KR20140012117A - 초기 과립구 세포(egc)의 식별 및 계수 - Google Patents

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KR20140012117A
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베크만 컬터, 인코포레이티드
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Abstract

혈액 시료 내의 초기 과립구 세포(EGC)를 자동으로 식별하고 계수하기 위한 방법 및 시스템이 개시된다. 일 실시예에서, 혈액 시료 내의 EGC를 식별하기 위한 방법은 저각 광 산란(LALS) 파라미터를 사용하여 혈액 시료의 백혈구를 분석하는 단계, LALS 파라미터를 사용하여 다른 백혈구들로부터 EGC를 분리하는 단계, 및 분리된 EGC를 계수하는 단계를 포함한다.

Description

초기 과립구 세포(EGC)의 식별 및 계수 {IDENTIFYING AND ENUMERATING EARLY GRANULATED CELLS (EGC)}
본 발명의 실시예는 대체로 입자 분석기에 의해 발생되는 세포 이벤트 데이터의 분석에 관한 것이고, 특히 혈액 시료 내의 초기 과립구 세포(EGC: Early Granulated Cell)를 검출하고 계수하는 것에 관한 것이다.
입자 분석기는 시료 내에 함유된 하나 이상의 유형의 세포의 카운트 및/또는 분포를 결정하기 위해 생물학적 세포 시료를 분석하도록 사용된다. 입자 분석기는 혈구 분석기 및 유세포측정기를 포함한다. 혈구 분석기 및 유세포측정기는 세포가 하나 이상의 센서에 의해 모니터링되는 작은 개구 또는 측정 영역을 통과할 때 생성되는 신호를 수집하여 분석함으로써 다양한 유형의 혈액 세포를 측정하고 감별한다. 예를 들어, 혈액의 시료는 하나 이상의 에너지원 및 관련 센서가 통과하는 세포의 다양한 물리적 특징에 대응하는 신호를 검출하도록 구성되어 있는 측정 영역을 통해 유동된다. 측정 영역 내에서의 단일 세포의 측정치에 대응하는 신호들 중 하나 이상이 세포 이벤트로 지칭된다. 세포 시료 중 복수의 세포에 대한 세포 이벤트 데이터가 그 다음 세포의 물리적 특징에 기초하여 감별된 집락(population)을 결정하기 위해 분석된다.
체적, 전도율, 및 광 산란과 같은 물리적 특성의 측정이 세포를 분류하기 위해 사용된다. 예를 들어, 베크만 컬터(Beckman Coulter)로부터의 체적, 전도율, 및 산란(VCS: Volume, Conductivity and Scatter) 기술이 여러 응용 중에서, 백혈구를 하위 그룹 또는 집락으로 분류하기 위해 사용된다. 이러한 물리적 측정은 유사한 물리적 특성을 공유하는 세포들이 클러스터로 그룹화되는 다차원 공간을 형성한다. 각각의 클러스터는 특정 유형의 혈액 세포의 집락에 대응한다.
백혈구(WBC, 루코사이트로도 지칭됨)의 계수는 다양한 형태의 감염과 같은 병리학적 질환을 검출하기 위한 중요한 도구이다. 5-부분 WBC 감별이 오랫동안 혈액학적 질환의 검출에서 매우 중요한 시험이었다. 5-부분 감별은 말초 혈액 내에서 보통 발견되는 WBC의 5가지 주요 하위 유형, 즉 호중구, 림프구, 단핵구, 호산구, 및 호염구를 검출하고 계수한다. 그러나, 성숙 과정의 중간 스테이지에서 다른 유형의 WBC가 있을 수 있다. 성숙 과정의 중간 스테이지에 있는 이러한 WBC는 아세포, 변종 림프 세포, 및 초기 과립구 세포(EGC)를 포함하고, 이들은 또한 혈액학적 장애의 표지자이다. EGC라는 용어는 전골수구, 골수구, 및 후골수구로 주로 구성된 미성숙 골수 세포의 하위 세트를 지칭한다. 아세포 및 간상핵 세포와 같은 성숙의 중간 스테이지에서의 다른 세포는 대체로 EGC 집락 내에 포함되지 않는다.
말초 혈액 내의 EGC의 많은 존재는 높아진 골수 활성을 표시할 수 있다. EGC의 카운트는, 예를 들어, 심각한 형태의 세균 감염인 패혈증을 표시할 수 있다. 대체로, 순환하는 EGC의 증가는 세균 감염 중에 발생한다. EGC의 존재는 감염 또는 중증 염증 질병으로 인한 증가된 골수 세포 생성을 표시한다. EGC는 또한 백혈병, 골수이형성 증후군, 및 골수섬유증을 가진 환자에게서 찾을 수 있다. 따라서, 환자의 혈액 시료 내의 EGC의 빠르고 정확한 계수는 급성 감염, 패혈증, 및 다른 질환의 시기 적절한 치료를 위해 매우 바람직할 수 있다. EGC 카운트를 추가함으로써 일반적인 5-부분 WBC 감별 시험을 향상시키는 것은 실질적으로 증가된 진단 능력을 제공할 수 있다.
종래의 분석 방법에서, EGC의 존재는 2차원 히스토그램 또는 산포도에서 세포 이벤트 집락의 형상의 변화와 관련된다. 하나 이상의 세포 집락의 형상에 기초하여, 종래의 입자 분석기는 미성숙 또는 비전형 세포의 존재에 대해 최종 사용자에게 알릴 수 있다.
EGC 계수는 종래에 수동 혈액 도말 분석에 의해 행해졌다. 이러한 과정은 노동 집약적이며, 카운팅되는 적은 개수의 세포 및 사람의 주관과 같은 다양한 인자로 인해 오류를 일으키기가 매우 쉽다.
EGC 계수의 다른 종래의 방법은 형광에 기초한다. WBC는 각각의 세포의 RNA 및 DNA를 염색하는 폴리메틴 염료로 염색된다. EGC는 그 다음 EGC 내의 RNA 및 DNA의 더 큰 함량으로 인한 더 높은 형광에 기초하여 성숙한 과립구로부터 식별될 수 있다. 그러나, 형광 기반 기술은 고가일 수 있고, 상대적으로 저비용인 분석기에 대해 적합하지 않을 수 있다. 그러므로, 비형광 방법 및 기기에 의해 EGC를 결정할 수 있을 필요가 있다.
아울러, DC에만 기초하여 미성숙 과립구를 측정하는 다른 방법이 개시되어 있다. 그러나, 이러한 측정의 정확도는 호중구 하위 집락, 미성숙 과립구 하위 집락, 및 간상핵구가 중첩하는 경우에 훼손될 수 있다.
EGC 계수의 또 다른 종래의 방법은, 예를 들어, CD16 항체와 같은 하나 이상의 항체를 사용하는 유세포측정 분석을 포함한다. 이러한 방법을 사용하면, EGC는 EGC 세포 상에서의 CD16 염색의 결여에 기초하여 식별될 수 있다. 그러나, 방법은 상이한 세포 유형을 순차적으로 게이팅하기 위한 복수의 항체의 사용을 포함한다. 그러므로, EGC를 식별하기 위해 항체를 사용하는 유세포측정 방법은 막대한 비용이 들 수 있고, 하나 이상의 항체의 사용으로 인해 세포의 물리적 특징의 변화를 일으킬 수 있다.
따라서, 혈액 시료 내의 EGC를 식별하고 계수하기 위한 효율적인 방법 및 시스템에 대한 필요가 남아 있다.
