KR20140049562A - 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 분류를 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 분류를 위한 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20140049562A
KR20140049562A KR1020147004194A KR20147004194A KR20140049562A KR 20140049562 A KR20140049562 A KR 20140049562A KR 1020147004194 A KR1020147004194 A KR 1020147004194A KR 20147004194 A KR20147004194 A KR 20147004194A KR 20140049562 A KR20140049562 A KR 20140049562A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
cells
cell
sample
cell sample
information
Prior art date
Application number
KR1020147004194A
Other languages
English (en)
Inventor
필리쁘 마뛰스
세르쥬 조리스
올리비에 마그니에뜨
Original Assignee
오비지오 이미징 시스템스 엔.브이.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 오비지오 이미징 시스템스 엔.브이. filed Critical 오비지오 이미징 시스템스 엔.브이.
Publication of KR20140049562A publication Critical patent/KR20140049562A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03H—HOLOGRAPHIC PROCESSES OR APPARATUS
    • G03H1/00—Holographic processes or apparatus using light, infrared or ultraviolet waves for obtaining holograms or for obtaining an image from them; Details peculiar thereto
    • G03H1/04—Processes or apparatus for producing holograms
    • G03H1/0443—Digital holography, i.e. recording holograms with digital recording means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/483—Physical analysis of biological material
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B9/00—Measuring instruments characterised by the use of optical techniques
    • G01B9/02—Interferometers
    • G01B9/021—Interferometers using holographic techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N15/1429—Signal processing
    • G01N15/1433—Signal processing using image recognition
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N15/1434—Optical arrangements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/41—Refractivity; Phase-affecting properties, e.g. optical path length
    • G01N21/45—Refractivity; Phase-affecting properties, e.g. optical path length using interferometric methods; using Schlieren methods
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/483—Physical analysis of biological material
    • G01N33/4833—Physical analysis of biological material of solid biological material, e.g. tissue samples, cell cultures
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/574—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
    • G—PHYSICS
    • G02—OPTICS
    • G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
    • G02B21/00—Microscopes
    • G02B21/0004—Microscopes specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G02—OPTICS
    • G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
    • G02B21/00—Microscopes
    • G02B21/36—Microscopes arranged for photographic purposes or projection purposes or digital imaging or video purposes including associated control and data processing arrangements
    • G02B21/365—Control or image processing arrangements for digital or video microscopes
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03H—HOLOGRAPHIC PROCESSES OR APPARATUS
    • G03H1/00—Holographic processes or apparatus using light, infrared or ultraviolet waves for obtaining holograms or for obtaining an image from them; Details peculiar thereto
    • G03H1/0005—Adaptation of holography to specific applications
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/51—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
    • G06V20/693—Acquisition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
    • G06V20/698—Matching; Classification
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B50/00—ICT programming tools or database systems specially adapted for bioinformatics
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03H—HOLOGRAPHIC PROCESSES OR APPARATUS
    • G03H1/00—Holographic processes or apparatus using light, infrared or ultraviolet waves for obtaining holograms or for obtaining an image from them; Details peculiar thereto
    • G03H1/0005—Adaptation of holography to specific applications
    • G03H2001/005—Adaptation of holography to specific applications in microscopy, e.g. digital holographic microscope [DHM]
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03H—HOLOGRAPHIC PROCESSES OR APPARATUS
    • G03H1/00—Holographic processes or apparatus using light, infrared or ultraviolet waves for obtaining holograms or for obtaining an image from them; Details peculiar thereto
    • G03H1/04—Processes or apparatus for producing holograms
    • G03H1/0443—Digital holography, i.e. recording holograms with digital recording means
    • G03H2001/0452—Digital holography, i.e. recording holograms with digital recording means arranged to record an image of the object
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03H—HOLOGRAPHIC PROCESSES OR APPARATUS
    • G03H2210/00—Object characteristics
    • G03H2210/10—Modulation characteristics, e.g. amplitude, phase, polarisation
    • G03H2210/12—Phase modulating object, e.g. living cell
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03H—HOLOGRAPHIC PROCESSES OR APPARATUS
    • G03H2226/00—Electro-optic or electronic components relating to digital holography
    • G03H2226/02—Computing or processing means, e.g. digital signal processor [DSP]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Dispersion Chemistry (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Bioethics (AREA)

Abstract

현 발명은 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법에 관한 것으로, 세포 샘플을 제공하는 단계; 디지털 홀로그래픽 마이크로스코피 (DHM, digital holographic microscopy) 에 의해 상기 세포 샘플로부터 홀로그래픽 정보를 획득하는 단계; 상기 홀로그래픽 정보로부터 적어도 하나의 세포 파라미터를 도출하는 단계, 및; 상기 세포 샘플의 세포들을 분류하는 단계를 구비하고, 상기 분류는 상기 세포 파라미터들에 기초하여, 상기 세포 샘플의 세포들에 대해 스코링 팩터 (Scoring Factor) 를 지정함으로써 일어나는 것을 특징으로 한다. 두번째 양태로, 본 발명에 개시된 방법을 채용하는, 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 세포들의 분류를 위한 시스템이 제공된다. 마지막 양태로, 홀로그래픽 정보와 연관되는 임계값들을 구비하는 데이터베이스를 업데이트 및/또는 개선하기 위한 방법 및 그와 관련된 데이터베이스가 동일하게 개시된다.

