WO2018008240A1 - 品質評価方法及び品質評価装置 - Google Patents

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cell mass
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菅沼　寛
杉山　陽子
麻子 本村
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住友電気工業株式会社
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    • 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
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12M—APPARATUS FOR ENZYMOLOGY OR MICROBIOLOGY; APPARATUS FOR CULTURING MICROORGANISMS FOR PRODUCING BIOMASS, FOR GROWING CELLS OR FOR OBTAINING FERMENTATION OR METABOLIC PRODUCTS, i.e. BIOREACTORS OR FERMENTERS
    • C12M41/00—Means for regulation, monitoring, measurement or control, e.g. flow regulation
    • C12M41/30—Means for regulation, monitoring, measurement or control, e.g. flow regulation of concentration
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    • 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
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28—Investigating the spectrum
    • G01J3/2823—Imaging spectrometer

Definitions

  • the present invention relates to a cell mass quality evaluation method and a quality evaluation apparatus.
  • US2012 / 0142095A describes a method for obtaining and evaluating a time-series image of a cell mass for the purpose of confirming the state of cell layer multi-layering.
  • WO2011 / 163624 describes a method for obtaining and analyzing a spectrum image of a biological specimen such as a cell mass for the purpose of detecting cell abnormalities and the like.
  • An object of the present invention is to provide a quality evaluation method and a quality evaluation apparatus capable of nondestructively evaluating the quality of a cell mass.
  • the quality evaluation method of the present invention acquires light intensity distribution information including information related to the absorbance distribution of the cell mass with respect to the measurement light by irradiating the cell mass with measurement light including near infrared light.
  • the evaluation step may include imaging light intensity information according to a position in the cell mass included in the light intensity distribution information.
  • the said evaluation process can be set as the aspect including evaluating quality using the numerical value contained in the information of the light intensity according to the position in the said cell lump contained in the said light intensity distribution information.
  • the quality evaluation apparatus of the present invention also includes a light source for irradiating a cell mass with measurement light including near infrared light, and transmitted light or diffuse reflected light from the cell mass emitted by the measurement light irradiation.
  • a light receiving unit that obtains light intensity distribution information including information related to an absorbance distribution with respect to the measurement light in the cell mass by receiving light, and an analysis unit that evaluates the quality of the cell mass based on the light intensity distribution information And having.
  • the quality of the cell mass can be evaluated non-destructively and non-invasively.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a quality evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the quality of the cell mass may be different. Therefore, it has been desired to evaluate the quality of the cell mass such as the aggregation degree and activity of the cell mass with high accuracy by non-destructiveness.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a quality evaluation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the quality evaluation apparatus 100 is an apparatus that evaluates the quality of the cell mass 3 placed on the moving stage 2.
  • a cell mass is a mass in which cells are aggregated, and includes various forms of cells such as a two-dimensional mass and a three-dimensional mass.
  • the cell contained in the cell mass 3 is a stem cell collected from an animal or a human, a stem cell prepared based on a cell collected from an animal or a human, or a cell obtained by differentiating a stem cell. In some cases, multiple cell types coexist in the mass.
  • the “quality” of the cell mass evaluated by the quality evaluation apparatus 100 indicates the “aggregation degree” of the cells contained in the cell mass or the “activity” of the cells contained in the cell mass. These include the ability to maintain the cell life cycle such as the orderly proliferation of cells, the ability to maintain the shape as a cell mass, the ability to become a specific tissue cell, the ability to maintain the necessary functions as a cell, It is an indicator related to the ability of tissue regeneration in the human body.
  • the quality evaluation apparatus 100 receives transmitted light emitted from the cell mass 3 by irradiating the cell mass 3 with measurement light including near-infrared light, and includes information relating to absorbance distribution in the cell mass.
  • the intensity distribution information is acquired (acquisition process), and the quality of the cell mass 3 is evaluated based on the light intensity distribution information (evaluation process). Therefore, the quality evaluation apparatus 100 includes a light source 10, a detection unit 20, and an analysis unit 30.
  • the light intensity distribution information including information relating to the absorbance distribution is, for example, information relating to the distribution of transmittance and information relating to the distribution of diffuse reflected light intensity relating to the distribution of transmitted light intensity.
  • near-infrared light is used as measurement light and information indicating the distribution of spectrum data of transmitted light is used as light intensity distribution information.
  • the light intensity distribution information does not have to be information indicating the distribution of spectrum data, and may be information indicating the absorbance distribution with respect to light of a specific wavelength in the near-infrared region included in the measurement light.
  • spectrum data of diffuse reflected light may be obtained instead of spectrum data of transmitted light, and evaluation may be performed by obtaining light intensity distribution information from the spectrum data.
  • the light source 10 irradiates measurement light including near infrared light toward a predetermined area provided on the moving stage 2.
  • the wavelength of the measurement light emitted from the light source 10 is appropriately selected depending on the cell mass 3.
  • the measurement light includes light with a wavelength range of 800 nm to 2500 nm, and particularly includes light with a wavelength of 1000 nm to 2300 nm.
  • Near-infrared light in these wavelength ranges is highly permeable to cells and is affected by vibrational absorption (overtones and combined sounds) of substances. Based on these characteristics, the cell mass to be measured 3 quality can be evaluated.
  • the light source 10 which consists of a halogen lamp, the kind of light source 10 is not specifically limited.
  • the light source 10 generates measurement light L1 including near infrared light and emits it toward the opening 2A of the moving stage 2 where the cell mass 3 is provided.