입자 분석기 내에서 분석되는 혈액 시료 내의 초기 과립구 세포(EGC)를 자동으로 식별하고 계수하기 위한 방법 및 시스템이 개시된다. 일 실시예에서, 혈액 시료 내의 EGC를 식별하기 위한 방법은 저각 광 산란(LALS: Low Angle Light Scatter) 파라미터를 사용하여 혈액 시료의 백혈구를 분석하는 단계, LALS 파라미터를 사용하여 다른 백혈구들로부터 EGC를 분리하는 단계, 및 분리된 EGC를 계수하는 단계를 포함한다.
다른 실시예는 혈액 시료 내의 EGC를 식별하기 위한 장치이다. 장치는 프로세서, 프로세서에 결합된 적어도 하나의 메모리, 및 EGC 결정 모듈을 포함한다. 메모리는 입자 분석기로부터의 세포 이벤트 데이터를 저장하도록 구성되고, 세포 이벤트 데이터는 LALS 파라미터를 포함한다. EGC 결정 모듈은 LALS 파라미터를 사용하여 혈액 시료의 백혈구를 분석하고, LALS 파라미터에 기초하여 다른 백혈구들로부터 EGC의 집락을 감별 및/또는 분리하도록 구성된다.
본 명세서의 추가의 특징 및 장점과, 그의 다양한 실시예의 구조 및 작동이 첨부된 도면을 참조하여 아래에서 상세하게 설명된다. 본 명세서는 본원에서 설명되는 특정 실시예로 제한되지 않음을 알아야 한다. 그러한 실시예들은 본원에서 단지 예시적인 목적으로 제시된다. 추가의 실시예들이 본원에 포함된 교시에 기초하여 관련 기술(들)의 당업자에게 명백할 것이다.
본 명세서의 추가의 특징 및 장점과, 그의 다양한 실시예의 구조 및 작동이 첨부된 도면을 참조하여 아래에서 상세하게 설명된다. 본 명세서는 본원에서 설명되는 특정 실시예로 제한되지 않음을 알아야 한다. 그러한 실시예들은 본원에서 단지 예시적인 목적으로 제시된다. 추가의 실시예들이 본원에 포함된 교시에 기초하여 관련 기술(들)의 당업자에게 명백할 것이다.
도 1은 본 명세서의 일 실시예에 따른 시스템이다.
도 2a 및 도 2b는 체적 및 광 산란에 기초한 WBC 감별 분석의 산포도를 도시한다. 도 2a는 정상 시료를 도시한다. 도 2b는 EGC를 갖는 시료를 도시한다.
도 3a 및 도 3b는 호중구 집락과 EGC 집락의 중첩을 도시한다. 도 3a는 체적 및 회전된 중각 광 산란에 기초한 산포도를 도시한다. 도 3b는 체적 및 전도율에 기초한 산포도를 도시한다.
도 4a, 도 4b, 및 도 4c는 본 발명의 실시예에 따른, EGC 집락을 검출하기 위해 LALS를 사용하는 것을 도시한다. 도 4a는 전도율 및 LALS에서의 산포도를 도시한다. 도 4b는 전도율, 및 LALS를 포함하는 유도된 측정치에서의 산포도를 도시한다. 도 4c는 LALS를 포함하는 제1 유도된 측정치 및 LALS를 포함하는 제2 유도된 측정치에서의 산포도를 도시한다.
도 5는 DC 대 MALS 산포도에서의 세포 집락을 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 유도된 측정치에서의 산포도에서의 도 5의 동일한 세포 시료를 도시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 EGC를 검출하고 계수하는 방법을 도시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 EGC의 집락을 식별하는 방법을 도시한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 세포 이벤트 분석기 및 대응하는 시스템을 도시한다.
본 발명의 특징 및 장점은 도면과 관련하여 취해질 때 아래에서 설명되는 상세한 설명으로부터 더 명백해질 것이다. 도면에서, 유사한 도면 부호들은 대체로 동일하고, 기능적으로 유사하고, 그리고/또는 구조적으로 유사한 요소들을 표시한다. 대체로, 하나의 요소가 최초로 나타나는 도면은 대응하는 도면 부호의 가장 좌측의 숫자에 의해 표시된다.
본 발명은 입자 분석기에 의해 발생되는 세포 이벤트 데이터의 처리 및 분석에 관한 것이다. 본 발명이 특정 용도에 대한 예시적인 실시예를 참조하여 본원에서 설명되지만, 본 발명은 그로 제한되지 않음을 이해하여야 한다. 본원의 교시를 접하는 본 기술 분야의 당업자는 본 교시의 범주 내의 추가의 변형, 응용, 및 실시예와, 본 명세서가 상당히 유용한 추가의 분야를 인식할 것이다.
개요
위에서 설명된 바와 같이, 초기 과립구 세포(EGC)의 검출 및 계수는 일정 범위의 혈액학적 질환을 검출하기 위해 큰 진단적 가치가 있다. 본원에서 개시되는 방법 및 시스템은 입자 분석기에 의해 발생되는 세포 이벤트 데이터를 분석함으로써 세포 시료 내의 EGC의 식별 및 계수를 가능케 한다. 본 발명은 본 발명이 대체로 중첩하는 호중구 집락으로부터 EGC를 분리하기 위해 임의의 특수하거나 고가의 염료, 착색제, 또는 항체를 요구하지 않는 점에서 기존의 기술에 대해 우수한 접근법을 제공한다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "파라미터" 및 "측정치"라는 용어는 대체로 상호 교환 가능하게 사용된다. 본 발명에 관련하여, 레이저는 입자, 즉 세포로부터 반사되거나 편향되는 에너지의 빔을 발산하고, 그러한 에너지는 하나 이상의 검출기에 의해 파라미터로서 측정된다. 그러므로, 에너지는 측정된 파라미터인 것으로 대체로 간주된다. 소정의 파라미터는 직접 측정되기보다는 계산된다. 특정 예에 의하면, 투명도(OP) 및 RMALS가 투명도 파라미터 및 MALS에 대해 측정된 DC 및 RF로부터 그리고 RMALS 파라미터에 대해 DC로부터 계산된 파라미터이다.
본 발명의 실시예들은 혈액 시료 내의 EGC 집락을 자동으로 검출하고 계수하기 위해 저각 광 산란(LALS) 측정치를 이용한다. 또한, 본 발명의 실시예에 따른 EGC의 계수는 입자 검출기 내에서의 시료의 반복된 시험을 요구하지 않는다. 계수된 EGC 정보는 백혈구에 대한 5-부분 감별 시험의 일부로서 통합될 수 있거나, 별도로 제시될 수 있다.
본 발명이 실시될 수 있는 예시적인 환경은 유세포측정기 및 혈구 분석기와 같은 입자 분석기를 포함한다. DxH 800™ 혈구 분석기는, 예를 들어, 입자 분석기의 측정 영역 내부에서 세포를 조사(interrogate)하기 위해 컬터 상표의 체적, 전도율, 및 산란(VCS) 기술의 변형을 사용한다. VCS는 세포를 조사하기 위해 서로 협동하여 작용하는 적어도 3개의 독립된 에너지원: 체적을 측정하기 위한 저주파 직류(DC) 전원; 전도율(OP)을 측정하기 위한 고주파 전원; 및 산란을 측정하기 위한 하나 이상의 레이저 광원을 사용한다. 체적 측정은 전체 세포가 등장 희석액 내에서 변위하는 체적을 물리적으로 측정하기 위해 전기 임피던스의 컬터 원리를 사용하여 수행된다. 이러한 방법은 모든 세포 유형을 그들의 광 경로 내에서의 배향에 관계없이 정확하게 크기 결정한다. 무선 주파수(RF) 범위 내의 교류가 세포막의 양극 지질 층을 단락시켜서, 에너지가 세포로 침투하도록 허용한다. 이러한 에너지원은 세포 크기와, 화학적 조성 및 핵 체적을 포함한 내부 구조에 대한 정보를 수집하기 위해 사용된다. 하나 이상의 레이저 에너지원 및 다각 광 산란 센서 또는 검출기가 세포의 내부 구조, 과립도, 및 표면 형태에 대한 정보를 제공한다. 광 산란 측정은, 예를 들어, 축으로부터 20 내지 65° 사이의 범위 내에서 측정되는 상부 중각 광 산란(UMALS: Upper Medium Angle Light Scatter)과, 예를 들어, 축으로부터 10 내지 20° 사이의 범위 내에서 측정되는 하부 중각 광 산란(LMALS: Lower Medium Angle Light Scatter)을 포함할 수 있다. UMALS와 LMALS의 조합은 공통적으로 MALS로 불리지만, UMALS 및 LMALS는 연접한 광 검출기들을 사용한 별도의 광 산란 측정치들을 구성한다.