Description

세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 분류를 위한 방법 및 시스템{A METHOD AND SYSTEM FOR DETECTING AND/OR CLASSIFYING CANCEROUS CELLS IN A CELL SAMPLE}
본 발명은 기술 분야가 진단 (diagnostics) 에 관한 것으로, 보다 구체적으로 디지털 홀로그래픽 마이크로스코피에 의해 홀로그래픽 정보를 획득함으로써 세포 샘플의 특정 파라미터들을 결정하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다. 이 방법은 비파괴적인 세포들의 분석 방법을 제공하고, 세포 샘플 중에 존재하는 암 세포들의 검출 및 암 세포들의 분류를 위해 사용될 수 있다. 홀로그래픽 정보는 획득되어, 세포 파라미터들과 관련된 임계값 데이터베이스와 비교된다. 본 발명은 또한 본 발명의 디지털 홀로그래픽 마이크로스코피에 의한 방법을 채용하는 시스템, 그리고 홀로그래픽 정보와 연관되는 임계값들을 구비하는 데이터베이스를 업데이트 및/또는 개선하기 위한 방법 및 그와 관련된 데이터베이스를 개시한다.
환자가 암으로 고통받거나 또는 체질을 갖고 있는지의 여부를 진단하기 위해서, 환자로부터 세포들을 샘플링할 필요가 있고, 그리고 비정상 또는 이상 세포들이 존재하는지의 여부를 평가하기 위해서 세포 샘플의 철저한 분석이 요구된다. 주로, 병리학자 또는 다른 숙련된 의료인은, 세포 모르폴로지, 소정 종류의 세포들 또는 단백질들의 존재 등과 같은, 샘플 내의 세포들의 구체적인 특성들에 대한 진단을 토대로 할 것이다. 이들 세포학적 테스트들은 샘플 중에 존재하는 세포들의 2차원적 존재에 기초하며, 세포들의 구체적인 특징들을 가시화하기 위해서 기층 (substratum) 상에의 세포들의 고정 및 염색 또는 염료의 사용을 대부분 필요로 한다. 이것은 시간 소모적이고 번거로운 작업이며, 그리고 잘 훈련된 전문가들을 필요로 한다. 또한, 세포들을 고정 및 염색하기 위해 많은 용액들이 사용되기 때문에, 이 접근법은 불가피하게 세포 구조 및 그 내부에 저장된 정보의 손실을 초래할 것이다. 즉, 이것은 샘플로부터의 신뢰할만한 판독 및 진단의 가능성을 방해할 수도 있다. 샘플의 부적절한 프로세싱은 위음성 (false negatives) 진단의 횟수를 증가시킬 수도 있다. 이를 테면, 매년 USA 에서 수행되는, 5 천만이 넘는 자궁경부 (cervical) 세포학적 PAP 스미어들 중에서, 20-40% 의 높은 위음성 판독률이 기재되어 왔고 (Williams et al., 1998), 빈번하게 치명적인 결과들을 초래하였다. 이 위음성들의 대부분은 부적절한 샘플 프로세싱의 결과이다.
1990 이래, 샘플링, 스미어 준비 (smear preparation), 또는 검진 (screening) 품질 관리에 초점을 둔 다수의 진보된 테크놀로지들이 개발되고 있고 실습에 도입되고 있어 검진에서의 위음성율을 방지한다. 이들 상업용 디바이스들은 그 접근법들에 기초하여 하기의 카테고리들로 구분될 수 있다: (1) 샘플링 에러를 감소시키기 위한 보다 양호한 슬라이드 준비로, 예컨대, 박층의 액상계 준비 (ThinPrepTM, SurePath, Tripath); (2) 작업부하 및 검진 에러를 감소시키기 위한 것으로, 예컨대, 자동검진 시스템 (ThinPrep Imaging System, Cytyc, Boxborough, MA) 및 FocalPoint System (Tripath Imaging, Burlington, NC); (3) 실험실 품질 관리를 위한 것으로, 예컨대, 재검진 (Papnet); 및 (4) 품질 보장을 위한 것으로, 예컨대, 프로피션시 (proficiency) 테스트. 하지만, 이 디바이스들 대부분은 판단 에러들 및 관측자간의 불일치를 제거하기 위한 산정가능한 파라미터들을 공급함으로써 진단을 보조하도록 설계되어 있지 않다. 부가하여, 높은 비용 및 기술적 또는 언어적 갭 때문에 일반적인 세포학적 실험실에 적용되지 않는다. 즉, 재현가능하고 정량적인 툴 없이는, 일상적인 세포학적 실험실에 있어서 목시 관찰 (visual observation) 에 의해 야기되는 진단 차이를 개선하는 것은 여전히 미해결된 과제이다.
따라서, 암 진단 분야는 비파괴적이고, 해롭지 않고 그리고 객관적인 방법으로 세포 샘플들을 분석하거나, 또는 적어도 전문가에 의해 추가 프로세싱 이전에 존재하는 샘플 및 세포들의 상태의 정보를 제공하는, 방법들 및 디바이스들이 필요하다. 분석 이전에 샘플링된 세포들을 최소한으로 혼돈하기 위해서는, 수집된 정보가 3차원 분석법에 의해 획득되는 것이 바람직하다. 게다가, 3차원 정보는 종래의 2차원 정보보다 실질적으로 더 많은 세포 데이터를 저장할 것이다. 보다 정확한 정보가 분석 샘플로부터 획득될 것이기 때문에, 이것이 보다 신뢰할만한 진단법으로 이어질 것이라는 것은 부인할 수 없을 것이다.
US 2010 006 089 7 에는, 세포 샘플의 비파괴적인 분석 및 특성화를 위한 방법 및 디바이스가 개시되어 있다. 본 발명은 세포의 소정 파라미터들을 분석하고 샘플 중의 세포들의 수를 결정하기 위해 디지털 홀로그래픽 마이크로스코프를 이용한다. US 2010 006 089 7 에는, 세포를 건강 (healthy) 또는 이상 (aberrant) 으로 분류하기 위해 측정되는 구체적인 파라미터들이 개시되어 있지 않다. 따라서, US 2010 006 089 7 에 개시된 방법은 진단 시스템에서 구현될 수 있지만, 샘플이 이상 세포들을 함유하는지의 여부의 주요 결정 팩터로서가 아니라, 단지 샘플에 대한 정보를 수집하기 위한 엑스트라 툴로서의 역할을 할 수 있다.
메사추세츠 공과 대학교 (MIT) 로부터의 Choi et al. (2007) 은, 현탁되거나 또는 기재 부착된 세포들의 3D 구조들을 맵핑하고 그리고 굴절률 측정들을 정량화하기 위한 토모그래픽 페이즈 마이크로스코피 (tomographic phase microscopy) 에 기초한 방법을 설명하고 있다. 중첩하는 토모그램들을 작성하기 위해서, 세포의 3D 의 이미지가 재구성될 수 있다. 저자들은, 그 기재된 기술에 의해 획득된 굴절률 데이터가 세포 샘플 이상들을 특성화하기 위해서 사용될 수 있다고 언급한다. 하지만, 진단 세팅에서 사용하기에 적합한 구체적인 파라미터들은 개시되어 있지 않다. 게다가, 그 기술은 실시간 3차원 이미지를 발생시키지 않고, 오히려 마이크로스코프에 의해 캡쳐된 여러개의 2차원 이미지들을 겹침으로써 인위적으로 3D 이미지들을 작성한다.
Reshetov et al. (2010) 은 갑상선 암 세포들을 가시화하고 그 모르폴로지를 원자력 마이크로스코피 (AFM) 에 의해 조사하는 방법을 제시하고 있다. 저자들은, 양성의 콜로이드성 갑상선종 세포들과 비교할 때의 갑상선 암 세포들의 핵 높이, 세포질 높이 및 그 비율의 차이를 나타냈다. 시스템의 단점은 AFM 기술의 천천히 스캔하는 속도이며, 1회의 스캔 동안 수 분이 요구된다. 다른 단점은 이미지 해상도가 불량한 것은 물론, AFM 에 의해 스캔될 수 있는 면적이 제한된다는 것이다 (단지 마이크로미터 범위이며, X 및 Y 방향으로 100x100 ㎛ 이고, 그리고 Z 방향으로 10 ㎛ 이다). 게다가, 액상, 이를테면 용액 중의 세포들의 촬상은 종래 AFM 에 의해 도전받고 있는 것으로 판명되고 있다. 이 단점들은 AFM 이 종양-세포학적 (oncocytological) 진단 디바이스들에서 널리 구현될 수 있게 할 것 같지 않다.
분석된 세포 샘플의 상태를 진단하기 위해 사용될 수 있는, 세포 샘플들의 구체적인 세포 파라미터들을 3차원 방식으로 측정하고 획득하기 위한 개선된 비파괴적인 방법들에 대한 필요성이 이 분야에 여전히 존재한다. 이 방법은 세포학적 검진 및 진단 시스템에서 용이하게 구현되어야 하고, 그리고 세포 샘플들의 빠르고, 객관적이고, 정확한 분석을 제공해야 하며, 이로써 현재 각 세포 샘플을 프로세싱 및 분석하기 위해 필요한 고도로 훈련된 인원 및 인시 (man hours) 의 요건을 제한한다.
본 발명은 비파괴적이고, 빠르고, 저가이고, 객관적인 방법으로 세포 샘플들을 분석하고 그리고 샘플 중에 존재하는 암 세포들을 검출하기 위한 방법 및 시스템을 제공한다. 현 발명에서, 상기 세포 샘플은 디지털 홀로그래픽 마이크로스코프 (DHM) 에 의해 분석될 것이고, 그리고 전문의에게는 세포 샘플에 대한 진단 정보는 물론, 세포 샘플 중에 존재하는 세포들과 관련된 일 세트의 세포 파라미터들을 구비하는 디지털 보고서가 제공될 것이다. 이것은 전문의 또는 병리학자에게, 제공된 세포 샘플 파라미터들을 고려함으로써, 치우침 없는 방식으로 원료 샘플을 평가할 기회를 제공할 것이다. 진단은 오로지 시스템에 의해 제공된 보고서에 기초할 수 있거나, 또는 원한다면, 전문의 또는 병리학자가 보다 종래의 진단 수단에 의해 진행할 수 있다. DHM 은 세포 샘플들을 분석하기 위한 매우 구체적이고도 민감한 분석 방법을 제공하며, 이 방법은 현재 알려져 있는 다른 분석 방법들에 비해 문제인 경우가 종종 있다. 이를 테면, 자궁경부 세포 샘플들을 분석하기 위한 주지된 테스트인, PAP 스미어 테스트는 매우 구체적이지만, 민감성이 부족하다. 이것은 반드시 피해야 하는 위음성 결과들의 우려를 증가시킨다.
제 1 양태에서, 현 발명에는 청구항 1에 개시된 바와 같이 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법이 개시되어 있다. 바람직하게, 상기 세포 샘플은 액상 세포 샘플이다.
디지털 홀로그래픽 마이크로스코피는 표지들 또는 염료들을 요구하지 않고 살아있는 세포들의 조사를 가능하게 하며, 그리고 3차원 이미지를 획득함으로써 상기 세포들의 다양한 서브-섹션들은 물론 조사된 세포들의 정량적 분석을 가능하게 한다. 디지털 센서들 및 컴퓨터들의 발전의 증가로 인해, 디지털 홀로그래픽 마이크로스코피 (DHM) 의 가능성도 지난 수년간 증가하여 왔다. 이 방법들은 세포들을 효율적으로 분할하고, 그 수를 카운팅하는 것을 허용하는, 세포의 컴파트먼트 구별가능성의 정도까지 어떠한 염색도 하지 않고 세포들을 가시화하며, 그리고 이들을 그 조직학적인 출처에 따라 분류한다.
현 발명에 따른 방법의 바람직한 실시형태에서, 적어도 하나의 세포 파라미터는 홀로그래픽 정보로부터 도출되어 획득된다. 스코링 팩터 (Scoring Factor) 는 상기 세포 파라미터들에 기초하여 상기 세포 샘플의 세포들에게 지정된다. 상기 스코링 팩터는 상기 세포들의 분류를 결정한다. 디지털 홀로그래픽 마이크로스코피는 기술적 검사에 적합한 것으로 밝혀지고 있는 다초점 위상 콘트라스트 촬상 (multifocus phase contrast imaging) 및 정량적인 3차원 세포 촬상을 가능하게 한다. DHM 에 의해 획득된 홀로그래픽 정보는 진단 목적을 위해 세포들을 분류하기 위해서 충분한 정보를 홀딩한다.
보다 바람직한 실시형태에서, 획득된 홀로그래픽 정보로부터 도출된 적어도 하나의 세포 파라미터는 광학적 핵 높이 (optical nuclear height) 를 구비한다. 홀로그래픽 정보로부터 도출된 광학적 핵 높이는 본 발명자들에 의해 암 세포들을 검출하기에 매우 신뢰할 만한 파라미터들인 것으로 밝혀졌다. 광학적 핵 높이가 상기 세포들의 악성 상태와 상관될 수 있음이 밝혀졌다.
더욱 더 바람직한 실시형태에서, 획득된 홀로그래픽 정보로부터 도출된 적어도 하나의 세포 파라미터는 세포 핵 직경, 염색질 텍스춰, 세포 사이즈, 세포 형태 및 세포 모르폴로지를 구비한다. 이 파라미터들 모두는 세포 샘플에 존재하는 세포들의 적절한 분류를 유도할 것이다.
바람직한 실시형태에서, 적어도 하나의 세포 파라미터를 도출한 이후, 스코링 팩터 Sc 가 각각의 세포, 세포 종류 및/또는 세포 샘플에 지정되며, 이로써 상기 스코링 팩터 Sc 가 상기 세포들, 세포 종류 및/또는 세포 샘플의 분류를 결정한다. 그렇게 함으로써, 각각의 세포가 객관적으로 평가되고, 이것은 또한 진단에 필수적인 모든 세포들이 동일하고 객관적인 방식으로 평가되고 있음을 보장한다. 이것은, 전문의에 의한 세포 샘플들의 분석과 비교하는 경우, 이 분석들이 보다 주관적인 경우가 종종 있고, 그리고 전문의의 스킬 및 지식, 또한 채용된 분석 방법 및 이 분석 이전에 수행되는 샘플의 취급에 의존적이기 때문에, 엄청난 혜택이다. 바람직하게, 전문의에게는 상기 세포 샘플에서의 세포들의 분류에 대한 디지털 보고서가 제공될 것이다. 상기 디지털 보고서 및 그 안에 언급된 진단 정보를 받은 이후, 상기 전문의는 엑스트라 분석들을 수행하는 것이, 이를 테면 HPV 검출과 같은 바이러스 감염의 존재에 대해 검진하는 것이 필요한지의 여부를 결정할 수 있다. 엑스트라 분석 기술들은 바람직하게 하기 그룹의 멤버 또는 멤버들의 조합의 검출에 기초한다: 사이클린 의존성 인산화효소 (Cyclin Dependent Kinase) p14Arf, p15INK4b, p16INK4a, p18INKc, p19INK4d, p21WAF1/CIP1 및 p27Kip1; 세포 증식 표지 (cell proliferation marker) Ki67, Ki-S5, Ki-S2, MCM2, MCM3, MCM4, MCM5, MCM6, MCM7, Pomfil2, Unc-53, 복제 프로세스에 관여되는 키나제 또는 포스파타제, CDC6, CDC7, CDC7 단백질 키나제, Dbf4, CDC14, CDC14 단백질 포스파타제, CDC45, MCM10, 진행적 복제 포크 (processive replication fork) 에 관여되는 단백질, 토포이성질화효소, 토포이성질화효소 2 알파, PCNA, DNA 중합효소, DNA 중합효소 델타, 복제 단백질 A (RPA), 복제 팩터 C (RFC) 또는 FEN 1; HPV 유전자형, 예컨대, HPV 유전자형 6, HPV 유전자형 11, HPV 유전자형 16, HPV 유전자형 18, HPV 유전자형 31, HPV 유전자형 40, HPV 유전자형 58, HPV 유전자형 58, HPV 유전자형 c*31, HPV 유전자형 33, HPV 유전자형 54, HPV 유전자형 c*33, HPV 유전자형 35, HPV 유전자형 39, HPV 유전자형 40, HPV 유전자형 42, HPV 유전자형 43, HPV 유전자형 44, HPV 유전자형 45, HPV 유전자형 51, HPV 유전자형 52, HPV 유전자형 53, HPV 유전자형 56, HPV 유전자형 74, HPV 유전자형 c*56, HPV 유전자형 58, HPV 유전자형 c*58, HPV 유전자형 59, HPV 유전자형 66, HPV 유전자형 68, HPV 유전자형 70, HPV c*68; HPV 바이러스 단백질들 E1-E7, L1-L2. 검출은 단백질 또는 펩티드의 존재의 검출, 또는 DNA, cDNA 또는 RNA 의 검출을 함축할 수도 있다.
세포 샘플의 어떠한 취급 이전에 진단 정보를 전문의에게 제공함으로써, 시간 소모적인 절차들이 회피될 수도 있고, 게다가 진단 실험실 또는 서비스를 위한 고가의 인시를 절감할 수도 있다.
바람직하게, 상기 지정된 스코링 팩터는 적어도 하나의 세포 파라미터 및 임계값 데이터베이스의 비교에 기초한다. 이 임계값 데이터베이스는 각각의 도출된 세포 파라미터와 연관되는 임계 값들을 구비하며, 이 임계 값들은 상기 세포 샘플의 세포들의 상태를 나타낸다. 바람직한 실시형태에서, 상기 임계값 데이터베이스는 외부 서버에 저장된다. 보다 더 바람직한 실시형태에서, 상기 스코링 팩터들은 상기 외부 서버 상의 쿼리들의 사용에 의해 지정된다.
현 발명에 따른 방법의 더욱 바람직한 단계에서, 전문의에게는 세포 샘플에서의 상기 세포들의 분류 및 스코링 팩터들을 구비하는 디지털 보고서가 제공될 것이다. 보다 바람직하게, 상기 디지털 보고서에 상기 세포 샘플의 2차원 및 3차원 이미지들이 제공된다. DHM 에 의해 획득된 홀로그래픽 정보에 기초하여, 세포 샘플로부터의 3차원 및 2차원 이미지들이 재구성될 수도 있다. 이것은 또한, 대부분이 마이크로스코프 슬라이드와 같은 캐리어 상에 있는 세포 샘플로부터 이미지를 먼저 획득하고, 그 이후 정량적 정보를 산정하는, 현재 알려져 있는 기술들에 비해 이점이다. 현 발명에 따른 방법 및 시스템은 홀로그래픽 정보이고, 보다 신뢰할만한 데이터 소스를 제공하는, 모든 필요한 정량적 정보를 획득한 이후 이미지를 재구성한다.
바람직하게, 현 발명에 따른 방법은 상기 세포들 분류 이전에, 샘플에서 상기 세포들의 세포 종류를 식별하는 식별 단계를 구현한다. 세포 샘플에서의 세포들의 세포 종류 식별은 홀로그래픽 정보로부터 도출된 상기 세포 파라미터들에 기초하여, 보다 바람직하게는 세포 사이즈에 기초하여 일어난다. 바람직하게, 이것은 상기 세포들의 분류 이전에 일어난다. 보다 바람직하게, 세포들의 서브세트들만을 분류하며, 상기 세포들의 서브세트들은 상기 세포 샘플에서 식별되는 특정 세포 종류들에 결부된다. 분류 이전에 세포 종류들을 식별함으로써, 세포 샘플의 신뢰할 만한 진단이 되는데 필수적인, 이들 세포들의 서브세트들만이 후속하여 분류될 수 있다. 이것은 나중에 가장 기본적인 데이터만을 구비하고 중복 정보를 뺀 디지털 보고서를 전문의에게 제공할 것이다. 또한, 필수적인 세포들만을 분류함으로써, 각 샘플의 분석 동안 상당량의 시간이 절감된다.
바람직한 실시형태에서, 상기 세포 샘플은 자궁경부 샘플이고, 보다 바람직하게 액상 세포 샘플이다. 보다 바람직한 실시형태에서, 상기 세포 샘플 중의 상기 세포들은 표층 편평상피 세포들 (superficial squamous cells), 중층 편평상피 세포들 (intermediate squamous cells), 기저 세포들, 방기저 (parabasal) 세포들, 적혈구 세포들, 대식세포들 (macrophages), 림프구들 및 미생물들을 구비한다. 현 발명의 더욱 바람직한 실시형태에서, 상기 표층 편평상피 세포들, 중층 편평상피 세포들, 기저 세포들 및 방기저 세포들만이 스코링 팩터가 지정된다.
다른 양태에서, 청구항 16 에 기재된 바와 같이, 현 발명은 현 발명에 따른 방법을 채용하는, 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 세포들의 분류를 위한 시스템을 제공한다.
바람직한 실시형태에서, 상기 시스템은 서버를 구비하고, 바람직하게 외부 서버를 구비한다. 상기 서버는 상기 세포 파라미터들을 임계값 데이터베이스와 비교하기 위한 알고리즘들을 제공한다.