  • the light source 10 may include a waveguide optical system such as an optical fiber for irradiating the cell mass 3 with measurement light.
  • the measurement light L1 output from the light source 10 passes through the cell mass 3 accommodated in the container 3A on the opening 2A. A part of the light enters the detection unit 20 as transmitted light L2.
  • the detection unit 20 has a function as a hyperspectral sensor that acquires a hyperspectral image using a two-dimensionally arranged sensor.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a hyperspectral image.
  • FIG. 2 specifically shows two unit regions P n and P m among the N unit regions P 1 to P N constituting the hyperspectral image.
  • Each of the unit regions P n and P m has 15 pieces of intensity data at a specific wavelength (or wavelength band) as spectral information S n and S m , and FIG. Yes.
  • the hyperspectral image H has a plurality of intensity data for each unit region (pixel) constituting the image, so that a tertiary having both a two-dimensional element as an image and an element as spectral data. It is data of original composition.
  • the hyperspectral image H refers to an image having intensity data in at least five wavelength bands per pixel.
  • the cell mass 3 is also shown. That, P n in FIG. 2 is a unit area of the captured cell mass 3 (pixels), the P m is the background (for example the container 3A) units on the area (pixels).
  • the detection unit 20 acquires not only the cell mass 3 but also an image obtained by imaging the background.
  • the detection unit 20 includes an objective lens 21, a slit 22, a spectroscopic element 23, and a light receiving unit 24.
  • a lens barrel 25 is provided between the objective lens 21 and the slit 22.
  • the slit 22 extends in one direction (direction intersecting the paper surface).
  • the transmitted light L ⁇ b> 2 that passes through the lens barrel 25 from the objective lens 21 of the detection unit 20 and enters the slit 22 enters the spectroscopic element 23.
  • the spectroscopic element 23 splits the transmitted light L2 in a direction perpendicular to the longitudinal direction of the slit 22.
  • the light split by the spectroscopic element 23 is received by the light receiving unit 24.
  • the light receiving unit 24 includes a light receiving surface in which a plurality of light receiving elements are two-dimensionally arranged, and each light receiving element receives light. Thereby, in the area
  • the light receiving elements arranged in the direction to receive light respectively receive light. Each light receiving element outputs a signal corresponding to the intensity of received light as information on a two-dimensional planar point composed of a position and a wavelength.
  • a signal output from the light receiving element of the light receiving unit 24 is sent from the detection unit 20 to the analysis unit 30 as spectral data for each unit region (pixel) related to the hyperspectral image.
  • the spectrum data for each unit region (pixel) related to the hyperspectral image is the light intensity distribution information.
  • the analysis unit 30 acquires the spectrum data of the transmitted light L2 from the input signal, and performs an evaluation related to the quality of the cell mass 3 using the spectrum data.
  • the evaluation result can be output from the analysis unit 30 via an output device such as a monitor or a printer.
  • the analysis unit 30 includes a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory) and a ROM (Read Only Memory) that are main storage devices, a communication module that performs communication with other devices such as the detection unit 20, and the like.
  • the computer is configured with hardware such as an auxiliary storage device such as a hard disk. And the function as the analysis part 30 is exhibited because these components operate
  • the quality evaluation apparatus 100 can acquire a so-called one-dimensional spectrum image of a region along the extending direction of the slit by one imaging. Therefore, by moving the moving stage 2 on which the cell mass 3 is placed, or by moving the imaging region by the quality evaluation apparatus 100, it is possible to obtain spectral data for each pixel for the entire cell mass 3. .
  • an incident light spectrum obtained by measuring light from the light source 10 without the cell mass 3 entering the detection unit 20 is acquired in advance.
  • the spectrum data (transmitted light spectrum) relating to the transmitted light derived from the cell mass 3 can be obtained from the difference between the incident light spectrum and the spectrum data of the transmitted light L2 of the cell mass 3.
  • the transmitted light spectrum is a spectrum related to the light transmitted through the cell mass 3
  • an absorbance spectrum indicating the intensity of the light absorbed by the cell mass 3 can be calculated based on the incident light spectrum and the transmitted light spectrum. If the spectrum of an image obtained by imaging the background is used as the incident light spectrum, efficiency and accuracy can be obtained.
  • the cell mass 3 is evaluated after calculating the absorbance spectrum.
  • the image data obtained by capturing the background as described above is also sent to the analysis unit 30. Therefore, in the analysis unit 30, first, spectrum data related to a pixel obtained by imaging the cell mass 3 is extracted from the spectrum data sent from the detection unit 20.
  • the extraction method of the spectrum data related to the pixel that has imaged the cell mass 3 is not particularly limited, but the spectrum data is obtained from the cell data based on a predetermined standard (for example, the absorbance at a specific wavelength is equal to or less than a threshold value). It can be set as the aspect which determines whether it is related to the imaged pixel.
  • the quality evaluation apparatus 100 is characterized in that the quality is evaluated in units of masses based on information included in the absorbance spectrum of the cell mass 3. Since one cell mass 3 is considered to be imaged by a plurality of pixels, the absorbance related to the light to be measured in the cell mass 3 using the absorbance spectrum acquired from the plurality of pixels imaging the same cell mass 3 Get information on the distribution of. And the quality of the cell mass 3 is evaluated using this information.