또한, VCS 기기는 전도율 및 산란으로부터 세포 크기에 대해 조정되는 다른 측정치를 얻기 위해, 체적의 고도로 정확한 DC 측정치를 사용한다. 본원에서 전체적으로 참조로 통합된 미국 특허 제5,616,501호(로드리게즈(Rodriguez) 등)는 입자 분석기의 상세한 설명 및 VCS 기술의 사용을 포함한다.
상기 측정치에 추가하여, DxH 800™ 혈구 분석기는 또한 LALS 측정치 및 축방향 광 손실 측정치(ALL 또는 AL2)를 포함한다. LALS는, 예를 들어, 축으로부터 0 내지 10° 사이의 범위 내에서 측정된다. ALL은 축을 따른, 예를 들어, 축으로부터 0 내지 1.0°에서의 광 손실로서 측정된다. 그러나, 본 기술 분야의 당업자는 UMALS, LMALS, LALS, 및 ALL에 대응하는 예시적인 광 산란 각도들이 서로 상대적이며, 입자 분석기의 개별 특징 및 세포 시료와 혼합되는 시약 또는 다른 물질과 같은 인자로 인해 변화할 수 있음을 이해할 것이다. 그러나, 본 발명의 교시는 VCS 기술 또는 그의 변형을 사용하는 장치로 제한되지 않음을 알아야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 입자 분석기(100)를 도시한다. 도 1은 단지 예시적인 목적이며, 입자 분석기는 도 1에 도시된 것보다 더 많거나 더 적은 모듈, 그와 상이한 모듈, 그와 상이한 설계를 포함할 수 있음을 이해하여야 한다. 입자 분석기(100)는 입자 검출기(124) 및 분석기(122)를 포함한다. 입자 검출기(124)는 입자 시료 분배기(102) 및 피막 유체 분배기(104)를 포함한다. 시료 분배기(102)는 원하는 분석 또는 시험의 요건에 따라 준비된 입자 시료를 포함한다. 예를 들어, 혈액 시료가 세포 농도의 소정의 정도로 희석제로 희석될 수 있다. 희석제의 유형 및 희석 정도는 실행되는 시험에 따라 상이하고, 백혈구(WBC) 분석은 적혈구(RBC)보다 더 낮은 희석도를 요구하는데, 이는 시료 내의 WBC의 개수가 RBC에 비해 낮기 때문이다. 피막 유체 분배기(104)는, 예를 들어, 생리식염수와 같은 피막 유체를 유지한다. 피막 유체는 입자 검출기 내에서의 입자 시료의 매끄러운 유동을 가능케 한다. 입자 시료 분배기(102)로부터의 입자 시료 및 피막 유체 분배기(104)로부터의 피막 유체가 소정의 일정한 속도로 주입된다. 용액 분배기(106)가 입자 시료 및 피막 유체를 유동 셀(108) 내로 보낸다. 유동 셀(108)은, 일반적으로, 단일 입자가 통과하도록 설계된 작은 직경의 튜브이다. 용액 분배기(106) 내의 용액은 유체역학적 포커싱을 통해 일정한 속도로 유동 셀(108) 내로 주입된다. 유체역학적 포커싱은 용액을 일정 속도로 그리고 대체로 입자들이 유동 셀(108) 내에서 일정 간격으로 한 줄로 보이기에 충분한 압력 하에서 주입한다. 몇몇 입자 검출기는 유동 셀이 없는 측정 영역을 가질 수 있음을 알아야 한다.
감지 장치(110)가 하나 이상의 감지 매체가 측정 영역(120)을 통해 유동하는 입자를 감지하기 위해 채용될 수 있도록 입자 검출기(124) 내에 위치된다. 에너지원(112) 및 관련 센서(114)가 유동 셀(108)에 대해 실질적으로 횡방향으로 감지 장치(110) 내에 위치된다. 에너지원(112) 및 센서(114)는 측정 영역(120) 내에서 입자를 검출하기 위해 전기적 또는 광학적 감지 매체들 중 하나 이상을 채용한다. 예를 들어, 에너지원(112) 및 관련 센서(114)의 세트가 측정 영역(120)을 통과하는 세포의 광 산란 및 광 손실 특징을 측정하기 위한 광 측정치를 채용할 수 있다. 광 산란 측정치는 UMALS, LMALS, 및 LALS를 포함할 수 있다. 광 손실은 축방향 광 손실(ALL 또는 AL2), 즉, 축을 따른, 예를 들어, 축으로부터 0 내지 1.0°에서의 광 손실로서 측정된다. 에너지원(112) 및 센서(114)의 다른 세트는 세포의 체적(V)을 측정하기 위한 DC 측정치, 및 세포의 전도율(OP) 특징을 측정하기 위한 RF 측정치를 채용할 수 있다. 에너지원(112) 및 센서(114)는 또한, 예를 들어, 초음파가 측정 영역(120) 내에서 세포의 다양한 특징을 검출하기 위해 사용되는 경우의 음향 매체와 같은 다른 매체를 포함할 수 있다.
센서(114)는 신호 처리기(118)에 결합된다. 센서(114)는 검출된 전기 또는 광학 측정치를 신호 처리기(118) 내에서 처리되는 대응하는 전기 신호 펄스로 변환한다. 측정 영역(120)을 통과하는 각각의 입자에 대해, 일련의 측정치에 대응하는 전기 신호 펄스들이, 예를 들어, 신호 처리기(118) 내에서 수집된다. 이러한 전기 신호 펄스로부터, 하나의 입자가 측정 영역을 통해 유동하는 동안 하나의 측정 파라미터에 대해 포착되는 측정치를 예시하는 신호가 형성된다. 신호 처리기(118)로의 입력은 아날로그 신호 또는 디지털 신호일 수 있다. 하나 이상의 아날로그-디지털 변환기(ADC)가 신호 처리기(118) 내에서의 처리 이전, 도중, 및 이후에 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하기 위해 사용될 수 있다. 신호에 의해 커버되는 지속 시간은 측정 영역 내로의 입자의 진입 시에 시작하여 측정 영역으로부터의 입자의 진출까지일 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 신호 처리기(118)는 검출된 입자를 설명하는 하나 이상의 측정 파라미터를 도출하기 위해 각각의 신호의 추가의 처리를 수행할 수 있다.
측정 영역(120) 내에서의 입자의 검출은 이벤트 또는 세포 이벤트로 지칭된다. 신호 처리기(118)는 대응하는 이벤트를 결정하기 위해 측정 영역(120)을 통해 유동하는 각각의 검출된 입자에 대응하는 유도된 신호를 분석한다. 검출된 이벤트는 그 다음 분석기(122)로 전달된다. 분석기(122)는 이벤트 데이터를 수신하기 위해 신호 처리기(118)에 결합된다. 분석기(122)는 입자 검출기에 결합된 컴퓨터 내에 위치될 수 있다. 분석기(122)는 입자 검출기(124)를 포함하는 입자 분석기(100)에 내장되어 위치될 수 있거나, 통신 기반 구조를 통해 입자 분석기(100)에 별도로 결합될 수 있다.
