특성과 조직 상태를 연관짓는 모델을 생성하는 단계

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 결정 방법.
30. 제 29항에 있어서,

    상기 형광 특성을 판정하는 단계는 조직 일부의 자체 형광을 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 결정 방법.
31. 제 29항에 있어서,

    상기 형광 특성을 판정하는 단계는 여기 파장을 갖는 여기광에 반응하는 다수의 각 검출 파장에서 조직 일부의 자체 형광을 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 결정 방법.
32. 제 29항에 있어서,

    상기 형광 특성을 판정하는 단계는 다수의 여기 파장에서 여기광에 반응하는 검출 파장에서 조직 일부의 자체 형광을 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 결정 방법.
33. 제 29항에 있어서,

    상기 형광 특성을 판정하는 단계는 다수의 검출 파장 및 다수의 여기 파장의 쌍에서 조직 일부의 자체 형광을 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 결정 방법.
34. 제 29항에 있어서,

    상기 피검자의 조직 일부의 형광 특성을 판정하는 단계는

    a. 개체의 조직 일부에 여기광을 비추는 단계; 및

    b. 조직 내의 화합물의 형광에 의하여 조직으로부터 방출된 빛을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 결정 방법.
35. 제 34항에 있어서,

    상기 조직으로부터 방출된 빛을 검출하는 단계는

    a. 여기광 파장에서 조직 반사율 특성을 판정하는 단계;

    b. 여기 파장에서 투광에 반응하는 조직으로부터 복귀된 빛을 검출하는 단계; 및

    c. 상기 검출된 빛과 상기 조직 반사율 특성으로부터 보정된 형광 측정을 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 결정 방법.
36. 제 34항에 있어서,

    상기 조직으로부터 방출된 빛을 검출하는 단계는

    a. 검출 파장에서 조직 반사율 특성을 판정하는 단계;

    b. 투광에 반응하는 조직으로부터 복귀된 검출 파장에서 빛을 검출하는 단계; 및

    c. 상기 검출된 빛과 상기 조직 반사율 특성으로부터 보정된 형광 측정을 판 정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 결정 방법.
37. 제 34항에 있어서,

    상기 조직으로부터 방출된 빛을 검출하는 단계는

    a. 여기광 파장에서 제 1 조직 반사율 특성을 판정하는 단계;

    b. 검출 파장에서 제 2 조직 반사율 특성을 판정하는 단계;

    c. 상기 여기 파장에서 투광에 반응하는 피부로부터 복귀되는 검출 파장에서 빛을 검출하는 단계; 및

    d. 상기 검출 광 및 제 1, 제 2 조직 반사율 특성으로부터 보정된 형광 측정을 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 결정 방법.
38. 제 29항에 있어서,

    상기 조직 상태를 판정하는 단계는

    a. OGTT에 따라 피검자를 평가하는 단계;

    b. FPG에 따라 피검자를 평가하는 단계;

    c. HbA1c 검사에 따라 피검자를 평가하는 단계;

    d. 질병 상태의 관찰된 증상에 따라 피검자를 평가하는 단계;

    e. 상기 질병 상태와 관련된 합병증의 존재 또는 범위를 판정하는 단계;

    f. 이전 질병 상태의 판정을 결정하는 단계; 및

    g. 피검자의 조직 내의 당화 최종산물의 수준을 판정하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 결정 방법.
39. 제 29항에 있어서,

    상기 다변수 방법을 적용하는 단계는 부분 최소 자승법, 주요 요소 회귀법, 고전적 최소 자승법, 다중 선형 회귀법, 능형 회귀 알고리즘(Ridge regression algorithm) 또는 이들의 조합에 따라 구축된 다변수 모델을 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 결정 방법.
40. 제 29항에 있어서,

    상기 조직 일부는 피검자의 피부를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 결정 방법.
41. 개체의 조직 상태의 판정을 위한 장치에 있어서,

    a. 투광 하부 시스템;

    b. 검출 하부 시스템;

    c. 개체 피부의 형광 특성과 조직 상태를 연관짓는 모델을 포함하는 분석 하부 시스템

    을 포함하는 장치.
42. 제 41항에 있어서,

    상기 모델은

    a. 다수의 피검자 각각에 대하여:

    ⅰ. 상기 피검자의 조직 일부의 형광 특성을 판정하는 단계;

    ⅱ. 상기 피검자의 조직 상태를 판정하는 단계;

    b. 다변수 방법을 다수의 형광 특성 판정 및 관련 조직 상태 판정에 적용하여 형광 특성과 조직 상태를 연관짓는 모델을 생성하는 단계

    에 따라 판정되는 것을 특징으로 하는 장치:
43. 개체의 조직 상태를 판정하는 방법에 있어서,

    a. 개체의 피부 일부의 형광 특성을 판정하는 단계; 및

    b. 상기 형광 특성으로부터 개체의 조직 상태를 판정하기 위하여 다변수 방법을 사용하는 단계

    를 포함하는 조직 상태의 판정 방법.
44. 제 43항에 있어서,

    a. 형광 특성은 피부 일부의 자체 형광을 포함하고;

    b. 상기 조직 상태는 당화 최종 산물의 농도를 포함하며; 및

    c. 다변수 방법을 사용하는 단계는 피부의 자체 형광과 당화 최종 산물의 농도를 연관짓는 다변수 모델을 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
45. 제 43항에 있어서,

    상기 형광 특성을 판정하는 단계는 진폭 변조된 여기광, 짧은 펄스의 여기광 또는 편광된 여기광 또는 이들의 조합에 대한 조직의 반응을 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
46. 제 1항에 있어서,

    상기 조직 상태는 당화 최종 산물의 존재, 당화 최종 산물의 농도, 당화 최종 산물의 농도의 변화, 당화 콜라겐의 존재, 당화 콜라겐의 농도, 당화 콜라겐의 농도의 변화, 개체의 질병 상태 또는 이들의 조합을 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
47. 제 43항에 있어서,

    상기 형광 특성을 판정하는 단계는 형광 특성이 시작한 곳으로부터 조직 깊이를 식별하기 위하여 공초점(confocal) 검출 또는 광학 응집 단층 X선 사진을 사용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
48. 제 43항에 있어서,

    상기 형광 특성을 판정하는 단계는 형광 특성의 공간 분포에 관한 정보를 수득하기 위하여 래스터 주사(raster scanning) 또는 영상 렌즈(imaging optics)를 사용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
49. 제 43항에 있어서,

    상기 형광 특성을 판정하는 단계는 상기 형광 특성이 시작하는 곳으로부터 조직 깊이를 식별하기 위하여 최적화된 광학 탐침을 사용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.
50. 제 43항에 있어서,

    상기 형광 특성을 판정하는 단계는 상기 형광 특성이 시작하는 곳으로부터 조직 깊이를 식별하는 공간적 패턴으로 배열된 광원과 수용 섬유를 가진 광섬유 탐침을 사용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 상태의 판정 방법.

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