  • the cell mass 3 is an aggregate of a plurality of cells as described above. It is considered that the quality of each cell mass 3 is derived from the quality of individual cells contained in the cell mass 3. However, even if the quality of some of the cells contained in the cell mass 3 is individually evaluated, the result and the quality of the cell mass 3 may not be related. Further, the quality of the cell mass 3 indicates the degree of aggregation and activity of the cell mass as described above, and indicates the result of activation of many cells constituting the cell mass 3. Therefore, there are many cases where the cells are not homogeneous in the cell mass 3. Therefore, when evaluating the quality of the cell mass 3 in units of mass, it is considered useful to evaluate the bias in the cell mass 3. The quality evaluation apparatus 100 pays attention to the fact that the absorbance distribution in the cell mass 3 is related to the quality of the cell mass 3, and uses light intensity distribution information as information indicating the bias in the cell mass 3.
  • the light intensity distribution information includes a plurality of pieces of information related to absorbance at each position in the cell mass 3.
  • the information related to the absorbance at each position in the cell mass 3 is a set of information indicating the position in the cell mass 3 and information related to the absorbance associated with the information indicating the position.
  • an absorbance spectrum acquired for each pixel can be used, but an absorbance spectrum obtained from a plurality of absorbance spectra corresponding to a plurality of adjacent pixels is used. May be used.
  • a spectrum obtained by averaging absorbance spectra corresponding to a plurality of adjacent pixels can be used as information related to absorbance in a region corresponding to the plurality of adjacent pixels.
  • an absorbance spectrum obtained from the absorbance spectra of a plurality of pixels may be used as information relating to the absorbance at each position in the cell mass 3.
  • FIG. 3 is a graph of the absorbance spectrum obtained when a plurality of cell clusters 3 related to mesenchymal stem cells are irradiated with near infrared light.
  • Each of the plurality of spectra is a spectrum from substantially the same portion of the plurality of cell clusters having the same culture time. It is known that the absorbance spectrum obtained from the cell mass 3 changes according to the culture time of the cell mass 3. This changes according to the arrangement (shape) of the cell group contained in the cell mass 3 and the internal substance or metabolite of the cell that increases or matures by culture. Therefore, in the present embodiment, the evaluation relating to the quality of the cell mass is performed using the information relating to the absorbance with respect to the wavelength included in the absorbance spectrum.
  • the absorbance spectrum obtained from the cell mass 3 includes a wavelength region A1 where an absorption peak (a peak with high absorbance) exists and a wavelength region A2 where no absorption peak (a peak with high absorbance) exists.
  • the change (intensity and wavelength) of the absorbance spectrum in the wavelength region A1 is derived from the structure of the cell mass 3, that is, the degree of cell aggregation in the cell mass 3, and the cell activity in the cell mass 3. It changes depending on the internal substance or metabolite of the cell.
  • the change in the absorbance spectrum in the wavelength region A2 is derived from the structure of the cell mass 3, that is, the degree of cell aggregation in the cell mass 3. Therefore, by obtaining the absorbance distribution with respect to the light in these wavelength regions A1 and A2, information relating to the quality of the cell mass 3, that is, information relating to the aggregation degree and the activity degree can be obtained.
  • FIG. 4 shows the result of evaluating the aggregation degree of the cell mass from the information contained in the absorbance spectrum of the cell mass A.
  • FIG. 5 shows the result of evaluating the aggregation degree of the cell mass from the information contained in the absorbance spectrum for the cell mass B. Specifically, for each cell mass, an absorbance spectrum is calculated for each pixel from a transmitted light spectrum acquired as light intensity distribution information using the quality evaluation apparatus 100, and a predetermined wavelength (wavelength 1684nm in the wavelength region A2) is calculated. ) Is displayed in gray scale for each pixel. In the cell mass A, it can be confirmed that the aggregation degree is high in the central part of the cell mass, and the aggregation degree is low in the peripheral part.
  • the cell mass B as in the cell mass A, it can be confirmed that the aggregation degree in the central part of the cell mass is high and the aggregation degree is low in the peripheral part, but the aggregation in both the central part and the peripheral part is confirmed.
  • the degree is lower than the cell mass A. That is, it can be seen that the cell mass B has a lower degree of aggregation than the cell mass A. Therefore, it can be determined that the cell mass B is later matured than the cell mass A.
  • FIG. 6 shows the result of evaluating the activity state (activity) of the cell mass from the information contained in the absorbance spectrum for the cell mass C.
  • FIG. 7 shows the result of evaluating the activity state (activity) of the cell mass from the information included in the absorbance spectrum for the cell mass D.
  • an absorbance spectrum is calculated for each pixel from a transmitted light spectrum acquired as light intensity distribution information using the quality evaluation apparatus 100, and a predetermined wavelength (wavelength 1615 nm in the wavelength region A1) is calculated.
  • a predetermined wavelength wavelength 1615 nm in the wavelength region A1
  • the activity state in the central part of the cell mass is high and the peripheral part is in a somewhat higher state although the activity state is lower than that in the central part. Further, it can be confirmed that the cell mass D has a lower activity state as a whole compared to the cell mass C, and in particular, the activity state in the peripheral portion is lower. That is, it can be determined that the cell mass D is less active and less active than the cell mass C.
  • the quality of the cell mass can be evaluated by using the light intensity distribution information in the cell mass.
  • the first method is a method of performing evaluation after imaging light intensity distribution information as shown in FIGS.
  • the second method is a method for performing evaluation without imaging.
  • the analysis unit 30 of the quality evaluation apparatus 100 information relating to absorbance according to the position in the cell mass included in the light intensity distribution information is imaged, and images such as those shown in FIGS. Create Thereafter, the quality is evaluated using the image.
  • Various methods can be applied to quality evaluation using images.
  • the quality can be evaluated using pattern recognition using the arrangement of colors in the image.