신호 발생과 이벤트 검출은 별도로 각각의 능동 전기 또는 광학 측정에 대해 분리되어 수행된다. 분석기(122)는 각각의 능동 측정에 대응하는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 분석기(122)는 그 다음 하나 이상의 카운트, 세포 집락, 또는 세포에 대응하는 다른 특징을 결정하기 위해 수신된 이벤트 데이터를 분석할 수 있다. 본 발명의 실시예에서, 분석기(122)는 수신된 이벤트의 산포도, 히스토그램, 또는 다른 도식 및/또는 문자 도시의 디스플레이를 생성할 수 있다. 산포도, 히스토그램, 및/또는 다른 도식적 표현은 다차원적일 수 있다.
"감도" 및 "특이성"은 2원 분류 시험의 성능의 통계학적 측정치이다. 감도는 올바르게 식별되는 실제 양성군의 비율을 측정한다. 특이성은 올바르게 식별되는 음성군의 비율을 측정한다. 100%의 특이성은 시험이 모든 실제 음성군을 인식함을 의미한다. 100%의 감도는 시험이 모든 실제 양성군을 인식함을 의미한다. 따라서, 고특이성 시험에 대조적으로, 고감도 시험에서의 음성 결과는 질병을 배제하기 위해 사용된다. 고특이성 시험에서의 양성 결과는 질병의 존재를 확인할 수 있다. 그러나, 특이성은 단독으로는 양성 증례를 인식하기 위한 시험의 정확성을 충분히 표시하지 않는다. 감도의 인지가 또한 요구된다. 모든 시험에 대해, 보통 이러한 측정치들 사이의 절충이 있다. 예를 들어, 소정의 질환을 갖는 사람에 대한 시험인 진단 검정에서, 검정은 질환을 갖지 않는 것으로 올바르게 식별된 (고감도) 건강한 사람의 일부를 놓칠 위험을 감소시키기 위해, 질환을 갖는 것으로 올바르게 식별된 (저특이성) 병든 사람의 소정의 일부를 제외하도록 설정될 수 있다. 이러한 절충은 수신기 작동 특징(ROC) 곡선을 사용하여 도식적으로 표현될 수 있다.
측정 시스템의 "정확도"는 일정 양의 측정치의 그의 실제 (참) 값에 대한 근사도이다.
일 실시예에서, 본 발명은 적어도 약 80%의 정확도로, 더 특별하게는 적어도 약 85%의 정확도로 EGC를 계수하기 위한 방법을 개시한다. 바람직한 실시예에서, 본 발명은 적어도 약 90%의 정확도로 EGC를 계수하기 위한 방법을 개시한다.
다른 실시예에서, 본 발명은 적어도 약 85%의 감도로, 더 특별하게는 적어도 약 90%의 감도로, 훨씬 더 특별하게는 적어도 약 95%의 감도로 EGC를 계수하기 위한 방법을 개시한다. 또 다른 실시예에서, 본 발명은 적어도 약 80%의 특이성으로, 더 특별하게는 적어도 약 85%의 특이성으로 EGC를 계수하기 위한 방법을 개시한다. 바람직한 실시예에서, 본 발명은 적어도 약 90%의 특이성으로 EGC를 계수하기 위한 방법을 개시한다.
EGC 를 식별하고 계수하기 위한 LALS 의 사용
본 발명자는 EGC가 과립도, 핵의 엽상도, 및/또는 세포 표면 구조의 그의 고유한 양태에 기초하여, 특히 호중구를 포함한 다른 세포 유형들로부터 감별될 수 있음을 관찰하였다. 본 발명자가 발견한 이러한 고유한 양태는 EGC 집락을 식별하기 위한 기반으로서 측정되고 사용될 수 있다. 하나의 구체적인 실시예에서, LALS가 세포의 과립도, 핵의 엽상도, 및/또는 세포 표면 구조를 구분하기 위해 사용될 수 있다. 구체적으로, 본 발명자는 LALS 파라미터가 성숙한 WBC에 비교한 EGC의 과립도, 엽상도, 및/또는 표면 특징의 미묘한 변화에 대해 고도로 민감함을 발견하였다. 그러나, LALS는 EGC의 계수에 있어서 특이성 및 감도에 대한 다른 파라미터와 조합될 수 있음이 또한 이해된다. 특히, 본 발명의 일 실시예는 LALS와, 전방 광 산란, 측면 산란, 축방향 광 손실, DC, RF, 및 투명도의 그룹으로부터의 적어도 하나의 측정치를 사용하여 EGC를 측정하는 비형광 방법 및 기기를 포함한다. 아울러, 전방 산란 광은 UMALS, LMALS, 및 MALS로부터 선택된다.
도 2a 및 도 2b는 정상 혈액 시료(도 2a) 및 EGC를 함유하는 혈액 시료(도 2b)로부터의 WBC 감별 산포도를 도시한다. 집락(202a, 202b)들은 각각 정상 시료 및 EGC를 함유하는 시료의 호중구 집락을 나타낸다. 집락(202b)의 형상은 집락(202a)의 형상에 비교할 때 체적 축을 따라 신장되어 있다. 집락(201a, 201b)은 단핵구를 나타내고, 집락(203a, 203b)은 림프구를 나타내고, 집락(204)은 호산구를 나타내고, 집락(205)은 미용해 RBC를 나타낸다. 많은 종래의 방법이 도 2b에 도시된 것과 같은, 호중구 집락의 형상의 신장도에 기초하여 EGC의 존재를 식별한다. 예를 들어, 미국 특허 제5,125,737호(로드리게즈 등)의 도 19 및 도 20은 DC 대 OP 그리고 DC 대 RMALS를 각각 맵핑시키는 산포도에서의 체적 또는 DC 축을 따른 호중구 집락의 형상의 신장도를 도시한다. RMALS는 log(UMALS + LMALS)/DC로서 전형적으로 계산되는 회전된 중각 광 산란이다.
도 3a 및 도 3b는 각각 다른 혈액 시료의 DC 대 RMALS 및 DC 대 OP 산포도를 도시한다. 도 3a 및 도 3b에 도시된 혈액 시료는 62.25%의 분절핵 호중구, 12.75%의 간상핵구, 3%의 후골수구, 및 0.75%의 골수구의 수동 참조치를 포함한다. 양 산포도에서, 클러스터(302, 303)로 도시된 바와 같이, EGC 집락은 호중구 집락으로부터 별도로 식별될 수 없다. 그러므로, 호중구 집락의 형상의 신장도가 혈액 시료 내의 EGC의 존재에 관한 표지자로서 사용될 수 있지만, 종래에 사용되는 바와 같은 DC, RMALS, 및 OP에 기초한 산포도는 별도로 EGC 집락을 식별하고 그리고/또는 EGC를 계수하지 않는다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따른 OP 대 LALS를 맵핑시키는 산포도의 도면이다. 클러스터(402)는 OP 대 LALS의 산포도에서, 도 3a 및 도 3b에 도시된 동일한 세포 이벤트를 도시한다. LALS 축을 따른 집락(402)의 형상의 신장도는 EGC의 존재에 대한 시료의 표시를 가능케 한다.