다른 바람직한 실시형태에서, 상기 시스템은 식별 표시를 구비하는 교환가능한 샘플 바이얼 (vial) 을 구비한다. 바람직하게, 상기 표시는 RFID 를 구비한다. RFID 태그들에 대한 정보는 전자적으로 저장되고 재프로그래밍 가능하다. 이 방식으로, 전문의는 그 선호도에 따라, 그리고 샘플들이 분석되는 실험실에서 이용되는 절차들에 따라, RFID 에 저장된 정보를 부가 또는 변경할 수 있다.
제 3 양태에서, 현 발명은 청구항 21에 청구된 바와 같이, 홀로그래픽 정보와 연관되는 임계값들을 구비하는 데이터베이스를 업데이트 및/또는 개선하기 위한 방법에 관한 것이다.
마지막 양태에서, 현 발명은 청구항 28 에 따른 홀로그래픽 정보를 구비하는 오브젝트의 데이터베이스를 동일하게 개시한다.
도 1은 세포 샘플, 현 실시예에서는 자궁경부 샘플의 세포들이 세포 파라미터에 의해 식별되는, 현 발명의 일 실시형태의 개략도를 도시한다.
도 2a 내지 도 2c는 세포 샘플 중의 세포들을 분류하기 위해 사용되는, 현 발명의 실시형태들에 따른 예시적인 판단 트리 (decision tree) 를 도시한다.
도 3은 DHM 에 의해 획득된 세포 샘플에서의 세포들의 3차원 이미지를 도시한다. 도 3A 는 세포의 위상 콘트라스트 이미지를 도시하는 반면, 도 2B 는 DHM 에 의해 획득된, 세포들의 동일 필드로부터의 3차원 이미지를 도시한다. 도 3C 는 DHM 에 의해 획득된 세포들의 상부도이다.
도 4A 는 CIN1 이상의 진단 상태를 갖는 자궁경부 세포들에 있어서, 현 발명에 따른 방법에 의해 획득된 결과들의 그래픽 개요이다.
도 4B 는 CIN2 이상의 진단 상태를 갖는 자궁경부 세포들에 있어서, 현 발명에 따른 방법에 의해 획득된 결과들의 그래픽 개요이다.
본 발명은 비파괴적인 방식으로 세포 샘플들에서 암 세포들을 검출하고 그리고 샘플 중에 존재하는 세포들에 대한 정보를 제공하는 방법 및 시스템을 제공한다. 현 발명에서는, 홀로그래픽 정보가 디지털 홀로그래픽 마이크로스코프 (DHM) 에 의해 세포 샘플로부터 획득될 것이고, 그리고 이 정보의 분석으로부터 수신된 소정의 세포 파라미터들의 측정 및 분석에 기초하여, 전문의 또는 병리학자에게 샘플에 존재하는 세포들의 상태에 대한 디지털 보고서가 제공될 것이다. 디지털 보고서는 세포들의 상태, 및 이상 또는 악성 세포들이 존재하는지의 여부에 대한 치우침 없는 보고서를 제공한다. 전문의에게는 빠르고 객관적인 진단 보고서가 제공될 것이고, 그 이후 그는 종래의 진단 방법들에 의해 세포 샘플을 더욱 분석하는 것이 필요한지의 여부를 결정할 수 있다. 일반적으로 인정되는 바와 같이, 환자들의 생존 기회를 위해 이른 검출이 최고로 중요하다. 현 발명에 따른 방법 및 시스템은, 치우침 없는 방식으로, 환자에 의해 획득되는 세포 샘플에서의 암 세포 또는 암전 (pre-malignant) 세포의 이른 검출을 보장할 수 있는 검출 툴을 제공한다.
달리 정의되지 않는 한, 기술적 및 과학적 용어를 포함하여, 본 발명의 개시에 사용되는 모든 용어들은 이 발명이 속하는 분야의 당업자에 의해 통상 이해되는 의미를 갖는다. 추가 안내에 의해, 본 발명의 교시를 보다 잘 알기 위해서 용어 정의가 포함된다.
여기서 사용되는 바와 같이, 하기 용어들은 하기 의미들을 갖는다:
여기서 사용되는 "a", "an", 및 "the"는 문맥에서 명확하게 다르게 언급하지 않는 한 단수 및 복수 지시물 모두를 말한다. 예로써, "컴파트먼트 (a compartment)"는 하나 또는 하나 초과의 컴파트먼트를 말한다.
파라미터, 양, 일시적 기간 등과 같은 측정 값과 관련하여 여기서 사용되는 "약"은, 다음의 차이가 개시된 발명에서 이행하기에 적절한 한에 있어서는, 특정 값의 그리고 특정값으로부터 +/-20% 이하, 바람직하게 +/-10% 이하, 보다 바람직하게 +/-5% 이하, 보다 더 바람직하게 +/-1% 이하, 및 더욱 더 바람직하게 +/-0.1% 의 차이를 포괄하는 것으로 의미된다. 하지만, 수식어 "약"이 말하는 값은 그 자체로도 또한 구체적으로 개시되어 있는 것임을 이해해야 한다.
여기서 사용되는 "구비하다 (comprise)", "구비하는 (comprising)", "구비하다 (comprises)" 및 "로 구비되다 (comprised of) 는 "포함하다 (include)", "포함하는 (including)", "포함하다 (includes)" 또는 "함유하다 (contain)", "함유하는 (containing)", "함유하다 (contains)" 와 동의어이고, 그리고 따라오는 것, 예를 들어 컴포넌트의 존재를 구체화하고 그리고 이 분야에 알려져 있거나 또는 개시되어 있는 추가적인, 비언급된 컴포넌트들, 피쳐들, 엘리먼트, 멤버들, 단계들의 존재를 배제 또는 방지하지 않는, 포괄적 또는 개방단 용어들이다.
엔드포인트들에 의한 수치 범위의 열거는, 언급된 엔드포인트들은 물론 그 범위 내에 포함되는 모든 수들 및 분수들을 포함한다.
표현 "중량%" (중량 퍼센트) 는, 여기서 그리고 명세서를 통해서 달리 정의되지 않는 한, 조성물의 전체 중량에 기초한 각 성분의 상대 중량을 말한다.
제 1 양태에서, 본 발명은 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법을 제공하고,
- 세포 샘플을 제공하는 단계;
- 디지털 홀로그래픽 마이크로스코피 (DHM, digital holographic microscopy) 에 의해 상기 세포 샘플로부터 홀로그래픽 정보를 획득하는 단계;
- 상기 홀로그래픽 정보로부터 적어도 하나의 세포 파라미터를 도출하는 단계, 및;
- 상기 세포 샘플의 세포들을 분류하는 단계를 구비하고,
상기 분류는, 상기 세포 파라미터들에 기초하여, 상기 세포 샘플의 세포들에 대해 스코링 팩터 (Scoring Factor) 를 지정함으로써 일어나는 것을 특징으로 한다.
여기서 사용되는 용어 "샘플"은 촉매 반응과 같은 화학 반응으로부터 획득된 임의의 시료, 토양 (soil) 시료, 미생물들 및/또는 곤충들을 구비하는 시료, 법의학 시료 또는 범죄 현장으로부터의 시료, 예컨대, 이에 한정되지 않지만 모발 시료, 체액, 물 시료, 곤충학적 시료를 말한다.
여기서 사용되는 용어 "세포 샘플"은 생물학적 유기물, 바람직하게 생물 (living organism) 로부터 획득된 임의의 시료를 말하며, 이 시료는 상기 생물학적 유기물로부터의 세포들을 구비한다. 이 용어는 또한 무생물, 즉, 죽은 생물학적 유기물, 특히 최근에 사망한 유기물로부터 획득된 시료도 말한다. 본 발명의 바람직한 실시형태들에서, 세포 샘플은 동물, 바람직하게 포유동물, 예를 들어, 고양이, 개, 돼지, 말, 소, 양, 염소, 토끼, 쥐, 생쥐, 원숭이로부터 얻어질 수도 있다. 특히 바람직한 것은 인간으로부터 획득된 샘플이다.
일 실시형태에서, 세포 샘플은 마이크로스코프 유리와 같은 기층 상에 세포들을 구비한다. 다른 실시형태에서, 상기 세포 샘플은 생검 (biopsy) 샘플과 같은 조직 샘플을 구비한다. 또 다른 실시형태에서, 상기 세포 샘플은 액상 세포 샘플이다. 현 발명의 목적을 위해서, 용어 "액상 세포 샘플"은 현탁액 상태의 세포 샘플로서 이해되어야 한다. 상기 현탁액은 세포 샘플 (예를 들어, 피, 배설물...) 의 속성 또는, 이를 테면 완충 용액 또는 알코올을 부가하는 것에 의한, 획득된 샘플의 보존 속성에 의존할 수도 있다.
일 실시형태에서, 상기 세포 샘플은 조직 샘플, 생검 (biopsy) 샘플, 구강으로부터의 브러싱 또는 스크랩핑 샘플, 유두 분비물, 피부 병변, 및 아이 브러싱, 세침흡인 (fine-needle-aspiration) 샘플, 스미어 샘플, 호흡 기관 및 위장 기관으로부터 취해진 뮤코이드 시료, 및 장액 유출물 (serous effusions) 또는 비뇨 또는 뇌척수액과 같은 체액이다.
바람직한 실시형태에서, 상기 샘플은 스미어 샘플이다.
다른 바람직한 실시형태에서, 상기 스미어 샘플은 자궁경부 샘플이다.
여기서 사용되는 용어 "홀로그래픽 정보"는 일반적으로 위상 및 진폭 정보인 정보의 합을 말하며, 이것은 오브젝트 또는 샘플로부터 디지털 홀로그래픽 마이크로스코프 (DHM) 를 통해 획득될 수 있다. 특히, 상기 홀로그래픽 정보는 3D 및/또는 2D 이미지들 및 그 안에 함유된 임의의 정보를 포함할 수도 있다. 현 발명의 측면에서, 상기 샘플은 바람직하게 액상 세포 샘플을 구비한다.
디지털 홀로그래픽 마이크로스코피 (DHM) 는 샘플을 층마다 스캔할 필요 없이 3D 샘플 또는 오브젝트의 기록을 허용하는 기술이다. 이와 관련하여, DHM 은 공초점 마이크로스코피보다 우수한 기술이다. DHM 에서, 홀로그래픽 표현은 CCD- 또는 CMOS-카메라와 같은 디지털 카메라에 의해 기록되며, 이것은 후속하여 컴퓨터 상에 저장 또는 프로세싱될 수 있다.
홀로그래픽 표현, 또는 홀로그램을 만들기 위해서, 전통적으로 레이저 광과 같은 매우 간섭성 있거나 (coherent) 또는 부분적으로 간섭성 있는 광원들이 샘플을 조명하기 위해 사용된다. 가장 기본적인 셋업에서, 광원으로부터의 광은 2개의 빔인, 오브젝트 빔 및 레퍼런스 빔으로 스플릿된다. 오브젝트 빔은 광학 시스템을 통해 샘플로 보내지고 샘플과 상호작용하여, 오브젝트의 광학 특성들 및 3D 형상에 의존하는 광의 위상 및 진폭을 변화시킨다. 샘플 상에 반사되거나 또는 샘플을 통해 투과된 오브젝트 빔은 이후 (예를 들어 미러들 및/또는 빔 스플리터들의 세트에 의해) 레퍼런스 빔과 간섭하게 되어, 그 결과 디지털로 기록되는 간섭 패턴을 초래한다. 오브젝트 빔과 레퍼런스 빔이 비슷한 진폭을 가지는 경우 홀로그램이 보다 정확하기 때문에, 흡수 엘리먼트를 레퍼런스 빔에 도입시켜 레퍼런스 빔의 진폭을 오브젝트 빔의 수준으로 감소시킬 수 있지만, 흡수 엘리먼트는 레퍼런스 빔의 위상을 변경시키지 않거나 또는 기껏해야 위상을 전체적으로, 즉 레퍼런스 빔이 흡수 엘리먼트를 통과하는 위치 및 방법에 의존하지 않고 변화시킨다. 기록된 간섭 패턴은 오브젝트의 광학 특성들 및 3D 형상에 의존하는 위상 및 진폭 변화에 대한 정보를 함유한다.
홀로그램을 만드는 대체 방식은 인라인 홀로그래픽 기술을 사용하는 것에 의한다. 인라인 DHM 은 보다 전통적인 DHM 과 유사하지만, 빔을 스플릿하지 않으며, 적어도 빔 스플리터 또는 다른 외부 광학 엘리먼트에 의해 스플릿하지 않는다. 인라인 DHM 은 입자들의 너무 뻑뻑하지 않은 용액, 예를 들어 유체에서 세포들을 보도록 사용되는 것이 가장 바람직하다. 이로써, 적어도 부분적으로 간섭성 있는 광의 일부 부분은 입자들과 상호작용하지 않고 샘플을 통과하고 (레퍼런스 빔), 그리고 입자들과 상호작용하는 광 (오브젝트 빔) 과 간섭하여, 디지털로 기록 및 프로세싱되는 간섭 패턴이 생기게 할 것이다. 인라인 DHM 은 투과 모드로 사용되고, 상대적으로 긴 간섭성 길이 (coherence length) 를 갖는 광을 필요로 하고, 그리고 샘플들이 너무 두껍거나 또는 뻑뻑한 경우에는 사용될 수 없다.
미분 DHM (DDHM) 라 불리는 다른 DHM 기술은 이를 테면 유럽 특허 EP 1 631 788 에 개시되어 있다. DDHM 은 레퍼런스 빔과 오브젝트 빔을 실제로 이용하지 않는 다른 기술들과 상이하다.
현 발명에서 사용되는 DHM 은 종래의 디지털 홀로그래픽 마이크로스코프 (DHM), 또는 미분 디지털 홀로그래픽 마이크로스코프 (DDHM) 를 구비할 수도 있다. 현 출원에서의 용어 DHM 의 사용은 모든 종류의 디지털 홀로그래픽 마이크로스코프들을 함축하고, 단순히 종래의 DHM 에 한정되지 않는 것으로 이해해야 한다.
진단 세팅에서의 DHM 의 사용은 많은 이점들을 가지며, 이 이점들이 현 발명에서와 같은 진단 세팅에서 구현하기에 이상적인 기술로 되게 한다. 명시야 (bright field) 이미지 이외에, 위상 시프트 (phase shift) 이미지도 역시 작성된다. 위상 시프트 이미지는 DHM 에 대해 고유한 것이며 광학 거리에 대한 정량화가능한 정보를 제공한다. 반사 DHM 에서, 위상 시프트 이미지는 오브젝트의 토포그래피 이미지를 형성한다.
살아있는 생물학적 세포들과 같은 투명한 오브젝트들은 전통적으로 위상 콘트라스트 마이크로스코프 또는 미분 간섭 콘트라스트 마이크로스코프에서 시인된다. 이 방법들은 명시야 이미지를 위상 시프트 정보에 의해 왜곡함으로서 위상 시프트되는 투명한 오브젝트들을 가시화한다. 명시야 이미지를 왜곡하는 대신에, 투과 DHM 은 오브젝트의 광학 두께를 나타내는 별도의 위상 시프트 이미지를 작성한다. 즉, 디지털 홀로그래픽 마이크로스코피는 투명한 오브젝트들을 가시화하고 정량화하는 것을 가능하게 하며, 따라서 정량적 위상 콘트라스트 마이크로스코피로도 또한 지칭된다. 또한, DHM 은 준세포 (subcellular) 구조들의 3차원 촬상을 허용한다.
샘플 이미지는 주어진 초점 거리에서 산정된다. 하지만, 기록된 홀로그램이 모든 필요한 오브젝트 파두 (wave front) 정보를 함유하기 때문에, 마이크로스코프 대물렌즈 (objective) 의 초점면이 아닌 오브젝트에 초점을 다시 맞추는 것이 가능하다. 오브젝트 파두가 다중 각들로부터 기록되는 DHM 시스템에서는, 오브젝트의 광학 특성들을 충분히 특성화하고 오브젝트의 토모그래피 이미지들을 작성하는 것이 가능하다.
더욱이, DHM 시스템의 일부가 촬상 렌즈 (image forming lens) 를 가지지 않기 때문에, 전통적인 광학 수차 (optical aberrations) 는 이들 DHM 에 적용되지 않는다. 광학 수차는 재구성 알고리즘의 설계에 의해 "교정"된다. 광학 셋업을 정확히 모델링하는 재구성 알고리즘은 광학 수차를 겪지 않을 것이다. 광학 마이크로스코피 시스템들에서, 광학 수차는 전통적으로 렌즈들을 복잡하고 고가인 촬상 마이크로스코프 대물렌즈에 조합함으로써 교정된다. 더욱이, 고배율에서의 협소한 초점 심도는 정밀한 기구 (mechanics) 를 요구한다. 마지막으로, DHM 시스템에 필요한 컴포넌트들은 저가의 광학 및 반도체 컴포넌트, 예컨대, 레이저 다이오드 및 이미지 센서이다. DHM 의 자동 초점 기능과 조합하여 낮은 컴포넌트 비용은, DHM 시스템들을 매우 저비용으로 제작하는 것을 가능하게 한다.
현 발명의 측면에서, 용어 '파라미터'는 샘플과 상관되는 구체적인 특성으로서 이해되어야 하며, 이것은 디지털 홀로그래픽 마이크로스코피에 의해 획득된 홀로그래픽 정보로부터 획득되거나 또는 도출된다. 상기 파라미터의 종류는 샘플의 속성에 크게 의존할 것이고, 그리고 상기 샘플의 정량적 특성, 조성 특성, 물리적 특성, 화학적 특성, 물리화학적 특성과 관련될 수도 있으며 이들을 배제하지 않는다.
바람직한 실시형태에서, 상기 샘플이 세포 샘플을 구비하는 경우, 세포 파라미터들은 상기 세포 샘플에 존재하는 세포들 및 세포 종류들과 관련되는 세포 샘플로부터 획득되고, 상기 세포 파라미터들은 홀로그래픽 정보의 정량적 분석으로부터 도출된다. 이들 세포 파라미터들은 세포 샘플, 세포 종류들 및 개별 세포들의 분류를 결정할 것이다. 바람직하게, 세포 파라미터들은 예를 들어 홀로그램 분석 프로세서 또는 자동화 이미지로 상기 DHM 에 연결되는 컴퓨터에 의해 도출될 수 있다.
상기 세포 분류는 그들의 특징들 및 특성들에 따라 상이한 그룹들에서의 세포들의 등급매김 또는 분류로서 이해되어야 하며, 상기 특징들 및 특성들은 암과 같은 질병의 잠재적 존재와 연관되고, 그리고 상기 특징들, 특성들 및 등급 매겨진 그룹은 상기 질병의 진행을 나타낸다. 바람직하게, 분류는 예를 들어 상기 DHM 에 연결되는 컴퓨터에 의해 자동화 프로세스로 일어날 수 있다.
바람직한 실시형태에서, DHM 에 의해 획득된 홀로그래픽 정보의 정량적 분석에 의해 도출된 세포 파라미터는 광학적 핵 높이를 구비한다. 다른 바람직한 실시형태에서, 세포 파라미터는 상기 광학적 핵 높이를 구비하여, 세포질의 광학적 높이, 핵소체의 광학적 높이 및 그 임의의 비율을 구비한다. 바람직한 실시형태에서, 이들은 세포 샘플에서의 상기 세포들을 분류하기 위한 주요 표식 및/또는 파라미터들이다. 용어 "광학적 핵 높이"는 그 높이 방향으로 광이 핵을 가로지르는데 걸리는 시간에 비례하는 거리로서 이해되어야 하고, 그리고 핵의 광학 성질로서의 물리적 높이, 특히 가능하게는 평균화된, 그 굴절률 모두에 의존한다. 이 문헌에서는, 절대 수치를 사용하여 광학적 핵 높이를 나타낼 때마다, 문맥에서 달리 나타내지 않는 한, 비례 상수는 진공에서의 광 속도이다. 더욱이, 명확히 다르게 언급되지 않는 한, 광학적 핵 높이는 이 문헌에서 액체 매질의 광학적 높이를 참조하여 표현되고, 이 경우 광학적 높이는 광이 높이 방향으로 핵을 가로지르는데 걸리는 시간과 광이 액체 매질에서 동일한 거리를 가로지는데 걸리는 시간의 차이에 비례한다. 일반적으로, 굴절률을 실제 물리적 높이와 곱함으로써 획득된 결과로서 광학적 핵 높이를 정의할 수 있다.
본 발명자들은, 세포 핵의 광학적 높이가 세포의 악성 상태와 상관된다는 것을 알아냈다. 전암 상태의 세포 및 악성 세포가 정상의 양성 세포들과 비교되는 경우 보다 큰 광학적 높이를 가지는 것으로 보여졌다. 이로써, 파라미터 광학적 핵 높이, 또는 광학적 핵 높이를 구비하는 임의의 비율은 정상의 건강한 세포들을 구별하기 위해 사용될 수 있으며, 그리고 이상 특징들을 나타내는 세포들은 악성과 관련되는 경우가 종종 있다.
더욱 바람직한 실시형태에서, 상기 홀로그래픽 정보로부터 도출된 다른 세포 파라미터들은 세포 양, 핵 사이즈, 핵 체적, 핵 사이즈 가변성, 핵 체적 가변성, 염색질 텍스춰, 세포 사이즈, 세포 형태 또는 형상 및 세포 모르폴로지 또는 비율과 같은 그 임의의 조합을 구비한다.
여기서 사용되는 용어 "세포 모르폴로지"는 일반적으로 세포의 형태, 구조 및 구성을 말하고, 그리고 세포의 내부 또는 외부 부분의 형상, 색상 또는 패턴과 같은 세포 외관의 양태들을 포함할 수도 있다.
여기서 사용되는 용어 "세포의 형태 또는 형상"은 원형 세포와 같은 통상적인 세포 형태, 타원형 세포, 슈모 (shmoo) 상의 세포들, 덤벨과 같은 분할 형태, 별모양 세포 형태, 편평한 세포, 비늘 모양의 (scale-like) 세포, 기둥형상 세포, 함입된 세포, 볼록하게 형성된 벽을 갖는 세포, 오목하게 형성된 벽을 갖는 세포, 연장부, 아펜딕스 또는 섬모의 존재, 각도 또는 코너의 존재 등을 말한다. 통상적인 모르폴로지 및 형태는 당업자에게 알려져 있을 수 있고, Junqueira et al., 2002, Basic Histology, Mcgraw-Hill editors 로부터 도출될 수 있다.
여기서 사용되는 용어 "세포 사이즈"는 세포의 물리적 치수, 주로 세포의 표면적으로서 이해되어야 한다.
용어 "핵 사이즈"는 세포 핵의 표면적 및 상기 세포 핵이 채택하는 형태로서 이해되어야 하고, 형태는 통상적으로 원형 또는 타원형이다.