  • Pattern recognition methods include statistical discriminant analysis (principal component analysis, regression analysis, factor analysis, etc.), which is an analysis method for multivariate data, and empirical learning of previously acquired data.
  • Machine learning support vector machine (SVM), kernel method, Bayesian network method, etc.), which is a method of interpreting based on the learning result, may be mentioned, but is not limited thereto.
  • a determination standard is prepared using light intensity distribution information acquired from a cell mass having a known quality as reference information.
  • the above method can also be applied to a configuration in which the quality of the cell mass is evaluated by three or more ranks.
  • the image used for the quality evaluation of the cell mass can be used when the user visually recognizes the status of the cell mass.
  • the information related to the absorbance related to the light of a specific wavelength is imaged after performing a process such as normalization.
  • the information is included in the absorbance spectrum.
  • the information on the absorbance corresponding to the position in the cell mass may be imaged using the information on the absorbance related to the light having a plurality of wavelengths.
  • pre-processing such as normalization can be added as appropriate.
  • the quality evaluation is performed in the analysis unit 30 of the quality evaluation apparatus 100 using a numerical value included in the information related to the absorbance according to the position in the cell mass included in the light intensity distribution information.
  • the numerical value included in the information related to absorbance is a measured value of absorbance or a numerical value obtained after performing an averaging process or the like, and a numerical value corresponding to each position in the cell mass is Judgment criteria, such as whether it is included in the predetermined range, are set in advance, and the quality is evaluated based on the judgment criteria.
  • the criterion can be set as appropriate.
  • a determination criterion for example, among the numerical values corresponding to each position in the cell mass included in the light intensity distribution information related to the same cell mass, when the number of numeric values included in a predetermined range exceeds a predetermined value
  • the setting is such that the quality of the cell mass is determined to be in a good state, but is not limited to this.
  • a determination criterion may be set in advance for each rank.
  • pre-processing such as normalization can be added as appropriate.
  • the processing such as imaging is performed. It is possible to evaluate the quality of the cell mass without performing it without performing it. Therefore, it can be said that the quality of the cell mass can be more easily evaluated.
  • the configuration using the light intensity distribution information when evaluating the quality of the cell mass has been described.
  • the transmission spectrum of the cell mass is determined for each elapsed time (eg, 6 to 10).
  • the cell mass quality may be evaluated based on the temporal change of the light intensity distribution information. In this case, since the time-dependent change of the cell mass can be confirmed from the light intensity distribution information, the quality can be accurately evaluated.
  • it since there are various methods for evaluating the quality based on the transmission spectrum of the cell mass, it can be appropriately selected according to the type and state of the cell mass to be evaluated.
  • the quality evaluation is performed based on the light intensity distribution information obtained by irradiating the cell mass with measurement light including near infrared light.
  • the quality evaluation of the cell mass can be performed non-destructively and non-invasively.
  • near-infrared light it is possible to acquire information inside the cell mass, and by acquiring information on its absorbance distribution, information related to the cell according to the position in the cell mass is used. Information relating to the quality of the cell mass can be acquired in more detail. Therefore, quality evaluation with high accuracy can be realized.
  • the light source 10 and the detection unit 20 for obtaining the light intensity distribution information relating to the cell mass can be appropriately changed.
  • the light source 10 a plurality of LDs (Laser Diodes) capable of emitting light of a specific wavelength are prepared, and the wavelength of the measurement light emitted from the light source 10 can be changed by switching the LD that emits the measurement light. .
  • LDs Laser Diodes
  • the wavelength of the measurement light emitted from the light source 10 can be changed by switching the LD that emits the measurement light.
  • the detection unit 20 does not include a spectroscopic unit.
  • the light source 10 is configured by combining LEDs (Light Emitting Diodes) and a plurality of bandpass filters, thereby changing the wavelength of the measurement light emitted from the light source 10. be able to.
  • LEDs Light Emitting Diodes
  • the positional information on a measurement object is allocated to the pixel arranged in the 1st direction among the several pixels arranged two-dimensionally by carrying out plane spectroscopy, and 2nd direction
  • wavelength information is assigned to the pixels arranged in to acquire a hyperspectral image
  • it may be configured to repeatedly obtain light intensity distribution information for each wavelength.