본 발명의 실시예들은 EGC 집락을 식별하기 위해 LALS를 사용한다. LALS가 EGC 집락을 식별하고 계수하기 위해, MALS, ALL, OP, 및/또는 DC와 같은 다른 파라미터와 조합되는 실시예가 아래에서 설명된다. LALS는 EGC 집락을 식별하기 위해 다른 파라미터 및/또는 LALS 유도물을 포함한 유도된 파라미터와 조합될 수 있다. LALS는 본 명세서의 교시에 기초하여 EGC를 식별하고 계수하기 위해 파라미터들 또는 유도된 파라미터들의 다양한 다른 조합에 따라 사용될 수 있음이 이해된다. 그러나, 본 발명은 이전에 언급된 바와 같이, EGC를 식별하고 계수하기 위해 전적으로 LALS의 사용으로 제한되지 않고, 이는 LALS 파라미터가 EGC의 과립도, 엽상도, 및/또는 세포 표면 특징을 검출하는 하나의 방법일 뿐이기 때문이다. 이러한 세포 특징은 본 발명자가 EGC를 그의 밀접하게 중첩하는 호중구 집락으로부터 구분하도록 허용하는 것이다.
EGC 를 식별하고 계수하기 위한 LALS 의 MALS 와의 조합
본 발명의 다른 실시예에 따르면, LALS는 EGC를 식별하고 계수하기 위해 MALS, DC, RF 중 하나 이상과 함께 사용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, LALS는 MALS 및 DC와 함께 사용된다. 추가의 실시예에서, OP는 호중구와 같은 다른 세포 집락으로부터 EGC 집락을 더 명확하게 감별하기 위해 사용될 수 있다. 또 다른 실시예는 EGC를 감별하기 위해 유도된 파라미터를 구성하는데 있어서 LALS, MALS, OP, 및 DC를 사용한다.
도함수는 밀접하게 관련된 집락들에서의 미묘한 차이를 향상시키기 위한 공지된 방법임이 이해된다. 도함수와 수반되는 변수 또는 추가 파라미터의 선택은 이러한 분야의 당업자에 대한 숙련 수준 내에 있다. 도면에서, OP, RLS, F1, F2, P1, 및 P2는 도함수이다.
일 실시예에서, 유도된 파라미터는 EGC 및 호중구의 구분되는 핵 엽상도 및 표면 구조 특성에 기초하여 호중구로부터 EGC를 감별하기 위해 LALS 및 DC를 포함한다. EGC는 호중구에 비교하여 더 낮은 LALS를 갖는다. 또한, DC 측정치가 EGC가 보통 호중구보다 크기가 더 큰 특징에 기초하여 EGC와 호중구 사이의 분리를 증가시키기 위해 유도된 측정치로 이용된다. 예를 들어, 미국 특허 제5,125,737호의 도 19는 EGC가 호중구보다 더 큰 체적을 갖는 것을 도시한다.
추가의 실시예에서, 유도된 측정치는 호중구로부터의 EGC의 분리를 증가시키기 위해 (RF 및 DC의 함수인) OP를 포함할 수 있다. EGC는 호중구에 비교하여 더 낮은 OP를 갖는다.
소정의 실시예에서, 유도된 파라미터는 또한 MALS를 포함할 수 있다. MALS는 광 산란의 중간 각도에서 미묘한 구조적 차이를 감지함으로써 EGC와 호중구 사이의 분리를 증가시키는데 기여한다. 그러나, 도 3a에서 보이는 바와 같이, MALS 단독으로는 EGC 집락과 호중구 집락 사이의 구분되는 분리를 달성할 수 없다.
도 4b 및 도 4c는 유도된 파라미터가 산포도를 생성하기 위해 포함될 때의 도 4a의 세포 시료를 도시한다. 도 4b는 P1 축을 따른 호중구 집락(402b)의 신장을 도시한다. 도 4c는 그러한 유도된 측정치가 도입될 때의, P2 축에 대한 호중구 집락(402c)의 확산을 도시한다. 혈액 시료에 예시적인 실시예를 적용한 최종 결과는, 도 4c에 도시된 바와 같이, EGC가 호중구로부터 구분되게 인식될 수 있는 산포도를 산출할 수 있다. 도 4c에서, EGC 집락(406)은 호중구 집락(404) 및 미확인 집락(408)으로부터 충분히 구분된다. 도시된 산포도에서, EGC 집락(406)은 WBC 집락의 8.8%를 차지하고, 미확인 집락(408)은 WBC 집락의 7.8%를 차지한다. EGC 집락은 후골수구, 골수구, 및 전골수구로 거의 전체가 구성되는 것으로 보인다. 몇몇 경우에, 골수 아세포의 그의 전골수구로의 전이 스테이지에서의 작은 분획이 EGC 집락 내에 포함될 수 있다. 미확인 집락은 탈과립화된 호중구, 노화된 호중구, 및 간상핵구로 구성되는 것으로 보인다.
개시된 실시예의 유도된 파라미터에 도달하면, 적절한 계수 값은 세포 시료의 집락들 사이의 실질적으로 최적인 분리를 산출하는 계수들의 조합일 수 있음이 이해된다. 계수 값의 선택은 동적으로 계산될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에 따르면, 계수 값은 소정의 임계치 세트가 산포도 상에 맵핑된 세포 집락들 사이의 분리에 관련하여 충족될 때까지 반복적으로 재보정될 수 있다.
EGC를 식별하기 위한 LALS의 ALL과의 조합
본 발명의 다른 실시예에서, LALS가 ALL 측정치와 함께 고려될 수 있다. 세포의 ALL의 크기는 그의 표면 특성 및 흡수 특징을 나타낸다. 본원에서 전체적으로 참조로 통합된 미국 특허 제7,008,792호는 NRBC를 계수하기 위한 방법의 일부로서의 ALL 측정치의 설명을 제공한다.
본 발명자는 LALS 및 ALL 파라미터가 EGC 및 호중구에 대해 반대 방향으로 이동하는 것을 관찰하였다. 그러므로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, LALS 및 ALL에 기초한 유도된 파라미터, 특히 LALS와 ALL 사이의 차이가 생성된다. LALS와 ALL 사이의 차이를 고려하는 것은 EGC 집락과 호중구 집락 사이의 분리를 증가시키는데 기여한다.
본 발명자는 또한, 대체로, EGC가 호중구에 비교하여 더 높은 DC 및 더 낮은 OP 파라미터를 보이는 것을 관찰하였다. 따라서, 본 명세서의 일 실시예에 따르면, OP와 DC 사이의 차이에 기초한 유도된 측정치가 호중구 집락으로부터의 EGC 집락의 분리를 증가시키기 위해 고려된다.
추가의 병진 이동, 회전, 및 크기 조정이 EGC 및 호중구 집락의 최적화된 위치 설정에 도달하기 위해 초기의 유도된 파라미터에 대해 수행될 수 있다.
중간의 유도된 파라미터는 원하는 디스플레이 영역을 점유하도록 추가로 연신되고 크기 조정될 수 있다. 연신 및 크기 조정은 자동 게이팅 및 계수가 더 정확하게 달성될 수 있도록 집락들 사이의 분리를 증가시키는데 기여한다.
유도된 파라미터는 EGC 및 호중구 집락들이 각각의 집락의 자동화된 계수가 달성될 수 있도록 충분히 분리되는 히스토그램, 산포도, 및/또는 다른 도식적 디스플레이를 발생시키기 위해 사용될 수 있다.
도 5는 종래의 DC 대 MALS 산포도에서의 EGC를 포함하는 호중구 집락(502)을 도시한다. 도시된 바와 같이, 종래의 DC 대 MALS 산포도는 호중구 집락으로부터 EGC 집락을 충분히 분리하지 않는다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 유도된 파라미터를 도시하는 산포도에서, 도 5에 도시된 바와 동일한 혈액 시료를 도시한다. 도 6에서, EGC 집락(604)은 호중구 집락(602)으로부터 명확하게 분리된다.