여기서 사용되는 용어 "핵 사이즈 가변성"은 분석되는 모든 핵 사이즈의 통계적 분포의 가변성으로서 이해되어야 한다.
여기서 사용되는 용어 "염색질 텍스춰"는 핵 중의 염색질의 입도 (granulometric) 특성으로서 이해되어야 한다.
현 발명의 일 실시형태에서, 파라미터들 핵 사이즈, 핵 사이즈 가변성, 염색질 텍스춰, 세포 사이즈, 세포 형태 또는 형상 및 세포 모르폴로지는 상기 세포, 세포 종류 및 세포 샘플을 분류하기 위해서 사용되는 유일한 세포 파라미터들이다.
보다 바람직한 실시형태에서, 파라미터 광학적 핵 높이, 또는 광학적 핵 높이 및 제 2 파라미터를 구비하는 임의의 비율은 상기 세포, 세포 종류 및 세포 샘플의 분류를 위해 이용된다.
바람직한 실시형태에서, 파라미터들 광학적 핵 높이 다음에, 상기의 획득된 파라미터들 핵 사이즈, 핵 체적, 핵 사이즈 가변성, 핵 체적 가변성, 염색질 텍스춰, 세포 사이즈, 세포 형태 또는 형상 및 세포 모르폴로지가 상기 세포, 세포 종류 및 세포 샘플을 분류하기 위해서 동일하게 이용된다.
바람직한 실시형태에서, 세포 샘플의 상기 세포들은 세포들의 분류 이전에 식별될 것이다. 당업자에게는 다양한 파라미터들에 기초하여 세포들의 식별이 일어날 수 있음이 명백해야 한다. 보다 바람직한 실시형태에서, 상기 식별은 세포 파라미터 세포 사이즈를 통해서 일어난다. 현 발명에 따른 방법을 이용하는 시스템은, 상기 세포 샘플에 존재하는 세포들의 소정의 미리정의된 서브세트들을 단지 분류하도록, 그리고, 상기 미리정의된 서브세트들에 속하지 않은 구분된 세포들을 무시하도록 미리 설정될 수 있으며, 세포들의 상기 서브세트들은 상기 세포 샘플에서 식별되는 특정 세포 종류들에 결부된다. 바람직한 실시형태에서, 세포들의 상기 미리정의된 서브세트는 세포 샘플의 분석 및 그와 관련된 진단에 대해 결정적인 세포들인 한편, 비분석된 다른 세포들은 불필요한 것으로 간주되어야 한다. 이를 테면, 혈액 세포들과 같은 세포들은 암 세포들의 존재의 검출에 대해 무관하다. 이로인해, 바람직한 실시형태에서는, 세포 샘플에서 식별된 세포 종류들의 서브세트들만이 분류되고 있다. 이를 테면, 세포 샘플이 자궁경부 샘플을 구비하는 바람직한 경우, 세포 샘플에서의 상기 대부분의 세포들은 표층 편평상피 세포들 (superficial squamous cells), 중층 편평상피 세포들 (intermediate squamous cells), 기저 세포들 (parabasal cells) 및 방기저 세포들 (parabasal cells) 로서 식별될 수 있다. 남아있는 세포들은 적혈구 세포들, 대식세포들 (macrophages), 림프구들 및 미생물들을 구비한다. 현 발명에 따른 방법 및 그 관련 시스템은 상기 표층 편평상피 세포들, 중층 편평상피 세포들, 기저 세포들 및 방기저 세포들을 분류하고 이에 대해 스코링 팩터를 지정하기 위해서 미리 설정될 수 있는데, 그 이유는 이들이 세포 샘플을 진단하기에 필수적인 것들이기 때문이다. 도 1은 세포 샘플에 존재하는 세포들의 세포 종류를 식별하기 위한 현 발명의 실시형태에 따른 판단 트리를 도시하며, 상기 세포 샘플은 액상 자궁경부 샘플이고 그리고 상기 세포들은 DHM 에 의해 획득된 세포 사이즈 파라미터를 통해 식별된다. 바람직하게, 세포들은 소정의 세포 종류에 속하는 것으로 식별된다. 자궁경부 샘플의 경우, 이 세포 종류들은 표층 편평상피 세포들, 중층 편평상피 세포들, 방기저 세포들, 기저 세포들, 선세포들 (glandular cells) 및 적혈구 세포들, 림프구들, 대식세포들을 구비한다. 적혈구 세포들, 림프구들, 대식세포들의 3가지 종류들은 암 세포들을 검출하는 경우 보다 덜 중요하다. 우선적으로, 세포들은 세포 사이즈와 관련하여 미리정의된 임계값 세트에 의해 식별될 것이다. 이를 테면, 세포 사이즈가 45 ㎛ 이상인 엘리먼트들 또는 세포들은 표층 편평상피 세포들과 일치하고; 세포 사이즈가 30 ~ 45 ㎛ 인 세포들은 중층 편평상피 세포들과 일치하고; 세포 사이즈가 15 ~ 30 ㎛ 인 세포들은 기저, 방기저 및 선 세포들과 일치한다. 15 ㎛ 초과하는 엘리먼트들 또는 세포들은 적혈구 세포들, 림프구들, 대식세포들, 림프구들 및 미생물들과 일치한다. 비록 15 ㎛ 초과하는 엘리먼트들 또는 세포들은 분류되지 않지만, 이 세포들은 카운트되는 것이 바람직하며, 그 이유는 그 풍부한 존재, 특히 림프구들의 풍부한 존재가 존재 중인 염증을 나타낼 수도 있기 때문이다.
또 다른 실시형태에서, 상기의 획득된 세포 파라미터들은, 상기 세포들을 분류하기 위해서, 공지된 세포 파라미터들과 관련된 임계값들의 세트를 구비하는 임계값 데이터베이스와 비교되고 상관된다. 여기서 사용되는 용어 "임계값 데이터베이스"는 샘플과 관련된 레퍼런스 파라미터들 또는 레퍼런스 정보의 임의의 적합한 컬렉션을 말한다. 상기 샘플이 세포 샘플을 구비하는 경우, 상기 임계값 데이터베이스는 상기 언급된 파라미터들 중 적어도 하나를 구비하고, 그리고 세포 사이즈, 세포 모르폴로지, 정의된 영역에서의 세포들의 수, 세포핵의 광학적 밀도, 핵의 광학적 높이, 세포질의 광학적 높이, 핵과 세포질의 광학적 높이간의 비율, 세포의 핵과 세포질간의 비율, 세포의 색상, 핵의 색상, 세포벽의 색상, 액포 (vacuoles) 의 수와 형태, 미토콘드리아의 수와 형태와 같은 내부 세포 구조의 수와 형태, 염색체 구조와 같은 분할 관련 구조, 세포 내의 핵의 위치 및/또는 핵의 행태, 사이즈, 모르폴로지, 세포들의 연합, 세포들의 독립도, 세포의 체적, 세포 사이즈에 대한 세포벽 길이의 비율, 이미지에서의 동일 또는 유사한 세포들의 수, 또는 세포 내의 파열, 균열, 구멍 또는 모공의 수에 대한 데이터를 포함할 수도 있다. 대응되는 정보는 임의의 적합한 포맷으로 저장될 수도 있다. 레퍼런스 파라미터들 또는 레퍼런스 정보는 미리정의된 임계 값들의 형태로 저장될 수도 있고, 이것은 미리정의된 디폴트 값들과 측정값들의 빠르고 신뢰할만한 비교를 허용한다. 이러한 임계 값들이 충족되지 않는 경우, 차선의 또는 비충족된 파라미터 기준에 대해 전문의 또는 오퍼레이터에게 알리는 경고 또는 정보 신호가 생성될 수도 있다. 일 실시형태에서, 상기 임계값 데이터베이스는, 동일한 획득된 파라미터에 관한 것이지만, 샘플의 정확한 분석에 영향을 줄 수 있는 샘플의 고유 특성들을 고려하는, 임계값들의 상이한 세트들을 저장한다. 이를 테면, 샘플에서 사용되는 매질과 관련되어, 임계값들의 상이한 세트가 저장될 수 있다. 이 매질들의 굴절률은 상이할 수 있기 때문에, 획득된 파라미터들도 또한 상이할 것이다. 획득된 파라미터들을 고려하는 임계값들의 상이한 세트들을 제공함으로써, 샘플의 이상 분석이 회피된다.
일 실시형태에서, 상기 임계값 데이터베이스와 획득된 파라미터들의 비교에 기초하여, 상기 샘플의 구성성분들의 샘플에 스코링 팩터가 지정된다. 상기 스코링 팩터는 상기 샘플의 현 상태, 아이덴티티, 핑거프린트, 품질, 속성, 종류 및/또는 클래스에 대한 측정치이다. 상기 스코링 팩터는 쿼리들의 사용에 의해 지정된다.
바람직한 실시형태에서, 스코링 팩터는 상기 적어도 하나의 세포 파라미터 및 임계값 데이터베이스의 비교에 기초하여 세포들에 지정된다. 상기 임계값 데이터베이스는 홀로그래픽 디바이스와 연관된다. 일 실시형태에서, 상기 임계값 데이터베이스는 국부적으로 내부 서버에, 이를 테면, 상기 세포 샘플을 분석하는 전문의에 의해 바로 접근가능하게 저장될 수 있다. 이 방식으로 전문의는 그의 컴퓨터 또는 내부 서버에 저장된 데이터베이스의 자신의 버전을 살필 수 있다. 보다 바람직한 실시형태에서, 상기 임계값 데이터베이스는 외부 서버에 저장되며, 이것은 획득된 홀로그래픽 정보를 상기 외부 서버에 전송하는 것을 요구한다. 상기 스코링 팩터들은 상기 내부 또는 외부 서버에 쿼리들의 사용에 의해 지정된다. 다른 보다 바람직한 실시형태에서, 상기 데이터베이스 및 쿼리들은 클라우드 컴퓨팅 (cloud computing) 에 적용가능하고, 클라우드에서 저장 및/또는 컴퓨팅되는 것이다. 도 2는 액상 자궁경부 세포 샘플에 존재하는 세포들의 분류를 위한 현 발명의 실시형태들에 따른 판단 트리를 도시한다. 분류는 DHM 을 통해 획득된 파라미터들을 고려함으로써 일어난다. 바람직한 실시형태에서, 상기 분류는 상기 세포 샘플에 존재하는 세포 종류들의 미리정의된 서브세트에 대해서만 일어난다.
다른 실시형태에서, 상기 획득된 세포 파라미터들과 상기 임계값 데이터베이스로부터의 파라미터들의 비교에 기초하여 상기 각각의 세포, 세포 종류 및/또는 세포 샘플은 스코링 팩터 Sc 가 지정되고, 상기 스코링 팩터 Sc 는 세포들, 세포 종류들 및/또는 세포 샘플의 분류를, 구체적으로 질병과 관련하여 결정한다. 스코링 팩터 Sc 는 소정의 세포, 세포 종류 또는 세포 샘플에 지정된 수치 또는 진단 상태로서 정의되며, 상기 수치 또는 진단 상태는 상기 세포들, 세포 종류들 및/또는 세포 샘플과 연관된 획득된 파라미터들과 임계값 데이터베이스의 비교에 기초한다. 상기 스코링 팩터는, 바람직하게 암과 같은 질병의 존재 또는 부존재와 관련하여, 세포의 상태의 일반적인 표시로서 이해되어야 한다.
바람직한 실시형태에서, 상기 지정된 스코링 팩터는 세포들, 세포 종류들 및 세포 샘플이 3개의 서브그룹들, 양성, 비결정 (undetermined) 및 이형성 (dysplastic) 또는 악성으로 세분화될 수 있는 진단 상태이다. 현 발명의 목적을 위해서, 용어 양성은 정상 및 어떠한 비정상들도 나타내지 않는 것으로서 이해되어야 하고, 이로써 질병 존재 또는 발전 우려를 나타내는 것으로 이해되어서는 안된다. 용어 악성 또는 이형성은, 특히 세포들의 레퍼런스 세트, 세포 파라미터들 또는 임계값들과 비교하여, 비정상 또는 이상으로 여겨져야 하는 명확한 특징들 및 특성들을 함유하는 것으로 이해되어야 한다. 악성의 존재는 질병의 존재 또는 발전을 명확히 나타낸다. 용어 비결정은 양성 및 악성 모두의 특징들을 구비하는, 이례적인 것으로 이해되어야 한다. 샘플에서의 비결정 세포들의 풍부한 존재는 세포 샘플을 정확하게 진단하기 위해서 전문의에 의해 샘플의 2차 분석을 종종 필요로 할 것이다. 상기 세포 샘플이 자궁경부 샘플인 경우, 상기 비결정 세포들은 ASCUS 세포들로 라벨링된다. ASCUS 세포들의 존재는 세포들의 전암 상태를 나타낼 것이지만, 동일하게 질 또는 자궁경부 염증 또는 HPV 감염과 같은 감염의 신호일 수도 있다. ASCUS 세포들의 존재는 병리학자에 의해 검사의 추가 진단 테스트들을 필요로 한다.
다른 바람직한 실시형태에서, 구체적으로 상기 세포 샘플이 자궁경부 세포 샘플인 경우, 상기 지정된 스코링 팩터는 세포들, 세포 종류들 및 세포 샘플이 서브그룹들로 세분화될 수 있는 진단 상태이며, 상기 서브그룹들은 양성, (자궁경부 상피내 종양 (Cervical Intraepithelial Neoplasia)) CIN1, CIN2, CIN3 또는 CIN4 이다.
또 다른 바람직한 실시형태에서, 상기 스코링 팩터는 베데스다 스코링 시스템 (Bethesda Scoring System) (1988, 1991 또는 2001) 과 관련된다.
또 다른 실시형태에서, 상기 스코링 팩터는 암 세포들 및 암 종류들을 단계화하기 위해서 당업자에 의해 일반적으로 알려져 있는 다른 스테이징 시스템들과 관련될 수 있다. 다른 스테이징 시스템들의 예들은 이를 테면 TNM (Tumor, Node, Metastasis) 스테이징 시스템, 앤 아버 (Ann Arbor) 스테이징 시스템, 코츠월드 (Cotswold) 시스템, FIGO 시스템이다.
일 실시형태에서, 상기 지정된 스코링 팩터는 오로지 세포들의 광학적 핵 높이 또는 상기 광학적 핵 높이 파라미터를 구비하는 비율에 기초한다. 스코링 팩터는, 광학적 핵 높이의 미리 설정된 임계값과 비교하는 때, 식별된 세포에 지정될 것이다. 바람직한 실시형태에서, 상기 자궁경부 세포들은 이들이 0.1 ~ 0.4 ㎛ 의 광학적 핵 높이를 나타내는 경우 양성으로 분류되는 한편, 광학적 핵 높이가 0.5 ~ 1 ㎛ 인 세포들은 악성으로 분류된다. 0.4 ~ 0.5 ㎛ 의 값들을 갖는 세포들은 비결정으로 분류된다.
다른 실시형태에서, 스코링 팩터 Sc 는 고려 (ponderation) 팩터들 px 의 합으로서 지정될 수도 있으며, 상기 고려 팩터들 px 는 DHM 에 의해 획득된 특정 세포 파라미터에 직접 상관된다. 스코링 팩터 Sc 는 일 실시형태에서 다음 식에 의해 정의될 수도 있다:
Sc= pN + pNc + pR + pG + pV
여기서 px 는 세포를 악성으로 정의하는 팩터의 중요성과 결부된 고려 팩터이고, 그리고:
- pN 은 세포의 핵 사이즈와 관련된다. 세포의 핵 사이즈 및 세포질 사이즈의 비가 정상인 경우에는 pN 이 0 이고, 그렇지 않은 경우에는 pN 이 1 이다.
- pNc 는 세포의 핵과 세포질의 비와 관련된다. 이 비가 0.5 인 경우에는 pNc 가 1 이고, 그렇지 않은 경우에는 pNc 가 0 이다.
- pR 은 세포의 형상과 관련된다. 형상이 규칙적인 경우에는 pR 이 0 이고, 그렇지 않은 경우에는 pR 이 1 이다.
- pG 는 염색질의 입도와 관련된다. 입도가 균질한 경우에는 pG 가 0 이고, 그렇지 않은 경우에는 pG 가 1 이다.
- pV 는 세포의 핵 사이즈의 가변성과 관련된다. 가변성이 규칙적인 경우에는 pV 가 0 이고, 그렇지 않은 경우에는 pV 가 1 이다.
상기 스코링 팩터는 DHM 에 의해 평가되는 각각의 세포에 대해 결정된다.
도 2 에 도시된, 바람직한 실시형태에서, 상기 스코링 팩터는 다음과 같이 정의된다.
Sc= pN + pNc + pR + pG + pV + pH
여기서 pH 는 상기 세포의 광학적 핵 높이와 관련된다. 광학적 높이가 규칙적인 경우에는 pH 가 0 이고, 그렇지 않은 경우에는 pH 가 1 이다.
지정된 스코링 팩터가 세포들을 상기 서브그룹 양성, 비결정 또는 악성으로 세분화하는 실시형태에서, 하기 분류가 결정된다:
- Sc 가 0 인 경우에는 상기 분석된 세포가 양성인 것으로 간주되고;
- Sc 가 1 또는 2 인 경우에는 세포가 비결정인 것으로 간주되며, 그리고 마지막으로;
- Sc 가 3 이상인 경우에는 상기 세포가 이형성 또는 악성인 것으로 간주된다.
이것은 단순히 현 발명의 일 실시형태로서 이해되어야 하고, 그리고 상기 스코링 팩터는 바람직한 스테이징 시스템에 따라 다양한 방식으로 정의될 수도 있음이 당업자에게는 명백해야 한다.
다른 실시형태에서, 상기 현 발명은 세포 샘플에서의 세포들의 핑거프린팅에 이용될 수도 있고, 상기 스코링 팩터는, 세포들의 다양한 부류들의 데이터베이스에 저장된 파라미터들과 상기 세포의 획득된 파라미터들의 비교에 기초하여, 아이덴티티 카드 또는 이를 테면 전문의에게 주어진 세포들의 이러한 아이덴티티 카드와 분명하게 연관된 수와 같은 팩터로서 이해되어야 한다. 데이터베이스에 저장된 파라미터들은 이를 테면 획득된 파라미터들의 컬렉션에 기초하여 세포 샘플 중에 존재하는 모든 상이한 세포들을 식별할 수 있다. 획득된 파라미터들의 상기 컬렉션은 데이터베이스에서의 미리정의된 파라미터들의 세트와 비교되며, 각각의 미리정의된 세트는 하나의 특정 세포 종류 또는 세포 아이덴티티와 상관된다. 이 방식으로, 세포 샘플에서의 세포들의 핑거프린팅 또는 식별이 가능하다.
바람직한 실시형태에서, 각각의 분석된 세포의 스코링 팩터들, 그리고 세포 종류 당 스코링 팩터 및 전체 세포 샘플과 연관된 일반적인 스코링 팩터를 구비하여, 홀로그래픽 정보 및 그 프로세싱에 기초하여, 디지털 보고서가 전문의에게 제공될 것이다. 각각의 세포 종류 및 전체 세포 샘플에 대한 상기 스코링 팩터는 개별 세포들에 지정되는 개별 스코링 팩터들로부터 도출된다. 디지털 보고서는 세포 샘플의 진단 평가를 구비하며, 현 발명의 문맥에서 용어 진단은, DHM 에 의해 획득된 파라미터들 및 상기 스코링 팩터에 기초한 세포들의 분류에 따라 악성 또는 전암 세포들이 세포 샘플에 존재하는지의 여부인 것으로 이해되어야 한다. 바람직하게, 상기 디지털 보고서는 악성 및/또는 비결정 세포들의 존재를 전문의에게 신호로 보낼 것이고, 또한 바람직하게 각각의 분류된 세포의 세포 종류에 대한 정보를 제공할 것이다. 더욱이, 디지털 보고서는 전문의에게 DHM 이미지 분석에 의해 획득된 파라미터들을 제공할 것이며, 식별 및 분류가 이 획득된 파라미터들에 기초한다. 바람직하게, 상기 디지털 보고서는 각각의 획득된 파라미터와 상기 임계값 데이터베이스에 저장된 상응하는 임계값들을 동등하게 비교할 것이다. 상기 디지털 보고서는 분석된 샘플, 및 상기 세포 샘플에 존재하는 세포들의 이미지를 동일하게 구비한다. 바람직하게, 상기 이미지들은 상기 홀로그래픽 정보로부터 도출된 3차원 및 2차원 이미지들을 구비한다. 홀로그래픽 정보는 전문의로 하여금 상기 이미지들 및 상기 파라미터들와 스코링 팩터들의 조합에 의해 시각적으로도 객관적으로도 세포들을 평가할 수 있게 한다. 상기 임계값 데이터베이스는 전문의에 의해 접근가능한 내부 서버에 국부적으로 저장될 수 있다.