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Abstract

品質評価方法は、細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射することにより、当該細胞塊における当該測定光に対する吸光度の分布に係る情報である光強度分布情報を取得する取得工程と、前記光強度分布情報に基づいて、前記細胞塊の品質を評価する評価工程とを有する。品質評価装置は、細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射する光源と、前記測定光の照射によって出射される前記細胞塊からの透過光又は拡散反射光を受光することで当該細胞塊における当該測定光に対する吸光度の分布に係る情報を含む光強度分布情報を取得する受光部と、前記光強度分布情報に基づいて、前記細胞塊の品質を評価する分析部とを有する。

Description

品質評価方法及び品質評価装置
　本発明は、細胞塊の品質評価方法及び品質評価装置に関する。
　細胞の培養状態を評価する方法は種々検討されている。例えば、ＵＳ２０１２／０１４２０９５Ａは、細胞塊の複層化の状態を確認することを目的として、細胞塊の時系列画像を取得して評価を行う方法を記載している。また、ＷＯ２０１１／１６３６２４は、細胞異常等を検知することを目的として、細胞塊等の生物学的試片のスペクトル画像を得て解析を行う方法を記載している。
　本発明は、細胞塊の品質を非破壊で評価することが可能な品質評価方法及び品質評価装置を提供することを目的とする。
　本発明の品質評価方法は、細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射することにより、当該細胞塊における当該測定光に対する吸光度の分布に係る情報を含む光強度分布情報を取得する取得工程と、前記光強度分布情報に基づいて、前記細胞塊の品質を評価する評価工程と、を有する。
　本発明の品質評価方法において、前記評価工程は、前記光強度分布情報に含まれる前記細胞塊中の位置に応じた光強度の情報を画像化することを含む態様とすることができる。また、前記評価工程は、前記光強度分布情報に含まれる前記細胞塊中の位置に応じた光強度の情報に含まれる数値を利用して品質を評価することを含む態様とすることができる。
　また、本発明の品質評価装置は、細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射する光源と、前記測定光の照射によって出射される前記細胞塊からの透過光又は拡散反射光を受光することで当該細胞塊における当該測定光に対する吸光度の分布に係る情報を含む光強度分布情報を取得する受光部と、前記光強度分布情報に基づいて、前記細胞塊の品質を評価する分析部と、を有する。
　本発明の品質評価装置及び品質評価方法によれば、細胞塊の品質を非破壊・非侵襲で評価することができる。
本発明の実施形態に係る品質評価装置の概稔図である。
ハイパースペクトル画像を説明する図である。
細胞塊に対して近赤外光を照射して得られた吸光度スペクトルのグラフである。
細胞塊の凝集度の評価について説明する図である。
細胞塊の凝集度の評価について説明する図である。
細胞塊の活動状態の評価について説明する図である。
細胞塊の活動状態の評価について説明する図である。
　本発明に係る品質評価方法及び品質評価装置の具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
　細胞塊を構成する個々の細胞には異常はなく、また、層構造などの細胞塊の外観には違いがなくても、細胞塊内部の細胞密度（凝集度）や塊全体としての活性度（塊を維持できないなど）などの細胞塊としての品質が異なる場合が有る。したがって、細胞塊の凝集度や活性度のような細胞塊の品質を非破壊により高い精度で評価することが望まれていた。
　図１は、本発明の実施形態に係る品質評価装置１００の概稔図である。品質評価装置１００は、移動ステージ２上に載置された細胞塊３の品質を評価する装置である。本明細書において細胞塊（スフェロイド：spheroid）とは、細胞が凝集した塊であり、二次元状の塊、三次元状の塊など細胞のさまざまな形態を含むものである。細胞塊３に含まれる細胞とは、動物又はヒトから採取した幹細胞、動物又はヒトから採取した細胞を元に作製した幹細胞、或いは、幹細胞を分化した細胞で構成されているもので、一つの細胞塊に複数の細胞種が混在する場合も有る。また、品質評価装置１００により評価される細胞塊の「品質」とは、細胞塊に含まれる細胞の「凝集度」、又は、細胞塊に含まれる細胞の「活性度」を示すものである。これらは、細胞の秩序ある増殖等の細胞のライフサイクルを維持する能力、細胞塊としての形状を維持する能力、特定の組織細胞になる能力、細胞としての必要な機能を維持する能力、動物又はヒトの体内での組織再生能力に関連する指標である。
　品質評価装置１００は、近赤外光を含む測定光を細胞塊３に対して照射することにより細胞塊３から出射される透過光を受光して細胞塊における吸光度の分布に係る情報を含む光強度分布情報を取得し（取得工程）、その光強度分布情報に基づいて細胞塊３の品質の評価を行う（評価工程）。このため、品質評価装置１００は、光源１０、検出部２０、及び分析部３０を備える。吸光度の分布に係る情報を含む光強度分布情報とは、例えば、透過率の分布に係る情報、透過光強度の分布に係る、拡散反射光強度の分布に係る情報である。
　以下の実施形態では、測定光として近赤外光を用い、光強度分布情報として透過光のスペクトルデータの分布を示す情報を使用する場合について説明する。ただし、測定光として少なくとも近赤外光が含まれていればよく、他の波長範囲の光が測定光に含まれていてもよい。また、光強度分布情報はスペクトルデータの分布を示す情報である必要はなく、測定光に含まれる近赤外領域の特定の波長の光に対する吸光度の分布を示す情報であってもよい。また、透過光のスペクトルデータに替えて拡散反射光のスペクトルデータを取得して、このスペクトルデータから光強度分布情報を求めて評価を行ってもよい。