LALS를 사용하여 EGC를 식별하고 계수하기 위한 방법
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 혈액 시료 내의 EGC를 식별하고 계수하기 위한 방법(700)을 도시한다. 방법(700)은 도 1에 도시된 것과 같은 입자 검출기 및 분석기 내에서 구현될 수 있다.
단계(702)에서, 혈액 시료가 분석을 위해 준비된다. 예를 들어, 그리고 보편성을 잃지 않고서, 혈구 분석 시에, 전혈 시료가 백혈구에 대한 5-부분 감별 시험 이전에 적혈구를 제거하기 위해 용해될 수 있다. 준비 단계는 또한 시료에 희석제를 그리고 선택적으로 측정 영역을 통한 시료의 유동을 용이하게 하기 위한 피막 유체를 첨가하는 단계를 포함할 수 있다. 준비된 입자 시료는 그 다음 경로를 통해 입자를 한 줄로 이동시키기에 충분한 압력을 보장하기 위한 유체역학적 포커싱과 같은 공정을 사용하여 실질적으로 일정한 속도로 측정 영역을 포함하는 경로 내로 주입된다.
단계(704)에서, 혈액 시료의 세포는 입자 분석기의 측정 영역 내에서 측정을 받는다. 희석제, 및 선택적으로 피막 유체 내의 세포는 측정 영역을 통해 하나씩 통과한다. 세포가 측정 영역 내에 있는 기간 중에, 복수의 에너지원 및 센서가 세포가 조사를 받게 하고 각각의 조사에 의해 발생되는 신호를 수집하도록 작동한다. 위에서 설명된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 에너지원 및 대응하는 센서는 LALS 측정치 그리고 DC, OP, MALS, 및 ALL 파라미터 중 하나 이상에 대한 측정 신호를 수집하도록 작동한다.
단계(706)에서, 수집된 측정 신호에 대응하는 세포 이벤트 데이터가 발생된다. 예를 들어, 세포에 대한 세포 이벤트 데이터는 그러한 세포가 측정 영역을 통과하는 기간 중의 그러한 세포의 모든 파라미터를 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 세포 이벤트 데이터를 발생시키는 단계는 다양한 센서에 의해 검출되는 광학, RF, 및 다른 신호에 대한 전기 신호의 발생을 포함할 수 있다.
단계(708)에서, 세포 이벤트 데이터는, 예를 들어, 분석기 구성요소에 의해 접속된다. 일 실시예에 따르면, 단계(708 - 716)의 처리 중 일부 또는 전부는 세포가 입자 검출기 내에서 측정될 때 실시간으로 또는 거의 실시간으로 수행될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 단계(708 - 716)의 처리는 입자 검출기에 의해 이전에 발생된 저장된 측정 데이터에 대해 수행될 수 있다.
단계(710)에서, EGC의 집락이 본 발명의 일 실시예에 따른 세포 이벤트 데이터로부터 감별된다. EGC 집락의 감별은 도 8과 관련하여 아래에서 추가로 설명된다.
단계(712)에서, EGC의 감별된 집락이 보고될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보고는 하나 이상의 히스토그램, 산포도, 또는 다른 도식 및/또는 문자 형태의 디스프레이에서의 하나 이상의 세포 집락의 디스플레이 및/또는 인쇄 출력을 포함한다. 다른 실시예에 따르면, 보고는 저장된 정보가 이후의 검색 및 분석을 위해 이용 가능하도록 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 다양한 세포 집락 데이터를 기록하는 것을 포함한다.
단계(714)에서, EGC가 계수된다. EGC 집락이 호중구 집락을 포함하는 나머지 세포 집락으로부터 분리된 후에, EGC가 카운팅될 수 있다. EGC의 카운팅은 일정 영역 내에 드는 개별 세포 이벤트를 카운팅하고, 일정 영역 내의 세포 이벤트를 게이팅하고, 그리고/또는 일정 영역 내의 세포 이벤트를 추정하는 것에 기초할 수 있다.
단계(716)에서, 계수된 EGC가 보고된다. 계수된 EGC는 절대 카운트로서 그리고/또는 전체 백혈구 카운트 중 백분율로서 보고될 수 있다. 계수된 EGC는 또한, 예를 들어, 호중구와 같은 임의의 다른 세포 집락 중의 백분율 및/또는 분율로서 보고될 수 있다. 감별된 EGC 집락을 보고하는 경우에서와 같이, 보고는 디스플레이, 인쇄 출력, 및/또는 컴퓨터 판독 가능 매체로의 저장을 포함할 수 있다.
도 8은 세포 시료의 다른 세포 집락들로부터 EGC 집락을 감별하기 위한 방법(800)을 도시한다.
단계(802)에서, LALS를 포함하는 제1 유도된 측정치가 생성된다. 일 실시예에 따르면, 제1 유도된 파라미터는 LALS 측정치 및 DC 측정치를 포함한다.
단계(804)에서, OP를 포함하는 제2 유도된 파라미터가 생성된다. 일 실시예에 따르면, 제2 유도된 파라미터는 OP 측정치 및 MALS 측정치를 포함한다.
단계(806)에서, 세포 이벤트의 클러스터화가 수행된다. 일 실시예에 따르면, 하나의 축으로서 제1 측정치를 그리고 다른 축으로서 제2 측정치를 갖는 산포도가 생성된다. 세포 집락의 클러스터화는 수동으로 그리고/또는 자동으로 수행될 수 있다. 클러스터화는 선택된 세포 집락들이 적어도 소정의 임계 거리만큼 분리될 때까지 계수(coefficient) 및/또는 측정치 항목을 반복적으로 보정하는 것을 포함한다. 클러스터화 단계는 또한 하나 이상의 세포 집락을 게이팅하는 것을 포함할 수 있다.
단계(808)에서, EGC의 집락이 이전의 단계에서 수행된 클러스터화에 기초하여 식별된다. EGC의 클러스터는 도 4c에 도시된 바와 같이 제1 및 제2 유도된 파라미터에 기초하여 호중구의 클러스터로부터 감별될 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 제1 및 제2 유도된 파라미터는 단계(802, 804)에서 생성될 수 있다. 제1 유도된 측정치는 따라서 LALS 및 MALS 파라미터를 포함할 수 있다. 제2 유도된 파라미터는 DC 및 OP 파라미터를 포함할 수 있다. 이러한 실시예에 따르면, 단계(806)에서의 클러스터화는 제1 및 제2 유도된 파라미터에 기초한 하나의 축을 갖는 산포도를 생성하는 것을 포함할 수 있다.