바람직한 실시형태에서, DHM 에 의해 전문의의 랩에서 획득된 상기 홀로그래픽 정보는 외부 서버로 전송된다. 외부 서버는 전문의의 위치로부터 먼 위치의 서버일 수도 있다. 바람직하게, 상기 외부 서버는 클라우드에서 저장 및/또는 컴퓨팅되는 것이다. 상기 외부 서버는 세포 파라미터들, 상기 홀로그래픽 정보의 분석을 위한 알고리즘 및 임계값 데이터베이스를 저장한다. 상기 홀로그래픽 정보의 분석은 세포 샘플에서의 세포들의 식별, 분류 및 정량화를 구비할 수도 있다. 후속 단계에서, 상기 분석의 결과들은 디지털 보고서의 형태로 전문의에게 재전송된다. 상기 디지털 보고서는 세포 샘플에서의 상기 세포들의 분류 및 스코링 팩터들을 구비하며, 바람직하게 또한 상기 세포 샘플의 2차원 및 3차원 이미지들을 구비한다. 이로써, 전문의는 동시에 세포 샘플, 그 안에 존재하는 세포들 및 세포 종류들의 진단 분석, 바람직하게 또한 그와 관련된 3차원 및 2차원 이미지들을 제공받는다. 상기 디지털 보고서는 세포 샘플을 평가하기 위해 전문의를 위한 진단 툴을 제공한다. 바람직한 실시형태에서, 전문의는 산점도 (scatter plot) 에 의해 세포 샘플에 존재하는 세포들의 디지털 개요를 제공받을 것이며, 각각의 분석된 세포는 상기 산점도에 도트 또는 포인트를 제공한다. 바람직한 실시형태에서, 세포 샘플의 세포 종류들은 상기 산점도의 수직축에 따라 플로팅되는 한편, 상기 세포들과 관련된 스코링 팩터들은 수평축에 따라 플로팅된다. 이 방식으로, 전문의는 그들이 속하는 세포 종류는 물론 소정의 스코링 팩터로 지정되는 세포들의 수 및 세포 샘플의 상태의 즉각적인 개요를 얻는다. 상기 전문의로 하여금 상기 산점도에서 줌인할 수 있게 하는 줌 기능이 제공되어, 세포들을 나타내는 도트들을 보다 상세히 분석하는 것을 허용한다. 줌은 결과적으로, 산점도 상에 상기 도트로 나타낸, 상기 세포들 및/또는 세포 모집단들과 연관되는 3D 및 2D 이미지들을 전문의에게 제공할 것이다. 도 3은 전문의에게 보여질 수도 있는, DHM 에 의해 획득된 샘플에서의 세포들과 관련된 이미지의 예들을 나타낸다. 도 3A는 세포의 위상 콘트라스트 이미지를 도시하는 한편, 도 2B는 DHM 에 의해 획득된, 핵 높이를 도시한, 세포들의 동일 필드로부터의 3차원 이미지를 도시한다. 도 3C 는 DHM 에 의해 획득된, 세포들의 상부도이다. 동시에, 소정의 세포 또는 세포들의 부분 모집단 상에서 줌인하는 경우, 전문의는 상기 세포 및/또는 부분 모집단과 연관되는 파라미터들, 그리고 그와 관련된 스코링 팩터를 제공받을 것이다. 보다 바람직한 실시형태에서, 분석을 제공받은 상기 전문의는 그의 견해에서 상기 세포들, 세포 종류들, 세포 샘플에 지정된 스코링 팩터가 그의 진단과 매칭되는지의 여부를 나타낼 수 있다. 이 견해는, 전문의의 견해가 서버에 의해 제공되는 견해와 비교될 수 있는 상기 외부 서버로 재전송될 것이다. 서버는 분석에 사용되는 알고리즘 및 임계값 데이터베이스의 지속적인 품질 관리의 역할을 하고, 그리고 상기 전문의들의 지견들에 기초하여 임계값 데이터베이스 및 알고리즘이 지속적으로 조절 및 업데이트될 때 동적 시스템을 제공한다. 이로써, 지능적이고, 독자적으로 운영되는 (self-sustaining) 데이터베이스가 생성된다.
다른 보다 바람직한 실시형태에서, 현 발명에 따른 방법은 "협업 진단 (collaborative diagnostics)"의 개념을 허용할 것이다. 현 발명에 있어서, 용어 "협업 진단"은 진단 방법으로서 이해되어야 하며, 여기서 샘플, 바람직하게 세포 샘플의 진단은 흥미로운 관련 분야에서의 전문가들 (예를 들어, 병리학자들, 의사들, 과학자들 등) 의 협업에 의해 회수 (retrieve) 되며, 각각의 상기 전문가는 DHM 및 디지털 보고서에 의해 회수된 데이터에 기초하여, 샘플과 관련된 진단을 말하거나 또는 견해를 제공할 수 있다. 상기 전문가는 독립적일 수 있고, 환자, 세포 샘플 또는 세포 샘플을 획득한 전문의와 직업적으로 연관되어서는 안된다. 상기 전문가는 원격 위치 (협업 진단 플랫폼) 로부터 데이터를 회수하고, 그리고 샘플의 상태에 대한 독립적인 견해/진단을 제공할 수 있다. 상기 진단은 이후 샘플의 최종 진단을 책임지는 전문의 및/또는 다른 전문가들, 협업 진단 플랫폼의 멤버에게 통신된다. 이와 같이, 최종 진단은 환자 및 샘플과 직접적으로 관련된 전문가의 견해/진단과 외부 전문가들의 견해/진단 양자에 기초할 수도 있다.
바람직하게, 상기 임계값 데이터베이스는 상기 샘플에 대한 견해/진단을 제공하는 전문가들 및 전문의로부터의 입력에 기초한, 지능적이고, 독자적으로 운영되는 데이터베이스일 것이다.
바람직하게, 현 발명의 목적을 위해서, DHM 에 의해 획득된 각각의 이미지는 이미지 식별될 것이다. 상기 이미지 식별은 획득된 이미지 및/또는 이미지에서의 오브젝트들과 고유하게 연관되는 식별 태그 또는 코드로서 이해되어야 하고, 그리고 상기 이미지 및/또는 이미지의 오브젝트들을 위한 인식 툴로서의 역할을 하며, 상기 오브젝트들은 바람직하게 세포들이다. 보다 바람직하게, 상기 이미지 식별은 또한 위치 좌표와 같은 위치 정보도 구비한다. 이를 테면, 이미지 내의 각각의 오브젝트에 이미지 식별이 제공되는 경우에는, 상기 이미지 식별은 그 이미지 내의 각각의 오브젝트의 좌표 정보를 구비할 것이다. 이미지 식별은 DHM 에 의해 획득된 파라미터들과 함께 외부 서버로 전송되며, 여기서 특정 이미지 및/또는 이미지 내의 오브젝트들로부터 도출된 상기 모든 파라미터들은 이미지 식별과 고유하게 연관된다. 이를 테면, 하나의 소정 이미지로부터 도출된 모든 파라미터들은 하나의 이미지 식별을 구비하고 이와 연관될 것이며, 상기 이미지 식별은 하나의 이미지에 고유하게 대응된다. 대안으로, 세포와 같은, 획득된 이미지 내에서의, 하나의 오브젝트로부터 도출된 모든 파라미터들은 이미지 식별을 구비하고 이와 연관될 수도 있으며, 이 이미지 식별은 이미지 내의 상기 오브젝트에 고유하게 대응된다. 상기 스코링 팩터들이 획득된 DHM 파라미터들로부터 컴퓨팅되는 경우, 상기 각각의 획득된 스코링 팩터는 후속하여 상기 스코링 팩터를 도출하기 위해 사용되는 상기 파라미터들의 이미지 식별과 연관될 것이다. 이후 스코링 팩터들 및 대응하는 이미지 정보는 전문의에게 다시 통신된다. 상기 스코링 팩터를 이미지 식별에 명확하게 연관시킴으로써, 전문의는, 컴퓨팅된 스코링 팩터의 기초로서의 역할을 하는, 기초 이미지 및/또는 그 이미지 내의 오브젝트들과 제시된 스코링 팩터를 직접 관련시킬 수 있을 것이다. 바람직하게, 상기 산점도 및 세포를 나타내는 각각의 도트는 명확하게 이미지 식별과 연관될 것이다.
제 2 양태에서, 현 발명은 현 발명에 따른 방법을 채용하는 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출을 위한 시스템을 개시한다.
상기 시스템은 바람직하게 다음을 구비한다:
- 조명 수단들, 간섭계 및 서버에 연결되는 디지털 기록 디바이스를 구비하는 디지털 홀로그래픽 마이크로스코프 (DHM);
- 세포 샘플을 구비하는 적어도 하나의 교환가능한 샘플 바이얼 또는 샘플 캐리어; 및
- 상기 세포 샘플에 관한 디지털 보고서를 제공할 수 있는 컴퓨터 또는 프린터.
일 실시형태에서, 상기 서버는 내부 서버이다. 바람직한 실시형태에서, 상기 서버는 상기 세포 파라미터들을 임계값 데이터베이스와 비교하기 위한 알고리즘들을 제공하는 외부 서버이다.
현 발명의 시스템은 빠르고, 신뢰할만하고, 정확하며 그리고 매우 완벽한 방식으로 다수의 세포 샘플들을 분석하기에 이상적으로 적합하다. 샘플들은 캐리어 (이를 테면 마이크로스코프 슬라이드) 상에 또는 샘플 바이얼에 제공될 수도 있다. 바람직하게, 상기 샘플 바이얼들은 이동가능한 샘플 바이얼 홀더에 용이하게 피팅되도록 공지된 치수들을 갖는다. 샘플 바이얼들의 두께는 또한, 각각의 샘플에 대해 마이크로스코프에 초점을 다시 맞출 필요 없이, 디지털 홀로그래픽 마이크로스코프의 전면 초점면이 자동적으로 세포 샘플 내에 떨어지도록 결정된다. 이후 샘플 바이얼 홀더는 이동, 예를 들어, 회전 또는 병진되어, 세포 샘플을 갖는 샘플 바이얼이 간섭계의 대물 렌즈의 전면 초점면에 필수적으로 위치되도록 할 수 있다. 필요한 홀로그래픽 이미지들을 취한 이후, 샘플 바이얼을 갖는 샘플 바이얼 홀더를 멀리 이동시킬 수도 있다. 동시에 또는 후속하여, 세포 샘플을 갖는 샘플 바이얼을 간섭계의 대물 렌즈의 전면 초점면에 필수적으로 위치시키도록, 동일 또는 다른 샘플 바이얼 홀더에서의 다른 샘플 바이얼을 이동시킬 수도 있다. 바람직한 실시형태에서, 시스템은 샘플 바이얼을 구비하고, 상기 샘플 바이얼은 상기 조명 수단의 조명 빔에 투명한 재료를 구비한다.
다른 실시형태에서, 일회용 마이크로-옵티컬 (D)DHM 센서가 샘플 바이얼 자체에 내장되어, 액상 세포 샘플을 담기 위한 단독 엔티티를 제공하고 그리고 (D)DHM 에 의해 상기 바이얼 내용물을 분석한다.
또 다른 실시형태에서, 세포 샘플을 분석하기 위한 시스템은 식별 표시를 갖는 샘플 바이얼 또는 샘플 캐리어를 구비하고, 상기 표시는 고정 표시 및/또는 프로그래밍 가능한 표시일 수도 있다. 상기 표시는 환자의 아이덴티티 및/또는 바이얼의 식별과 상관되며, 바람직하게 기계 판독가능하다. 일 실시형태에서, 상기 표시는 바이얼 및 그 안에 함유된 샘플에 대응되고 이들을 고유하게 식별하는, 바 코드 라벨을 구비한다. 가장 바람직한 실시형태에서, 상기 표시는 RFID 태그를 구비한다. 상기 RFID 태그는 환자 정보 및/또는 상기 전문의의 데이터베이스의 환자 정보와 상관되는 숫자 코드와 연관될 수 있다. 상기 세포 샘플과 연관되는 홀로그래픽 정보가 서버로 전송되는 경우, 표시로부터 도출된 상기 식별 정보가 동일하게 따라 전송된다. 바람직한 실시형태에서, 상기 식별 정보는 전문의에 의해 제공된 정보 및/또는 RFID 에 저장된 정보와 연관된다. 가장 바람직한 실시형태에서, 상기 식별 정보는 익명이고, 그리고 환자의 아이덴티티와 연관될 수 있는 정보를 구비하지 않으며, 이로인해 그의 사생활을 보장한다. 상기 식별 정보는, 이를 테면, 제작자 또는 공급자에 의해 미리 설정된 코드에 의해 바이얼과 연관될 수 있다. 바람직하게, 제공된 식별 정보는 상기 환자의 숫자 코드, 성별, 나이 및/또는 지리적인 위치를 구비한다. 바람직하게 상기 식별 정보는 상기 샘플의 고유 특성들에 대한 정보를 동일하게 구비할 수도 있다. 이를 테면, 상기 샘플이 액상 세포 샘플인 경우, 식별 정보는 세포를 보존 및 고정하는데 사용되는 매질에 대한 정보, 그리고 이를 테면 그 매질 또는 액체의 굴절률에 대한 정보를 구비할 수도 있다 (이를 테면 혈액, 분비물, 또는 소변의 경우). 이 정보는, 샘플 및 샘플 내의 오브젝트들과 관련된 상기 스코링 팩터를 획득하기 위해서 후속하여 론칭되는 쿼리들에 있어서 중요할 수 있다. 이로 인해, 상기 임계값 데이터베이스는 임계값들 및 파라미터들의 그룹들, 정확하게 정확한 분석에 영향을 줄 수 있는 샘플의 이들 고유 특성에 관한 임계값들 및 파라미터들의 그룹들을 저장할 수 있다 (예컨대, 매질의 굴절률). 동시에, 사용된 쿼리들의 세트는 이 샘플의 고유 특성들에 동일하게 조절될 수 있다. 식별 정보를 통해, 또는 수동으로 전문의를 통해 이런 특성들을 시스템에 알림으로써 분석에서의 실수가 방지될 것이다. 대안으로, 이러한 고유 특성들을 시스템에 알리는 경우, 시스템은 획득된 파라미터들을 데이터베이스에 저장된 임계값들의 "디폴트" 상태로 교정할 수 있고, 이로 인해 파라미터들을 이 임계값들과 비교하는 경우 이상 결과들을 회피할 수 있다.
각 샘플 바이얼 또는 캐리어와 상응하는 홀로그래픽 정보 및 디지털 보고서 사이의 결부를 시스템이 유지하기 위해서는, 바람직하게 식별 교정 시스템이 제공된다. 표시는 식별 수단에 의해 읽혀지며, 예컨대, 표시가 바 코드인 경우에는 레이저 스캐너 바 코드 리더에 의해 읽혀지거나, 또는 표시가 RFID 태그인 경우에는 RFID 리더에 의해 읽혀진다. 부가적으로, 초기 샘플 표시에 부가하여, 획득된 홀로그래픽 정보의 날짜 및 시간과 관련된 정보가 부가될 수 있다. 선택적으로, 시스템에 의해 샘플을 분석하는 세포학적 실험실의 이름 또는 다른 식별자도 또한 식별 정보와 연관될 수도 있다.
보다 바람직한 실시형태에서, 세포 샘플을 분석하는 시스템은 상기 홀로그래픽 정보, 그것의 획득된 상기 파라미터들 및 상기 임계값 데이터베이스의 비교에 기초한 보고서를 제공할 수 있는 컴퓨터 또는 프린터를 구비하며, 상기 보고서는 상기 샘플 바이얼 상의 상기 표시와 상관된다. 이전에 언급된 바와 같이, 획득된 홀로그래픽 정보와 함께 서버로 전송된 식별 정보는 샘플, 샘플 바이얼 또는 캐리어, 그리고 마침내 작성된 디지털 보고서와의 상관관계를 유지한다.
홀로그래픽 이미지의 취득은 조명 수단을 필요로 한다는 것이 명백하다. 본 실시형태에서, 이 조명 수단으로부터의 광은 공간적으로 그리고 일시적으로 부분적으로 간섭성 있는 광, 그리고 매우 상관된 레이저 광을 구비할 수도 있다. 공간적으로 그리고 일식적으로 부분적으로 간섭성 있는 광은 예를 들어 LED 에 의해 제조될 수 있다. LED 는 레이저보다 더 싸며, 알려진 파장을 중심으로 하는 스펙트럼을 갖는 광을 제조하며, 이 광은 공간적으로 그리고 일시적으로 부분적으로 간섭성이 있으며, 즉, 레이저 광만큼 간섭성이 있는 것은 아니지만, 애플리케이션들을 위해 목전에 필요한 품질의 홀로그래픽 이미지들을 제조하기에는 충분한 간성섭이 여전히 있다. LED들은 또한 많은 상이한 파장들에 대해 이용가능하다는 이점들을 가지며, 그리고 사이즈가 매우 작고, 사용하거나 또는 필요한 경우 교체하기가 용이하다. 따라서, 홀로그래픽 이미지들을 획득하기 위해 공간적으로 그리고 일시적으로 부분적으로 간섭성 있는 광을 사용할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 것은, 이러한 방법을 구현하기에 보다 비용 효과적인 디바이스들을 유도할 것이다.
또 다른 양태에서, 본 발명은 홀로그래픽 정보와 연관된 임계값들을 구비하는 데이터베이스를 업데이트 및/또는 개선하기 위한 방법을 제공하며, 다음 단계들을 구비한다:
- 홀로그래픽 정보가 디지털 홀로그래픽 마이크로스코피 (DHM, digital holographic microscopy) 를 사용하여 획득되는 것을 특징으로 하는, 샘플과 연관된 홀로그래픽 정보를 획득하는 단계;
- 상기 홀로그래픽 정보로부터 적어도 하나의 파라미터를 도출하는 단계;
- 상기 파라미터를 데이터베이스에 저장된 상기 임계값들과 비교하는 단계;
- 상기 파라미터와 상기 임계값들의 상기 비교에 기초하여 스코링 팩터를 컴퓨팅하는 단계;
- 상기 스코링 팩터를 전문의에게 보고하는 단계;
- 상기 스코링 팩터와 관련하여 상기 전문의의 피드백을 획득하는 단계; 및
- 상기 피드백에 기초하여 상기 데이터베이스를 업데이트하는 단계.
이것은 상기 스코링 팩터를 컴퓨팅하기 위해 사용되는 임계값들의 지속적인 업데이트 및 최적화를 허용하며, 그 결과 보다 신뢰할 수 있는 결과들을 초래한다. 이로써, 지능적이고, 독자적으로 운영되는 데이터베이스가 생성된다. 현 발명은 동일하게 '협업 진단' 개념의 일부일 수도 있으며, 샘플과 관련된 입력은 샘플과 직접적으로 연관된 전문의에 의해 그리고 독립적인 전문가들, 협업 진단 플랫폼의 멤버에 의해 획득된다.
바람직하게, 상기 홀로그래픽 정보는 상기 적어도 하나의 파라미터의 도출 및/또는 상기 스코링 팩터의 컴퓨팅을 위해 서버에 전송된다. 상기 서버는 적어도 하나의 파라미터의 도출 및/또는 스코링 팩터의 컴퓨팅을 위한 쿼리들을 제공한다. 또 다른 실시형태에서, 상기 데이터베이스 및 쿼리들은 클라우드 컴퓨팅에 적용가능하고, 클라우드에서 저장 및/또는 컴퓨팅되는 것이다. 바람직한 실시형태에서, 이들 쿼리들은 전문의의 상기 피드백에 기초하여 조정될 수 있다 (지능적이고, 독자적으로 운영되는 데이터베이스).
바람직한 실시형태에서, 상기 시료는 세포 샘플이고, 보다 바람직하게 액상 세포 샘플이다.
보다 바람직한 실시형태에서, 샘플과 연관된 식별 정보는 동일하게 상기 데이터베이스에 저장된다. 상기 식별 정보는 샘플을 분석하는 랩, 샘플의 속성, 샘플링의 날짜를 구비할 수도 있다. 시료가 인간의 동물과 같은 살아있는 독립체로부터 취해지는 경우, 상기 식별 정보는 상기 독립체의 아이덴티티와 연관된 정보를 구비할 수도 있다.
다른 바람직한 실시형태에서, 상기 홀로그래픽 정보 및/또는 파라미터들과 연관된 이미지 식별은 상기 데이터베이스에 저장된다.
바람직하게, 상기 세포 샘플에 존재하는 상기 세포들은 컴퓨팅된 스코링 팩터들에 기초하여 식별 및/또는 분류된다.
다른 양태에서, 현 발명은 오브젝트들의 데이터베이스에 관한 것으로 다음을 구비한다:
- 디지털 홀로그래픽 마이크로스코프를 사용하여 오브젝트들을 구비하는 샘플로부터 획득된 홀로그래픽 정보 및/또는 그것의 도출된 파라미터들;
- 상기 홀로그래픽 정보 및/또는 파라미터들의 분석을 위한 임계값들 및 상기 임계값들과 관련된 쿼리들;
- 상기 홀로그래픽 정보 및/또는 파라미터들로부터 도출된 스코링 팩터들;
- 이미지 식별;
- 식별 정보를 구비하고,
데이터베이스의 상기 임계값들 및 쿼리들은 제 3 자로부터 피드백 정보를 받은 것에 기초하여 업데이트되는 것을 특징으로 한다.
상기 제 3 자는, 분석된 샘플과 관련된 스코링 팩터들 및 디지털 보고서를 받고, 그리고 받은 정보 및 홀로그래픽 정보의 분석으로부터의 결과들에 기초하여 상기 샘플을 더욱 분석하는, 자로서 이해되어야 한다. 제 3 자는 독자적으로 상기 샘플을 분석할 수 있고, 그리고 데이터베이스 분석의 결과들을 자신의 지견들과 비교할 수 있다. 바람직하게, 상기 제 3 자는 외부 서버 및 데이터베이스로 피드백을 전송할 수 있다. 이 피드백에 기초하여, 홀로그래픽 정보 및/또는 그와 관련된 파라미터들의 분석을 위해 사용되는 쿼리들 및 임계값들이 업데이트 또는 조정될 수도 있다.
바람직하게, 상기 홀로그래픽 정보 및/또는 그것의 도출된 파라미터들은 식별 정보 및/또는 이미지 식별과 연관된다.
이하, 제한적이지 않은 실시예들 및 실험 데이터를 참조하여, 본 발명을 보다 상세히 설명할 것이다.
실시예 1
CIN2/3 에 대해 HPV Abott® 어세이 (assay) 또는 세포조직 진단으로 확인된 Thinprep® 액상계 세포에 의해 미리 진단된 16명의 선택된 환자들이, 부분적으로 간섭성 있는 레이저 광을 이용하는 홀로그래픽 디지털 마이크로스코프 (DHM) 의 사용에 의해 새로운 Holocyt® 진단 지능 소프트웨어 상에서 분석되었다.
DHM 은 정량적 및 정성적 검사, 및 3차원 세포 촬상에 적합한 것으로 밝혀져 있는 정량적 다초점 위상 콘트라스트 촬상을 가능하게 한다. 188 개의 세포들이 자동화 방식으로 식별 및 측정되었다. 핵/세포 비 (Nucleus/Cell Ratio (NCR)) 및 광학적 높이 델타 (ptical Height Delta (OHD)) 가 3D 홀로그래픽 이미지에서 추출되었다. 광학적 높이 델타는 핵 상부 높이 마이너스 세포질 평균 높이간의 차이이다. NCR 및 OHD 는 2 그룹들: CIN1 또는 CIN 2/3 환자들로 별도로 결정되었다.
이 결과들은 비정상 스미어들 내의 정상 세포들로부터 정상 세포 진단을 갖는 환자들로부터의 정상 세포들과 비교되었다. 데이터는 글로벌 데이터 시트에 이입되었고, 통계 ROC 분석 및 AUC (Area Under de Curve) 가 수행되었다.
Figure pct00001
획득된 결과들의 그래픽 개요는 도 4A 및 도 4B 에 도시되어 있다. 이 객관적인 툴에 의한 세포 모집단 분석은 이형성 세포들에서 NCR 및 OHD 가 증가되었음을 드러낸다. 상관관계는 OHD 와 진단 사이에서 관측될 수 있다. 이 상관관계는 세포학적 진단을 하기 위한 고가의 추가 준비에 대한 요구 없이도 액상 세포 샘플에서의 스미어에서 자동 스코링 알고리즘의 적용을 허용한다. HPV 분석에 대한 것과 같은 상보형 (Complementary) 테스트들도 가능하다.
여기서는 본 발명의 바람직한 실시형태들 및 예시적인 것으로 사료되는 것이 기재되어 있지만, 본 발명의 다른 변형들도 여기서의 교시로부터 당업자에게 명백하게 될 것이다.