　光源１０は、近赤外光が含まれる測定光を、移動ステージ２上に設けられた所定の領域へ向けて照射する。光源１０が照射する測定光の波長は、細胞塊３によって適宜選択される。測定光には、具体的には、波長範囲が８００ｎｍ～２５００ｎｍの光が含まれ、特に１０００ｎｍ～２３００ｎｍの光が含まれる。これらの波長域の近赤外光は、細胞の透過性が高く、且つ、物質の振動吸収（倍音、結合音）の影響を受けるので、これらの特徴に基づいて、測定対象物となる細胞塊３の品質を評価することができる。近赤外光の測定光を用いる場合、水の吸収帯とは異なる波長範囲の光を用いた測定を行うことができ、例えば、１０００ｎｍ～１３５０ｎｍ、１５００ｎｍ～１９００ｎｍの波長範囲の光を用いることができる。なお、本実施形態では、ハロゲンランプからなる光源１０について説明するが、光源１０の種類は特に限定されない。
　光源１０は、近赤外光を含む測定光Ｌ１を発生させて細胞塊３が設けられる移動ステージ２の開口２Ａへ向けて出射する。なお、光源１０は、細胞塊３に対して測定光を照射するための光ファイバ等の導波光学系等を含んでいてもよい。
　光源１０から出力された測定光Ｌ１は、開口２Ａ上の容器３Ａ内に収容された細胞塊３を透過する。そして、その一部が、透過光Ｌ２として検出部２０に入射する。
　検出部２０は、２次元に配置されたセンサによってハイパースペクトル画像を取得するハイパースペクトルセンサとしての機能を有する。図２は、ハイパースペクトル画像を説明する図である。図２は、ハイパースペクトル画像を構成するＮ個の単位領域Ｐ１～ＰＮのうちの２個の単位領域Ｐｎ及びＰｍについて具体的に示している。単位領域Ｐｎ及びＰｍ各々は、特定の波長（又は波長帯域）における１５個の強度データをスペクトル情報Ｓｎ及びＳｍとして有していて、図２はこれらを重ね合わせた状態で示している。このように、ハイパースペクトル画像Ｈは、画像を構成する単位領域（画素）毎に複数の強度データを持つという特徴から、画像としての二次元的要素と、スペクトルデータとしての要素をあわせ持った三次元的構成のデータである。なお、本実施形態では、ハイパースペクトル画像Ｈとは、１画素あたり少なくとも５つの波長帯域における強度データを保有している画像のことをいう。
　図２では細胞塊３もあわせて示している。すなわち、図２においてＰｎは細胞塊３を撮像した単位領域（画素）であり、Ｐｍは背景（例えば、容器３Ａ）上の単位領域（画素）である。このように、検出部２０では、細胞塊３だけでなく背景を撮像した画像も取得される。
　図１に戻り、検出部２０は、対物レンズ２１と、スリット２２と、分光素子２３と、受光部２４と、を備える。対物レンズ２１とスリット２２との間には鏡筒２５が設けられる。
　スリット２２は、一の方向（紙面に対して交差する方向）に延在する。検出部２０の対物レンズ２１から鏡筒２５内を通過し、スリット２２に入射した透過光Ｌ２は、分光素子２３へ入射する。
　分光素子２３は、スリット２２の長手方向に対して垂直な方向に透過光Ｌ２を分光する。分光素子２３により分光された光は、受光部２４によって受光される。
　受光部２４は、複数の受光素子が２次元に配列された受光面を備え、各受光素子が光を受光する。これにより、受光部２４が移動ステージ２上のスリット２２の延在方向に沿った領域において、細胞塊３を透過した透過光Ｌ２の各波長の光を、スリット２２の延在方向に対して直交する方向に配列された受光素子において、それぞれ受光することとなる。各受光素子は、受光した光の強度に応じた信号を位置と波長とからなる二次元平面状の一点に関する情報として出力する。受光部２４の受光素子から出力される信号が、ハイパースペクトル画像に係る単位領域（画素）毎のスペクトルデータとして、検出部２０から分析部３０に送られる。本実施形態では、このハイパースペクトル画像に係る単位領域（画素）毎のスペクトルデータが光強度分布情報となる。
　分析部３０は、入力された信号により透過光Ｌ２のスペクトルデータを取得し、このスペクトルデータを用いて、細胞塊３の品質に係る評価を行う。評価した結果は、分析部３０からモニタやプリンタ等の出力装置を介して出力することができる。
　分析部３０は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、主記憶装置であるＲＡＭ（Random　Access　Memory）及びＲＯＭ（Read　Only　Memory）、検出部２０等の他の機器との間の通信を行う通信モジュール、並びにハードディスク等の補助記憶装置等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。そして、これらの構成要素が動作することにより、分析部３０としての機能が発揮される。
　品質評価装置１００は、一度の撮像によって、スリットの延在方向に沿った領域についての所謂１次元のスペクトル画像を取得することができる。したがって、細胞塊３が載置された移動ステージ２を移動するか、又は、品質評価装置１００による撮像領域を移動させることによって、細胞塊３全体についての画素毎のスペクトルデータを取得することができる。
　分析部３０では、細胞塊３に係るスペクトルデータの測定とは別に、細胞塊３がない状態での光源１０からの測定光が検出部２０に入射することで得られる入射光スペクトルを予め取得し、入射光スペクトルと細胞塊３の透過光Ｌ２のスペクトルデータとの差分から細胞塊３に由来する透過光に係るスペクトルデータ（透過光スペクトル）を求めることができる。透過光スペクトルは細胞塊３を透過した光に係るスペクトルであるが、入射光スペクトルと透過光スペクトルとに基づき、細胞塊３により吸収された光の強度を示す吸光度スペクトルを算出することができる。入射光スペクトルとして背景を撮像した画像のスペクトルを用いると、効率が良く、精度も得られる。本実施形態では、この吸光度スペクトルを算出した上で細胞塊３の評価が行われる。