다른 예시적인 실시예
본 발명의 다른 예시적인 실시예는 LALS와 2개 이상의 파라미터에 기초한 미성숙 과립구의 식별 및/또는 계수를 포함할 수 있다. 2개 이상의 차원에서의 산포도, 히스토그램, 및/또는 다른 그래프 유형이 EGC 집락의 감별 및 계수에 있어서 사용될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예는 유도된 파라미터 및 다른 물리적 또는 유도된 측정치에 기초한 3차원 표면 이미지의 발생을 포함할 수 있고, EGC 집락은 3차원 표면 내에서의 대응하는 세포 이벤트의 위치에 기초하여 식별되고 계수될 수 있다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예를 도시한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템(900)은 분석기(122)에 결합된 입자 검출기(124)를 포함한다. 분석기(122)는 또한 디스플레이(920) 및 저장소(921)에 결합될 수 있다. 입자 검출기(124)는 하나 이상의 측정 파라미터를 사용하여 입자 이벤트를 검출하고, 측정 영역 내에서의 그러한 입자의 지속 시간을 나타내는 각각의 입자 이벤트에 대한 신호를 구성하기 위해 검출된 측정 파라미터를 처리하는 신호 처리기(118)를 포함한다. 신호 처리기(118)는, 위에서 기술된 바와 같이, 측정 영역 내에서 각각의 세포의 측정에 대응하는 세포 이벤트를 발생시킨다. 신호 처리기(118)는, 예를 들어, 수신된 신호 내의 잡음을 감소시킴으로써, 세포 이벤트의 발생을 최적화하기 위한 수신된 신호의 처리를 수행할 수 있다. 측정 영역 내에서의 입자의 지속 시간에 대응하는 신호를 조립하기 위한 지시 및 그러한 신호에 대응하는 파라미터의 결정은 하드웨어 기술 언어(HDL), 어셈블리, C, 및 C++을 포함한 임의의 적합한 프로그래밍 언어로 구현될 수 있고, 하드웨어, 펌웨어, 또는 소프트웨어 구성요소 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
위에서 도 1에 대해 설명된 바와 같이, 분석기(122)는 입자 분석기(100) 내에 위치될 수 있거나, 통신 매체를 통해 입자 검출기(124)에 별도로 결합되어 위치될 수 있다. 분석기(122)는 입자 검출기(124)에 의해 검출되는 각각의 입자에 대응하는 세포 이벤트 데이터를 수신한다. 이벤트 데이터는 무엇보다도, LALS, OP, DC, 및 MALS에 대한 파라미터를 포함할 수 있다.
분석기(122)는 프로세서(902), 메모리 장치(903), 저장 장치(904), 입력 장치(905), 출력 장치(906), EGC 결정 모듈(907), 및 통신 기반 구조(908)를 포함한 구성요소들을 포함한다. 프로세서(902)는 임의의 마이크로 프로세서 또는 처리 지시를 실행할 수 있는 다른 프로세서일 수 있다. 메모리 장치(903)는 임의 접근 메모리를 포함할 수 있다. 저장 장치(904)는 플래시 메모리 또는 하드 디스크와 같은 컴퓨터 판독 가능한 지속성 저장 매체를 포함한다. 프로세서(902)는 입자 분석기로부터 이벤트 데이터를 수신하기 위한 지시를 실행하여, 수신된 데이터를 처리하고 처리된 결과 데이터를 출력한다. 메모리 장치(903) 및 저장 장치(904)는 프로세서(902)의 임의의 임시 또는 영구 메모리 및 저장 요건을 제공한다. 통신 기반 구조(908)는 분석기(122)의 구성요소들을 서로 상호 연결하고, 주변 장치 접속(PCI) 버스, 확장 업계 표준 구조(EISA) 버스, 에더넷 및/또는 와이파이를 포함하지만 이들로 제한되지 않는 통신 매체를 포함할 수 있다. 입력 장치(905)는 통신 기반 구조(908)를 통한 입자 분석기(100)로의 연결성 및 입자 분석기(100)로부터 이벤트 데이터를 포함한 데이터를 수신하는 능력을 포함할 수 있다.
EGC 결정 모듈(907)은 혈액 시료 내의 EGC 집락을 식별하고 계수하기 위해 세포 이벤트 데이터 입자 검출기(124)를 처리하는 기능을 포함한다. 예를 들어, EGC 결정 모듈(907)은 방법(700)의 단계(708 - 716)를 구현하기 위한 지시 또는 컴퓨터 프로그램을 포함할 수 있다. EGC 결정 모듈(907)은 데이터 접근 모듈(942), EGC 감별 모듈(944), 및 EGC 보고 모듈(946)로 구성될 수 있다. 데이터 접근 모듈(942)은 입자 검출기로부터 수신된 세포 이벤트 데이터에 접근할 수 있다. 데이터에 접근하는 것은 이전에 저장된 세포 이벤트 데이터를 검색하기 위해 저장 장치에 접근하는 것, 또는 입자 검출기로부터 실시간으로 세포 이벤트 데이터를 수신하는 것을 포함할 수 있다. EGC 감별 모듈(944)은, 예를 들어, 방법(700)의 단계(710, 714)에 관련하여 위에서 설명된 바와 같이, EGC 집락을 식별하고 계수하는 기능을 포함할 수 있다. EGC 보고 모듈은, 예를 들어, 방법(700)의 단계(712, 716)에 관련하여 위에서 설명된 바와 같이, EGC 정보를 보고하는 기능을 포함할 수 있다.
EGC 결정 모듈(907)은 하드웨어 기술 언어(HDL), 어셈블리, C, 및 C++을 포함한 임의의 적합한 프로그래밍 언어로 구현될 수 있고, 하드웨어, 펌웨어, 또는 소프트웨어 구성요소 중 하나 이상을 포함할 수 있다. EGC 결정 모듈(907)을 구현하는 지시 및/또는 컴퓨터 프로그램은, 예를 들어, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(904) 내에 저장될 수 있다.
출력 모듈(906)은 용도에 대해 적절한 방식으로 EGC 결정 모듈(907) 내에서 결정된 EGC 집락 정보를 포함한 세포 집락 정보를 취급하는 기능을 포함한다. 일 실시예에서, 출력 모듈(906)은 EGC 결정 모듈(907)을 포함한 처리 모듈 내에서 결정된 감별된 세포 집락을 디스플레이하기 위한 미리 구성된 그래프 설정에 따라 하나 이상의 그래프를 발생시킬 수 있다.
출력 모듈(906)은 통신 기반 구조(908)를 사용하여 디스플레이(920) 및/또는 저장 장치(921)에 결합된다. 출력 모듈(906)로부터의 결과 데이터는 디스플레이(920)로 전달되어 디스플레이되고 작업자에 의해 분석된다. 예를 들어, 디스플레이(920)는 히스토그램, 산포도, 또는 다른 형태의 도식 및/또는 문자 디스플레이의 형태로 결과 데이터를 도시할 수 있다. 다른 실시예에서, 결과 데이터는 이후의 처리 및 분석을 위해 외부 저장 장치(921) 내에 저장될 수 있다.
본 명세서에서, 자동화된 혈액 세포 계수의 진단적 가치를 개선할 수 있는 방법 및 시스템이 개시되었다. 특히, 본 발명의 실시예들은 다양한 감염 질환의 검출 및 치료를 위해 중요할 수 있는 혈액 세포 시료 내의 EGC의 자동화된 식별 및 계수를 가능케 한다. 개시된 방법 및 시스템은 현재의 방법 및 시스템에 대한 비용 효과 및 효율에 있어서 실질적인 개선을 이루고, 입자 분석기 데이터의 분석의 현저한 개선으로 이어질 수 있다.
본 발명의 상기 설명은 예시 및 설명의 목적으로 제시되었다. 이는 한정 나열적이거나, 본 발명을 개시된 정확한 형태로 제한하도록 의도되지 않고, 다른 변형 및 변경이 상기 교시에 비추어 가능할 수 있다. 실시예는 본 발명의 원리 및 그의 실질적인 적용을 가장 잘 설명하여, 본 기술 분야의 당업자가 고려되는 특정 용도에 적합한 다양한 실시예 및 다양한 변형예에서 본 발명을 가장 잘 이용하는 것을 가능케 하도록 선택되고 설명되었다. 첨부된 특허청구범위는 종래 기술에 의해 제한된 바를 제외하고는 본 발명의 다른 대안적인 실시예를 포함하는 것으로 해석되도록 의도된다.