Claims (29)

  1. 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법으로서,
    - 세포 샘플을 제공하는 단계;
    - 디지털 홀로그래픽 마이크로스코피 (DHM, digital holographic microscopy) 에 의해 상기 세포 샘플로부터 홀로그래픽 정보를 획득하는 단계;
    - 상기 홀로그래픽 정보로부터 적어도 하나의 세포 파라미터를 도출하는 단계, 및;
    - 상기 세포 샘플의 세포들을 분류하는 단계를 구비하고,
    상기 분류는, 상기 세포 파라미터들에 기초하여, 상기 세포 샘플의 세포들에 대해 스코링 팩터 (Scoring Factor) 를 지정함으로써 일어나는 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 획득된 홀로그래픽 정보로부터 도출된 상기 적어도 하나의 세포 파라미터는 광학적 핵 높이를 구비하는 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 획득된 홀로그래픽 정보로부터 도출된 상기 적어도 하나의 세포 파라미터는 세포 핵 직경, 염색질 텍스춰, 세포 사이즈, 세포 형태 및 세포 모르폴로지를 구비하는 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    이미지 식별은 상기 세포 파라미터들 및 상기 세포 파라미터들의 도출된 스코링 팩터와 연관되는 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 지정된 스코링 팩터는 상기 적어도 하나의 세포 파라미터 및 임계값 데이터베이스의 비교에 기초하는 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 임계값 데이터베이스는 내부 또는 외부 서버에 저장되는 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 스코링 팩터들은 상기 서버의 쿼리들의 사용에 의해 지정되는 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  8. 제 5 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 스코링 팩터들 및 상기 세포 샘플 중의 세포들의 분류를 구비하는 디지털 보고서를 전문의에게 제공하는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 디지털 보고서에 상기 세포 샘플의 2차원 및 3차원 이미지들을 제공하는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 세포들을 분류하기 이전에, 상기 세포 샘플에서 상기 세포들의 세포 종류를 식별하는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 세포 샘플에서 상기 세포 종류를 식별하는 단계는 세포 파라미터 세포 사이즈에 기초하여 일어나는, 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 세포들의 서브세트들만을 분류하고,
    상기 세포들의 서브세트들은 상기 세포 샘플에서 식별되는 특정 세포 종류들에 결부되는 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  13. 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 세포 샘플은 자궁경부 (cervical) 샘플인 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 세포 샘플 중의 상기 세포들은 표층 편평상피 세포들 (superficial squamous cells), 중층 편평상피 세포들 (intermediate squamous cells), 기저 세포들, 방기저 (parabasal) 세포들, 적혈구 세포들, 대식세포들 (macrophages), 림프구들 및 미생물들을 구비하는 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 표층 편평상피 세포들, 중층 편평상피 세포들, 기저 세포들 및 방기저 세포들은 스코링 팩터가 지정되는 것을 특징으로 하는 액상 세포 샘플에서 암 세포들을 검출하고 및/또는 세포들을 분류하는 방법.
  16. 제 1 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 채용하는 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 세포들의 분류를 위한 시스템으로서,
    - 조명 수단들, 간섭계 및 서버에 연결되는 디지털 기록 디바이스를 구비하는 디지털 홀로그래픽 마이크로스코프 (DHM, digital holographic microscope);
    - 액상 세포 샘플을 구비하는 적어도 하나의 교환가능한 샘플 바이얼 또는 샘플 캐리어; 및
    - 상기 액상 세포 샘플에 관한 디지털 보고서를 제공할 수 있는 컴퓨터 또는 프린터를 구비하는, 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 세포들의 분류를 위한 시스템.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 서버는 내부 또는 외부 서버인, 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 세포들의 분류를 위한 시스템.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 서버에는 상기 세포 파라미터들을 임계값 데이터베이스와 비교하기 위한 알고리즘들이 제공되는, 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 세포들의 분류를 위한 시스템.
  19. 제 16 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 교환가능한 샘플 바이얼 또는 샘플 캐리어는 식별 표시를 구비하는, 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 세포들의 분류를 위한 시스템.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 식별 표시는 RFID 를 구비하는, 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 세포들의 분류를 위한 시스템.
  21. 홀로그래픽 정보와 연관되는 임계값들을 구비하는 데이터베이스를 업데이트 및/또는 개선하기 위한 방법으로서,
    - 상기 홀로그래픽 정보가 디지털 홀로그래픽 마이크로스코피 (DHM, digital holographic microscopy) 를 사용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 샘플과 연관된 상기 홀로그래픽 정보를 획득하는 단계;
    - 상기 홀로그래픽 정보로부터 적어도 하나의 파라미터를 도출하는 단계;
    - 상기 파라미터를 데이터베이스에 저장된 상기 임계값들과 비교하는 단계;
    - 상기 파라미터와 상기 임계값들의 상기 비교에 기초하여 스코링 팩터를 컴퓨팅하는 단계;
    - 상기 스코링 팩터를 전문의에게 보고하는 단계;
    - 상기 스코링 팩터와 관련하여 상기 전문의의 피드백을 획득하는 단계; 및
    - 상기 피드백에 기초하여 상기 데이터베이스를 업데이트하는 단계를 구비하는, 데이터베이스를 업데이트 및/또는 개선하기 위한 방법.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 스코링 팩터를 컴퓨팅하기 위해서 상기 도출된 파라미터(들)를 외부 서버에 전송하는, 데이터베이스를 업데이트 및/또는 개선하기 위한 방법.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 파라미터를 도출하고 및/또는 스코링 팩터를 컴퓨팅하기 위해서 외부 서버를 통해 쿼리들을 제공하는, 데이터베이스를 업데이트 및/또는 개선하기 위한 방법.
  24. 제 21 항 내지 제 23 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 샘플과 연관되는 식별 정보를 저장하는, 데이터베이스를 업데이트 및/또는 개선하기 위한 방법.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 샘플은 세포 샘플이고, 보다 바람직하게 액상 세포 샘플인, 데이터베이스를 업데이트 및/또는 개선하기 위한 방법.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 세포 샘플에 존재하는 세포들을 상기 컴퓨팅된 스코링 팩터들에 기초하여 식별 및/또는 분류하는, 데이터베이스를 업데이트 및/또는 개선하기 위한 방법.
  27. 오브젝트들의 데이터베이스로서,
    - 디지털 홀로그래픽 마이크로스코프를 사용하여 상기 오브젝트들을 구비하는 샘플로부터 획득된 홀로그래픽 정보 및/또는 상기 홀로그래픽 정보의 도출된 파라미터들;
    - 상기 홀로그래픽 정보 및/또는 파라미터들의 분석을 위한 임계값들 및 상기 임계값들과 관련된 쿼리들;
    - 상기 홀로그래픽 정보 및/또는 파라미터들로부터 도출된 스코링 팩터들;
    - 이미지 식별;
    - 식별 정보를 구비하고,
    상기 데이터베이스의 상기 임계값들 및 쿼리들은 제 3 자로부터 피드백 정보를 받은 것에 기초하여 업데이트되는 것을 특징으로 하는 데이터베이스.
  28. 제 27 항에 있어서,
    상기 샘플은 세포 샘플이고, 보다 바람직하게 액상 세포 샘플인, 데이터베이스.
  29. 제 27 항 또는 제 28 항에 있어서,
    상기 홀로그래픽 정보 및/또는 상기 홀로그래픽 정보의 도출된 파라미터들은 식별 정보 및/또는 이미지 식별과 연관되는, 데이터베이스.
KR1020147004194A 2011-07-19 2012-07-16 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 분류를 위한 방법 및 시스템 KR20140049562A (ko)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP11174583.2 2011-07-19
EP11174583 2011-07-19
EP2011070571 2011-11-21
EPPCT/EP2011/070571 2011-11-21
PCT/EP2012/063936 WO2013011001A1 (en) 2011-07-19 2012-07-16 A method and system for detecting and/or classifying cancerous cells in a cell sample