　なお、分析部３０には、上述したように背景を撮像した画像データも送られる。そこで、分析部３０では、まず、検出部２０から送られるスペクトルデータのうち、細胞塊３を撮像した画素に係るスペクトルデータを抽出する。細胞塊３を撮像した画素に係るスペクトルデータの抽出方法は特に限定されないが、予め定められた基準（例えば、特定波長における吸光度が閾値以下である、等）に基づいてスペクトルデータが細胞塊３を撮像した画素に係るものであるか否かを判定する態様とすることができる。
　品質評価装置１００では、細胞塊３の吸光度スペクトルに含まれる情報に基づいて、塊単位で品質を評価することを特徴とする。１つの細胞塊３は、複数の画素によって撮像されると考えられるため、同一の細胞塊３を撮像した複数の画素から取得される吸光度スペクトルを用いて細胞塊３における測定対象の光に係る吸光度の分布に係る情報を得る。そして、この情報を利用して、細胞塊３の品質を評価する。
　細胞塊３は、上述したように複数の細胞の集合体である。細胞塊３の塊単位での品質は、細胞塊３に含まれる個々の細胞の品質に由来するものであると考えられる。しかしながら、細胞塊３に含まれる一部の細胞の品質を個別に評価したとしても、その結果と細胞塊３の品質とは関連性がない場合が有る。また、細胞塊３の品質とは、上述したように、細胞塊の凝集度や活性度を指すものであり、細胞塊３を構成する多数の細胞がそれぞれ活動した結果を示すものである。そのため、細胞塊３において細胞が均質ではない場合も多く存在する。そこで、細胞塊３の品質を塊単位で評価する際には、細胞塊３内の偏りを評価することも有用であると考えられる。品質評価装置１００では、細胞塊３における吸光度の分布が細胞塊３の品質に関係することに着目し、細胞塊３における偏りを示す情報として光強度分布情報を利用している。
　光強度分布情報には、細胞塊３における位置毎の吸光度に係る情報が複数含まれる。細胞塊３における位置毎の吸光度に係る情報とは、細胞塊３における位置を示す情報と、当該位置を示す情報に対応付けられた吸光度に係る情報と、の組である。光強度分布情報に含まれる位置毎の吸光度に係る情報として、画素毎に取得される吸光度スペクトルを利用することができるが、隣接する複数の画素に対応する複数の吸光度スペクトルから求められる吸光度スペクトルを利用してもよい。例えば、隣接する複数の画素に対応する吸光度スペクトルを平均化したスペクトルを、隣接する複数の画素に対応する領域における吸光度に係る情報として利用することもできる。このように、画素毎の吸光度スペクトルではなく、複数の画素の吸光度スペクトルから求められる吸光度スペクトルを、細胞塊３における位置毎の吸光度に係る情報として利用してもよい。
　図３は、間葉系幹細胞に係る複数の細胞塊３に対して近赤外光を照射した際に得られた吸光度スペクトルのグラフである。複数のスペクトルの各々は、培養時間が同じ複数の細胞塊のほぼ同じ部分からのスペクトルである。細胞塊３から得られる吸光度スペクトルは、細胞塊３の培養時間に応じて、変化することが知られている。これは、細胞塊３に含まれる細胞群の配置（形状）や、培養により増加もしくは成熟する細胞の内部物質又は代謝物質に応じて変化するものである。したがって、本実施形態では、吸光度スペクトルに含まれる波長に対する吸光度に係る情報を利用して細胞塊の品質に係る評価を行う。
　また、細胞塊３から得られる吸光度スペクトルには、吸収ピーク（吸光度が高いピーク）が存在する波長領域Ａ１と、吸収ピーク（吸光度が高いピーク）が存在しない波長領域Ａ２と、が含まれる。発明者の知見によれば、波長領域Ａ１における吸光度スペクトルの変化（強度及び波長）は、細胞塊３の構造、すなわち細胞塊３における細胞の凝集度、及び、細胞塊３における細胞の活動に由来する細胞の内部物質又は代謝物質によって変化する。また、波長領域Ａ２における吸光度スペクトルの変化は、細胞塊３の構造、すなわち細胞塊３における細胞の凝集度に由来する。したがって、これらの波長領域Ａ１，Ａ２の光に対する吸光度の分布を得ることで、細胞塊３の品質に係る情報、すなわち、凝集度及び活性度に係る情報を得ることができる。
　図４は、細胞塊Ａについて、吸光度スペクトルに含まれる情報から細胞塊の凝集度を評価した結果を示している。図５は、細胞塊Ｂについて、吸光度スペクトルに含まれる情報から細胞塊の凝集度を評価した結果を示している。具体的には、各々の細胞塊について、品質評価装置１００を用いて光強度分布情報として取得された透過光スペクトルから、吸光度スペクトルを画素毎に算出し、波長領域Ａ２における所定の波長（波長１６８４ｎｍ）の光に対する吸光度を画素毎にグレースケールにて表示している。細胞塊Ａでは、細胞塊の中央部の凝集度が高く、周辺部では凝集度が低くなっていることが確認できる。また、細胞塊Ｂでは、細胞塊Ａと同様に、細胞塊の中央部の凝集度が高く周辺部では凝集度が低くなっていることが確認できるが、中央部及び周辺部の双方での凝集度が細胞塊Ａよりも低い。つまり、細胞塊Ｂは細胞塊Ａよりも凝集度が低いことが分かる。したがって、細胞塊Ｂは、細胞塊Ａよりも成熟が遅いという判断をすることができる。
　図６は、細胞塊Ｃについて、吸光度スペクトルに含まれる情報から細胞塊の活動状態（活性度）を評価した結果を示している。図７は、細胞塊Ｄについて、吸光度スペクトルに含まれる情報から細胞塊の活動状態（活性度）を評価した結果を示している。具体的には、各々の細胞塊について、品質評価装置１００を用いて光強度分布情報として取得された透過光スペクトルから、吸光度スペクトルを画素毎に算出し、波長領域Ａ１における所定の波長（波長１６１５ｎｍ）の光に対する吸光度を、それぞれ波長領域Ａ２における所定の波長（波長１６８４ｎｍ）の光に対する吸光度を用いて規格化した後、その結果を画素毎にグレースケールにて表示している。細胞塊Ｃでは、細胞塊の中央部の活動状態が高く、周辺部では中央部よりは活動状態が低いもののある程度高い状態であることが確認できる。また、細胞塊Ｄでは、細胞塊Ｃと比較して全体的に活動状態が低く、特に、周辺部における活動状態が低くなっていることが確認できる。つまり、細胞塊Ｄは細胞塊Ｃよりも活動状態が低く、活性度が低いと判断することができる。