예
다음의 비제한적인 예는 현재 고려되는 대표적인 실시예의 더 완전한 이해를 용이하게 하도록 단지 예시적인 목적으로 제공된다. 이러한 예는 초기 과립구 세포를 식별 및/또는 계수하기 위한 방법, 시스템, 및/또는 장치에 관한 것을 포함한, 본 발명에서 설명되는 임의의 실시예를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
예 1
7개의 상이한 부위에서 수집된 1536개의 고유한 시료의 세트에 대한 EGC 대 참조 400 세포 수동 감별의 계수 평가가 표 1에서 아래에 도시되어 있다. 상관 계수(r)는 전골수구 %, 골수구 %, 및 후골수구 %의 합에 대해 EGC %를 비교함으로써 결정되었다. ROC 곡선하 면적의 계산을 위해 사용된 양성 척도는 1% 이상인 전골수구 %, 골수구 %, 및 후골수구 %의 합이었다.
통계학적 분석 EGC 대 수동 참조 감별
시료 양성 기준을 충족시키는 시료 상관 계수(r) ROC 곡선하 면적 감도 특이성 감도 및 특이성에 대한 기준
1536 502 0.87 0.89 84.5 80.8 > 0.52
상기 예에서, 1536개의 시료 중 502개가 숙련된 혈액학 테크니션에 의해 EGC를 함유하는 것으로 기록되었다. 동일한 시료가 그 다음 본 발명의 EGC 검출 프로토콜로 프로그램된 DxH 800 기기를 사용하여 분석되었다. 상관 계수(r)는 숙련된 테크니션에 의해 기록된 시료의 개수에 대한 EGC를 함유하는 것으로 기기에 의해 기록된 시료의 개수의 함수로서 결정되었다.
감도는 올바른 양성 EGC 및 잘못된 음성 카운트에 대한 올바른 양성 EGC의 비율이다. 특이성은, 다른 한편으로, 올바른 음성 EGC 및 잘못된 양성 카운트에 대한 올바른 음성 EGC의 비율이다. ROC 곡선(수신기 작동 곡선)하 면적은 EGC 계수 방법의 감도와 특이성을 조합하는 분석 접근법의 정확도의 기준이다. 열거된 감도 및 특이성에 대한 기준은 특이성에 대해 감도를 절충시키고 감도에 대해 특이성을 절충시키는 값의 연동 스케일(sliding scale)을 반영한다. 따라서, 예를 들어, 1.0의 기준은 특이성이 감도의 감소의 대가로 증가된 경우이다. 최적 값은 본 기술 분야의 당업자에 의해 도달될 수 있음이 이해된다.
2개의 상이한 부위 상에서 참조치로서 유세포측정 CD16 표지자를 사용하여 수집된 315개의 시료의 세트에 대한 유사한 평가가 표 2에 도시된 결과를 제공하였다. CD16은 EGC가 아닌 호중구와 관련된 표지자이다. 따라서, 라벨링된 CD16 항체가 호중구를 게이팅하고, 호중구 집락에 대해 산포도의 밀접하게 중첩하는 영역 내에서 대체로 출현하는 EGC 집락으로부터 호중구를 분리하기 위해 사용될 수 있다. 덜 성숙한 세포는 성숙한 세포보다 더 낮은 광 산란을 갖는다. 따라서, CD16 항체 및 광 산란의 조합을 사용하여, EGC 집락이 게이팅될 수 있다. 이러한 방법을 사용하여, 315개의 시료가 선별되었고, 시료 중 164개가 EGC를 함유하는 것으로 식별되었다. CD16 게이팅 분석 접근법이 본 발명의 분석 방법에 비교될 때, 본 발명은 표 2에서 설명되는 결과를 제공하였다.
통계학적 분석 EGC 대 유세포측정 CD16
시료 양성 기준을 충족시키는 시료 상관 계수(r) ROC 곡선하 면적 감도 특이성 감도 및 특이성에 대한 기준
315 164 0.90 0.90 82.3 80.8 > 0.50
그러므로, 본 방법은 또한 아세포 또는 미숙 호중구(즉, 간상핵구)와 같은 더 높거나 더 낮은 미성숙도를 갖는 세포의 존재가 정확도에 대해 상당한 영향을 갖지 않음을 입증하였다.
수집된 시료의 상기 데이터 분석은 본 발명이 시료의 수동 감별 검사에 비교하여, 높은 수준의 상관도, 감도, 및 특이성을 가짐을 입증한다.

Claims (12)

  1. 저각 광 산란(LALS) 파라미터를 사용하여 혈액 시료의 백혈구를 분석하는 단계;
    LALS 파라미터를 사용하여 다른 백혈구들로부터 EGC를 분리하는 단계; 및
    분리된 EGC를 계수하는 단계
    를 포함하는, 혈액 시료 내의 초기 과립구 세포(EGC)를 계수하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서, 다른 백혈구들로부터 EGC를 분리하는 단계 적어도 하나의 추가 파라미터에 추가로 기초하고, 적어도 하나의 추가 파라미터는 축방향 광 손실(ALL), 중각 광 산란(MALS), 직류(DC) 체적, 및 전도율(OP)을 포함하는 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 분리 단계는,
    분석 데이터를 클러스터화하여 복수의 집락(population)을 발생시키는 단계; 및
    복수의 집락으로부터 EGC의 집락을 식별하는 단계
    를 포함하는 방법.
  4. 제3항에 있어서, EGC의 집락은 복수의 집락 중 호중구 집락으로부터 실질적으로 분리되는 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    EGC의 분리된 집락에 기초하여 EGC를 계수하는 단계; 및
    계수된 EGC를 보고하는 단계
    를 추가로 포함하는 방법.
  6. 제5항에 있어서, 계수된 EGC는 백혈구의 총 개수의 백분율로서 보고되는 방법.
  7. 혈액 시료 내의 백혈구를 분석하는 단계;
    EGC의 구분되는 엽상도 및/또는 표면 구조 특성을 측정하는 파라미터에 기초하여 다른 백혈구들로부터 EGC를 분별하는 단계;
    다른 백혈구(WBC)들로부터 분별된 EGC를 분리하는 단계; 및
    EGC의 분별된 집락을 계수하는 단계
    를 포함하는, 초기 과립구 세포(EGC)를 계수하기 위한 방법.
  8. 혈액 시료 내의 미성숙 과립구(EGC)를 식별하기 위한 장치이며,
    프로세서;
    프로세서에 결합된 적어도 하나의 메모리 - 메모리는 입자 분석기로부터의 세포 이벤트 데이터를 저장하도록 구성되고, 세포 이벤트 데이터는 저각 광 산란(LALS) 파라미터를 포함함 -; 및
    LALS 파라미터를 사용하여 혈액 시료의 백혈구를 분석하고, LALS 파라미터에 기초하여 다른 백혈구들로부터 EGC를 분리하도록 구성된 EGC 결정 모듈
    을 포함하는 장치.
  9. 제8항에 있어서, 복수의 세포 조사기를 사용하여 혈액 시료의 각각의 세포를 조사함으로써 세포 이벤트 데이터를 발생시키도록 구성된 입자 검출기를 추가로 포함하는 장치.
  10. 제8항 또는 제9항에 있어서, EGC의 분리된 집락을 보고하도록 구성된 디스플레이를 추가로 포함하는 장치.
  11. 제8항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 다른 백혈구들로부터의 EGC의 분리는 적어도 하나의 추가 파라미터에 추가로 기초하고, 적어도 하나의 추가 파라미터는 축방향 광 손실(ALL), 중각 광 산란(MALS), 직류(DC) 체적, 또는 전도율(OP)을 포함하는 장치.
  12. 제8항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, EGC 결정 모듈은 백혈구 분석 데이터를 클러스터화하여 복수의 백혈구 집락을 발생시킴으로써 다른 백혈구들로부터 EGC를 분리하고, 복수의 백혈구 집락으로부터 EGC의 집락을 식별하도록, 추가로 구성되는 장치.
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