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020167022933A Division KR20160103175A (ko) 2011-07-19 2012-07-16 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 분류를 위한 방법 및 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20140049562A true KR20140049562A (ko) 2014-04-25

Family

ID=46603900

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020167022933A KR20160103175A (ko) 2011-07-19 2012-07-16 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 분류를 위한 방법 및 시스템
KR1020147004194A KR20140049562A (ko) 2011-07-19 2012-07-16 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 분류를 위한 방법 및 시스템

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020167022933A KR20160103175A (ko) 2011-07-19 2012-07-16 세포 샘플에서의 암 세포들의 검출 및/또는 분류를 위한 방법 및 시스템

Country Status (8)

Country Link
US (2) US9684281B2 (ko)
EP (1) EP2734955A1 (ko)
JP (1) JP6092206B2 (ko)
KR (2) KR20160103175A (ko)
CN (2) CN108107197B (ko)
BR (1) BR112014001238A2 (ko)
CA (1) CA2842377C (ko)
WO (1) WO2013011001A1 (ko)

Families Citing this family (63)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8891851B2 (en) * 2009-07-15 2014-11-18 Glenn F. Spaulding Home healthcare management system and hardware
US9522396B2 (en) 2010-12-29 2016-12-20 S.D. Sight Diagnostics Ltd. Apparatus and method for automatic detection of pathogens
CN108107197B (zh) * 2011-07-19 2020-05-08 奥维茨奥成像系统公司 用于检测和/或分类细胞样品中的癌细胞的方法和系统
EP2594334A1 (en) 2011-11-21 2013-05-22 Drive O2 Sample vial for digital holographic analysis of a liquid cell sample
EP2798350B1 (en) 2011-12-29 2021-07-28 Sight Diagnostics Ltd. Methods and systems for detecting a pathogen in a biological sample
EP2626686A1 (en) 2012-02-13 2013-08-14 Ovizio Imaging Systems NV/SA Flow cytometer with digital holographic microscope
EP2898310B1 (en) 2012-09-20 2019-05-01 Ovizio Imaging Systems NV/SA Digital holographic microscope with fluid systems
EP3869257B1 (en) 2013-05-23 2024-05-08 S.D. Sight Diagnostics Ltd. Method and system for imaging a cell sample
IL227276A0 (en) 2013-07-01 2014-03-06 Parasight Ltd A method and system for obtaining a monolayer of cells, for use specifically for diagnosis
EP3955042A1 (en) 2013-08-26 2022-02-16 S.D. Sight Diagnostics Ltd. Digital microscopy systems, methods and computer program products
DE102014200911A1 (de) * 2013-10-09 2015-04-09 Siemens Aktiengesellschaft In-Vitro-Verfahren zum markierungsfreien Bestimmen eines Zelltyps einer Zelle
US9430829B2 (en) * 2014-01-30 2016-08-30 Case Western Reserve University Automatic detection of mitosis using handcrafted and convolutional neural network features
ES2959506T3 (es) 2014-03-18 2024-02-26 Univ California Citómetro de flujo paralelo que usa multiplexación por radiofrecuencia, y método
DE102014205535A1 (de) * 2014-03-25 2015-10-01 Siemens Aktiengesellschaft Vorrichtung und in-vitro Verfahren zur markierungsfreien Darstellung und Analyse von Zellen und Kristallen in einer biologischen Probe
US10706260B2 (en) * 2014-06-16 2020-07-07 Siemens Healthcare Diagnostics Inc. Analyzing digital holographic microscopy data for hematology applications
US10614287B2 (en) 2014-06-16 2020-04-07 Siemens Healthcare Diagnostics Inc. Virtual staining of cells in digital holographic microscopy images using general adversarial networks
EP3186778B1 (en) 2014-08-27 2023-01-11 S.D. Sight Diagnostics Ltd. System and method for calculating focus variation for a digital microscope
FR3027107B1 (fr) * 2014-10-09 2019-09-13 Espci Paristech Methode et dispositif de detection optique de nanoparticules dans un echantillon fluide
FR3030749B1 (fr) * 2014-12-19 2020-01-03 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives Methode d'identification de particules biologiques par piles d'images holographiques defocalisees
FR3034196B1 (fr) * 2015-03-24 2019-05-31 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives Procede d'analyse de particules
US10304188B1 (en) 2015-03-27 2019-05-28 Caleb J. Kumar Apparatus and method for automated cell analysis
RU2751241C2 (ru) * 2015-04-09 2021-07-12 Конинклейке Филипс Н.В. Способ и устройство для оценки количества микроорганизмов в таксономической единице в образце
EP3859425B1 (en) * 2015-09-17 2024-04-17 S.D. Sight Diagnostics Ltd. Methods and apparatus for detecting an entity in a bodily sample
KR20230157532A (ko) 2015-10-13 2023-11-16 벡톤 디킨슨 앤드 컴퍼니 다중모드 형광 이미징 유동 세포 계측 시스템
EP3159690A1 (en) 2015-10-22 2017-04-26 Universität Basel Nanomechanical profiling of breast cancer molecular subtypes
EP3338086A4 (en) * 2015-12-30 2018-11-14 VisionGate, Inc. System and method for automated detection and monitoring of dysplasia and administration of chemoprevention
EP3196631A1 (en) 2016-01-19 2017-07-26 Ovizio Imaging Systems NV/SA Digital holographic microscope with electro-fluidic system, said electro-fluidic system and methods of use
CA3018536A1 (en) 2016-03-30 2017-10-05 S.D. Sight Diagnostics Ltd Distinguishing between blood sample components
AU2017263807B2 (en) 2016-05-11 2023-02-02 S.D. Sight Diagnostics Ltd Performing optical measurements on a sample
US11307196B2 (en) 2016-05-11 2022-04-19 S.D. Sight Diagnostics Ltd. Sample carrier for optical measurements
EP3252455A1 (fr) * 2016-05-30 2017-12-06 Biomérieux Dispositif et procede d'acquisition d'une particule presente dans un echantillon
WO2018063914A1 (en) 2016-09-29 2018-04-05 Animantis, Llc Methods and apparatus for assessing immune system activity and therapeutic efficacy
US11636924B2 (en) 2016-09-30 2023-04-25 Molecular Devices, Llc Computer device for detecting an optimal candidate compound and methods thereof
CN108537092B (zh) * 2017-03-02 2020-11-10 爱威科技股份有限公司 变异红细胞识别方法及装置
JPWO2018207361A1 (ja) * 2017-05-12 2020-03-12 オリンパス株式会社 細胞画像取得装置
US9870615B2 (en) 2017-07-19 2018-01-16 Schwalb Consulting, LLC Morphology identification in tissue samples based on comparison to named feature vectors
CN109697450B (zh) * 2017-10-20 2023-04-07 曦医生技股份有限公司 细胞分类方法
TWI637146B (zh) * 2017-10-20 2018-10-01 曦醫生技股份有限公司 Cell classification method
EP3704230A1 (en) 2017-11-01 2020-09-09 Juno Therapeutics, Inc. Process for generating therapeutic compositions of engineered cells
US11921272B2 (en) 2017-11-14 2024-03-05 S.D. Sight Diagnostics Ltd. Sample carrier for optical measurements
WO2019113557A1 (en) 2017-12-08 2019-06-13 Juno Therapeutics, Inc. Process for producing a composition of engineered t cells
CN108364266B (zh) * 2018-02-09 2021-11-30 重庆大学 使用微流控芯片进行细胞全息重建观测的流路结构去除方法
EP3766984A4 (en) 2018-03-12 2021-05-12 FUJIFILM Corporation DETERMINATION PROCESS
BE1026111B1 (nl) * 2018-03-15 2019-10-16 Ovizio Imaging Systems Nv Digitale holografische microscopie voor het bepalen van de status van een virale infectie
CN116088158A (zh) * 2018-07-13 2023-05-09 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种细胞图像处理系统、方法、自动读片装置与存储介质
EP3859006A4 (en) 2018-09-28 2021-11-24 FUJIFILM Corporation DETERMINATION PROCEDURE
KR20210098450A (ko) 2018-10-31 2021-08-10 주노 테라퓨틱스 게엠베하 세포의 선택 및 자극을 위한 방법 및 이를 위한 장치
EP3867768A1 (en) * 2018-11-16 2021-08-25 Sony Group Corporation Information processing apparatus, information processing method, and program
CN111337696B (zh) * 2018-12-18 2024-03-29 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种体外诊断设备及其样本分析方法
US20200200671A1 (en) * 2018-12-20 2020-06-25 Sony Corporation Information processing apparatus, information processing method, and program
CN110060729B (zh) * 2019-03-28 2020-02-28 广州序科码生物技术有限责任公司 一种基于单细胞转录组聚类结果注释细胞身份的方法
EP3997439A4 (en) 2019-07-10 2023-07-19 Becton, Dickinson and Company RECONFIGURABLE INTEGRATED CIRCUITS TO ADJUST CELL SORTING CLASSIFICATION
CN112305245B (zh) * 2019-07-30 2024-04-19 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 样本分析方法及样本分析系统
WO2021041994A2 (en) * 2019-08-30 2021-03-04 Juno Therapeutics, Inc. Machine learning methods for classifying cells
US20220412954A1 (en) 2019-11-05 2022-12-29 Juno Therapeutics, Inc. Methods of determining attributes of therapeutic t cell compositions
WO2021205483A1 (en) * 2020-04-08 2021-10-14 Alifax S.R.L. Method and system to detect and classify bacteria and other cells in a urine sample
CN111524132B (zh) * 2020-05-09 2022-10-18 腾讯医疗健康(深圳)有限公司 识别待检测样本中异常细胞的方法、装置和存储介质
US20230178239A1 (en) 2020-05-13 2023-06-08 Juno Therapeutics, Inc. Methods of identifying features associated with clinical response and uses thereof
KR102639140B1 (ko) 2020-08-14 2024-02-20 연세대학교 산학협력단 조직 검사 방법 및 조직 검사 장치
US11499815B2 (en) 2020-12-08 2022-11-15 International Business Machines Corporation Visual quality assessment augmentation employing holographic interferometry
KR20230159851A (ko) 2021-03-22 2023-11-22 주노 쎄러퓨티크스 인코퍼레이티드 치료 세포 조성물의 효력을 결정하는 방법
CN113447410B (zh) * 2021-06-24 2022-12-23 桂林理工大学 低空无人机探测地面火灾的方法及系统
WO2023230548A1 (en) 2022-05-25 2023-11-30 Celgene Corporation Method for predicting response to a t cell therapy

Family Cites Families (87)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5089416A (en) 1984-12-24 1992-02-18 Caribbean Microparticles Corporation Method of use of non-fluorescent particles to determine fluorescence threshold of a flow cytometer relative to the autofluorescence of samples
US4786594A (en) 1986-05-14 1988-11-22 Syntex (U.S.A.) Inc. Enzyme immunoassay
US5740270A (en) * 1988-04-08 1998-04-14 Neuromedical Systems, Inc. Automated cytological specimen classification system and method
FR2642522B1 (fr) 1989-01-31 1991-05-10 Elf Aquitaine Appareil de mesure de densite optique in situ pour fermenteur
EP0479231B1 (en) 1990-10-01 1996-03-27 Canon Kabushiki Kaisha Apparatus and method for measuring specimen
US5256571A (en) 1991-05-01 1993-10-26 Cytyc Corporation Cell preservative solution
US5495333A (en) 1992-07-24 1996-02-27 Sumitomo Electric Industries, Ltd. Method and apparatus of detecting impurities in fluid
US6026174A (en) * 1992-10-14 2000-02-15 Accumed International, Inc. System and method for automatically detecting malignant cells and cells having malignancy-associated changes
US5733721A (en) * 1992-11-20 1998-03-31 The Board Of Regents Of The University Of Oklahoma Cell analysis method using quantitative fluorescence image analysis
US6924094B1 (en) 1996-02-08 2005-08-02 Affymetrix, Inc. Chip-based species identification and phenotypic characterization of microorganisms
EP2302368B1 (en) 1997-06-09 2017-04-05 EMD Millipore Corporation Method and apparatus for detecting microparticles in fluid samples
GB2330516A (en) 1997-10-22 1999-04-28 Elizabeth Acton Cryopreservation of cell suspensions
US6235536B1 (en) 1998-03-07 2001-05-22 Robert A. Levine Analysis of quiescent anticoagulated whole blood samples
DE19826470C2 (de) 1998-06-13 2001-10-18 Eppendorf Ag Küvettensystem und Küvette
US8131053B2 (en) 1999-01-25 2012-03-06 Amnis Corporation Detection of circulating tumor cells using imaging flow cytometry
US6574401B2 (en) 1999-03-30 2003-06-03 Ceramoptec Industries, Inc. Optical fiber-handpiece combination for medical laser treatments
US6651008B1 (en) 1999-05-14 2003-11-18 Cytokinetics, Inc. Database system including computer code for predictive cellular bioinformatics
DE10016838B4 (de) 2000-04-05 2006-10-19 Jan-Gerd Dipl.-Ing. Frerichs In-situ Mikroskopvorrichtung für Reaktoren
US6394966B1 (en) 2000-09-08 2002-05-28 Diagnostic Cytology Laboratories, Inc. Apparatus and method for removing cells from an endocervical brush in a liquid-based pap test system
US20020164825A1 (en) 2000-09-09 2002-11-07 Wen-Tien Chen Cell separation matrix
US7027633B2 (en) 2000-11-30 2006-04-11 Foran David J Collaborative diagnostic systems
US7050620B2 (en) * 2001-03-30 2006-05-23 Heckman Carol A Method of assaying shape and structural features in cells
US6954667B2 (en) 2001-06-28 2005-10-11 Chemimage Corporation Method for Raman chemical imaging and characterization of calcification in tissue
ES2398088T3 (es) 2001-06-29 2013-03-13 Universite Libre De Bruxelles Procedimiento y dispositivo destinado a la obtención por microscopía de imagenes en tres dimensiones de una muestra
US6943924B2 (en) 2001-12-04 2005-09-13 Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) Apparatus and method for digital holographic imaging
US20030113832A1 (en) 2001-12-14 2003-06-19 Lauf Robert J. Apparatus and method for assaying electrophysiological effects
US20030199649A1 (en) 2002-03-26 2003-10-23 Orbison David Robert Method and apparatus for the controlled dilution of organometallic compounds
GB0215878D0 (en) * 2002-07-09 2002-08-14 Smart Holograms Ltd Cell detection
DE10237082B4 (de) 2002-08-09 2014-12-31 Sartorius Stedim Biotech Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur biotechnologischen Herstellung von Wertstoffen
US20040123234A1 (en) 2002-12-18 2004-06-24 Schemalogic, Inc. Method and system for change control management of shema definition objects
EP1524491A1 (en) 2003-10-16 2005-04-20 Universite Libre De Bruxelles Apparatus coupling an interferometer and a microscope
DK1631788T3 (da) 2003-05-16 2007-07-23 Univ Bruxelles Digitalt holografisk mikroskop til 3D billedfrembringelse og en proces til anvendelse deraf
US20070065810A1 (en) 2003-07-18 2007-03-22 Georgetown University Diagnosis and treatment of cervical cancer
US7286222B2 (en) 2003-07-18 2007-10-23 Chemimage Corporation Sample container and system for a handheld spectrometer and method for using therefor
US20060088814A1 (en) 2004-10-26 2006-04-27 Cytyc Corporation Enhanced cell preservative solution and methods for using same
WO2006047252A1 (en) 2004-10-26 2006-05-04 Cytyc Corporation Enhanced cell preseravtive solution and methods for using same
US7275682B2 (en) 2005-03-24 2007-10-02 Varian, Inc. Sample identification utilizing RFID tags
CN101151517A (zh) * 2005-03-29 2008-03-26 希森美康株式会社 鉴别癌症/异型细胞和粒子团的方法及细胞分析仪
EP1731099A1 (en) 2005-06-06 2006-12-13 Paul Scherrer Institut Interferometer for quantitative phase contrast imaging and tomography with an incoherent polychromatic x-ray source
WO2007002898A2 (en) * 2005-06-29 2007-01-04 University Of South Florida Variable tomographic scanning with wavelength scanning digital interface holography
US8149416B2 (en) * 2005-10-17 2012-04-03 Arryx, Inc. Apparatus and method for dynamic cellular probing and diagnostics using holographic optical forcing array
WO2007059629A1 (en) * 2005-11-25 2007-05-31 British Columbia Cancer Agency Branch Apparatus and methods for automated assessment of tissue pathology
US7948632B2 (en) 2005-12-22 2011-05-24 Phase Holographic Imaging Phi Ab Method and apparatus for analysis of a sample of cells
US7651869B2 (en) 2006-03-14 2010-01-26 Research International, Inc. Optical assay apparatus and methods
US7616320B2 (en) 2006-03-15 2009-11-10 Bahram Javidi Method and apparatus for recognition of microorganisms using holographic microscopy
JP2010507068A (ja) 2006-04-21 2010-03-04 バイエル・コーポレーシヨン 原位置測定のための装置、システム、方法
US8428331B2 (en) * 2006-08-07 2013-04-23 Northeastern University Phase subtraction cell counting method
US8865162B2 (en) 2008-06-13 2014-10-21 Oncohealth Corp. Monoclonal antibodies against HPV proteins
AU2007334343A1 (en) * 2006-12-15 2008-06-26 Ordway Research Institute, Inc. Treatments of therapy-resistant diseases comprising drug combinations
US7478008B2 (en) * 2007-03-16 2009-01-13 Cordis Corporation System and method for the non-destructive assessment of the quantitative spatial distribution of components of a medical device
JP5491378B2 (ja) 2007-03-28 2014-05-14 バイオナノ ジェノミックス、インク． ナノチャネルアレイを用いた巨大分子解析方法
GB0707776D0 (en) 2007-04-23 2007-05-30 Robio Systems Ltd A Container for culturing and/or transporting embryos or oocytes. an insert for the container and a method of transporting same
US20080306200A1 (en) * 2007-06-11 2008-12-11 Seong Fong Chen Antistatic gloves and process for making same
US8785180B2 (en) 2007-06-18 2014-07-22 Shanghai Guoqiang Bioengineering Equipment Co., Ltd. Biochemical reactor
ATE523254T1 (de) 2007-06-25 2011-09-15 Ibidi Gmbh Probenkammer
US20090082637A1 (en) * 2007-09-21 2009-03-26 Michael Galperin Multi-modality fusion classifier with integrated non-imaging factors
CN101971188B (zh) 2007-10-16 2013-10-30 狄克雷佩特公司 处理上位化学结构表征的方法
CN104122191B (zh) * 2007-10-29 2020-02-18 希森美康株式会社 细胞分析仪及细胞分析方法
CN101842751B (zh) * 2007-10-30 2014-10-22 纽约大学 用全息视频显微术来跟踪和表征颗粒
US8049814B2 (en) * 2008-03-27 2011-11-01 The Rockefeller University Holographic microscope
JP2011525252A (ja) 2008-06-19 2011-09-15 フェイズ ホログラフィック イメージング ペーホーイー アーベー 透明な生体の分析
WO2010006303A2 (en) * 2008-07-10 2010-01-14 Nodality, Inc. Methods and apparatus related to management of experiments
JP2010057902A (ja) 2008-08-06 2010-03-18 Toshiba Corp レポート作成支援装置、レポート作成支援システム、及び医用画像参照装置
WO2010041231A2 (en) 2008-10-10 2010-04-15 Cnrs-Dae Cell sorting device
US8599383B2 (en) 2009-05-06 2013-12-03 The Regents Of The University Of California Optical cytometry
WO2010148152A2 (en) 2009-06-16 2010-12-23 Ikonisys, Inc. System and method for remote control of a microscope
US8885035B2 (en) 2009-06-16 2014-11-11 Lester F. Ludwig Electronic imaging flow-microscope for environmental remote sensing, bioreactor process monitoring, and optical microscopic tomography
JP5454875B2 (ja) * 2009-06-25 2014-03-26 株式会社東芝 画像診断支援システム
US8610085B2 (en) 2009-08-20 2013-12-17 Bio-Rad Laboratories, Inc. High-speed cellular cross sectional imaging
JP5914340B2 (ja) 2009-10-08 2016-05-11 ユニヴェルシテ リブル ドゥ ブリュッセル 軸外し干渉計
WO2011049965A1 (en) 2009-10-20 2011-04-28 The Regents Of The University Of California Incoherent lensfree cell holography and microscopy on a chip
AU2010326180B2 (en) 2009-12-04 2015-06-18 Life Technologies Corporation Apparatuses, systems, methods, and computer readable media for acoustic flow cytometry
CN101727059B (zh) * 2009-12-22 2011-11-30 暨南大学 基于表面等离子体共振的数字全息显微成像方法及显微镜
US8937756B2 (en) 2010-02-09 2015-01-20 Phase Holographic Imaging Phi Ab Method for and use of digital holographic microscopy and imaging on labelled cell samples
DE102010023099B3 (de) 2010-06-09 2011-11-17 Celltool Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Charakterisieren von biologischen Objekten
US9569664B2 (en) * 2010-10-26 2017-02-14 California Institute Of Technology Methods for rapid distinction between debris and growing cells
US9085643B2 (en) * 2010-11-24 2015-07-21 Hamlet Pharma Ab Biologically active complex and its preparation
EP2683831B1 (en) 2011-03-07 2015-09-23 Accelerate Diagnostics, Inc. Rapid cell purification systems
CN102122063A (zh) * 2011-03-09 2011-07-13 北京工业大学 倒置式数字全息显微镜
CN108107197B (zh) * 2011-07-19 2020-05-08 奥维茨奥成像系统公司 用于检测和/或分类细胞样品中的癌细胞的方法和系统
US20140195568A1 (en) * 2011-07-19 2014-07-10 Ovizio Imaging Systems NV/SA Object database and object database improving method
EP2736403B1 (en) * 2011-07-29 2022-05-18 Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) Apparatus for quantitative phase tomography through linear scanning with coherent and non-coherent detection
EP2626686A1 (en) 2012-02-13 2013-08-14 Ovizio Imaging Systems NV/SA Flow cytometer with digital holographic microscope
CN202808799U (zh) 2012-09-14 2013-03-20 江苏嘉语生物医药技术有限公司 一种可控氧环境的微生物培养检测装置
EP2898310B1 (en) 2012-09-20 2019-05-01 Ovizio Imaging Systems NV/SA Digital holographic microscope with fluid systems
WO2015014858A1 (en) 2013-07-31 2015-02-05 Ovizio Imaging Systems NV/SA Improved cap for monitoring objects in suspension
DE102014200911A1 (de) * 2013-10-09 2015-04-09 Siemens Aktiengesellschaft In-Vitro-Verfahren zum markierungsfreien Bestimmen eines Zelltyps einer Zelle

Also Published As

Publication number Publication date
BR112014001238A2 (pt) 2017-06-13
CN108107197A (zh) 2018-06-01
JP2014527622A (ja) 2014-10-16
CN103827889A (zh) 2014-05-28
US20140139625A1 (en) 2014-05-22
WO2013011001A1 (en) 2013-01-24
CA2842377A1 (en) 2013-01-24
CN103827889B (zh) 2018-01-02
KR20160103175A (ko) 2016-08-31
EP2734955A1 (en) 2014-05-28
CN108107197B (zh) 2020-05-08
US20170261930A1 (en) 2017-09-14
CA2842377C (en) 2019-08-27
US9684281B2 (en) 2017-06-20
US10025271B2 (en) 2018-07-17
JP6092206B2 (ja) 2017-03-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10025271B2 (en) Method and system for detecting and/or classifying cancerous cells in a cell sample
JP4982385B2 (ja) イメージングフローサイトメータを使用した血液及び細胞の分析
Carr et al. Three-dimensional super-resolution in eukaryotic cells using the double-helix point spread function
US20110091091A1 (en) Process and system for analyzing the expression of biomarkers in cells
WO2011132587A1 (ja) 細胞観察装置および細胞観察方法
JP2000513465A (ja) 生体組織の試料および体液の試料の自動顕微鏡支援検査方法
EP2734832A1 (en) Holographic method and device for cytological diagnostics
TW200929009A (en) Methods and systems for processing biological specimens utilizing multiple wavelengths
US11609537B2 (en) Cell analysis method and cell analysis system using a holographic microscope
JP4985480B2 (ja) がん細胞を分類する方法、がん細胞を分類するための装置及びがん細胞を分類するためのプログラム
Olofsson et al. Single cell organization and cell cycle characterization of DNA stained multicellular tumor spheroids
US20140195568A1 (en) Object database and object database improving method
EP2549260A1 (en) Method and system for analyzing a liquid cell sample by turbimetry and digital holographic microscopy
JP5657910B2 (ja) 明視野顕微鏡を使用する画像の自動分析
WO2023278692A1 (en) Plaque detection method and apparatus for imaging of cells
WO2013010999A9 (en) Method and system for analyzing a liquid cell sample by digital holographic microscopy
WO2021205483A1 (en) Method and system to detect and classify bacteria and other cells in a urine sample
CN109357975B (zh) 一种测量生物分子有效扩散系数的方法
Hu et al. Deep-learning assisted label-free hematology analysis through defocusing a regular microscope
Bredfeldt Collagen Alignment Imaging and Analysis for Breast Cancer Classification
WO2023059764A1 (en) Method and apparatus for searching and analyzing cell images
WO2023242143A1 (en) Automatic analyzer and method for optically analyzing a biological sample
EP2734954A1 (en) An object database and object database improving method
Remmerbach The role of ploidy analysis in oral cytology
Chen et al. Physics and engineering aspects of cell and tissue imaging systems: microscopic devices and computer assisted diagnosis

Legal Events

Date Code Title Description
AMND Amendment
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
A107 Divisional application of patent
J201 Request for trial against refusal decision
J301 Trial decision

Free format text: TRIAL NUMBER: 2016101004898; TRIAL DECISION FOR APPEAL AGAINST DECISION TO DECLINE REFUSAL REQUESTED 20160822

Effective date: 20180723