　上記に示したように、細胞塊における光強度分布情報を用いることで、細胞塊の品質を評価することができる。
　なお、細胞塊に係る光強度分布情報を用いて、細胞塊の品質を評価する方法としては、大きく分けて２つの手法が有る。第１の方法は、図４乃至図７に示すように、光強度分布情報を画像化した後に評価をする方法である。また、第２の方法は、画像化を行わずに評価を行う方法である。
　第１の方法では、品質評価装置１００の分析部３０において、光強度分布情報に含まれる細胞塊中の位置に応じた吸光度に係る情報を画像化し、図４乃至図７等に示すような画像を作成する。その後、当該画像を用いて品質の評価を行う。画像を用いた品質の評価には種々の手法を適用することができる。例えば、画像における色の配置等を利用しパターン認識を活用して品質を評価することができる。パターン認識の方法としては多変量データの分析手法である統計的判別分析（主成分分析、回帰分析、因子分析など）や以前に取得されたデータを経験的に学習し、新たに取得したデータについて学習結果を基に解釈する手法である機械学習（サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、カーネル法、ベイジアンネットワーク法など）が挙げられるが、これに限定されるものではない。
　これらの品質評価の手法を用いる場合には、品質が既知である細胞塊から取得される光強度分布情報を参照情報として、判定基準が準備される。上記の手法は、細胞塊の品質を３つ以上のランクで評価するような構成にも適用することができる。また、細胞塊の品質評価に用いられる画像は、ユーザが細胞塊の状況を視覚的に認識する際にも利用することができる。
　なお、図４及び図５では、特定波長の光に係る吸光度に係る情報について、規格化等の処理を行った後に画像化しているが、図６又は図７に示すように、吸光度スペクトルに含まれる複数の波長の光に係る吸光度に係る情報を利用して、細胞塊中の位置に応じた吸光度に係る情報を画像化してもよい。このように、光強度分布情報に含まれる細胞塊中の位置に応じた吸光度に係る情報を画像化する際に、光強度分布情報に含まれる情報全てを利用して画像化をしなくてもよい。また、規格化等の前処理は適宜追加することができる。
　第２の方法では、品質評価装置１００の分析部３０において、光強度分布情報に含まれる細胞塊中の位置に応じた吸光度に係る情報に含まれる数値を利用して、品質の評価を行う。具体的には、吸光度に係る情報に含まれる数値とは吸光度の計測値もしくは必要に応じて平均化処理等を行った後に得られる数値であって、細胞塊中の各位置に対応する数値が所定の範囲に含まれるか等の判定基準を予め設定しておき、この判定基準に基づいて品質を評価する。判定基準は適宜設定することができる。判定基準としては、例えば、同一の細胞塊に係る光強度分布情報に含まれる細胞塊中の各位置に対応する数値のうち、所定の範囲に含まれる数値の数が所定値を超えた場合に、細胞塊の品質が良状態であると判定する、というような設定が挙げられるが、これに限定されるものではない。また、品質の３つ以上のランクで評価する場合には、各ランクについて、予め判定基準を設ければよい。また、規格化等の前処理は適宜追加することができる。
　第２の方法のように、光強度分布情報に含まれる細胞塊中の位置に応じた吸光度に係る情報に含まれる数値を利用して品質を評価する構成とした場合、画像化等の処理を行わずに細胞塊の品質を非破壊で評価することが可能となる。したがって、より簡便に細胞塊の品質を評価することが可能であるともいえる。
　なお、第１の方法による評価結果と第２の方法による評価結果とを組み合わせて総合判定を行う構成としてもよい。品質の評価の手法は上記のように種々考えられるので、これらを適宜組み合わせることができる。
　なお、上記実施形態では、細胞塊の品質を評価する際に光強度分布情報を利用する構成について説明したが、上記の手法に加えて、細胞塊の透過スペクトルを経過時間毎（例えば６～１０時間毎に３６～４８時間程度）に取得し、光強度分布情報の経時変化にも基づいて細胞塊の品質を評価する構成としてもよい。この場合には、細胞塊の経時変化を光強度分布情報から確認することができるため、品質の評価を精度よく行うことができる。このように、細胞塊の透過スペクトルに基づいて、その品質を評価する方法は種々存在するので、評価対象の細胞塊の種類や状態等に応じて適宜選択することができる。
　このように、本発明に係る品質評価方法及び品質評価装置によれば、細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射して得られる光強度分布情報に基づいて品質評価を行う構成とすることで、非破壊・非侵襲で細胞塊の品質評価を行うことができる。近赤外光を用いることで、細胞塊の内部の情報を取得することができると共に、その吸光度分布の情報を取得することで、細胞塊中の位置に応じた細胞に係る情報を利用して、細胞塊の品質に係る情報をより詳細に取得することができる。したがって、高い精度での品質評価を実現することができる。
　なお、細胞塊に係る光強度分布情報を得るための光源１０及び検出部２０についても適宜変更することができる。例えば、分光手段を備えない構成としてもよい。光源１０として特定の波長の光を出射可能なＬＤ（Laser　Diode：レーザダイオード）を複数準備し、測定光を出射するＬＤを切り替えることで光源１０から出射する測定光の波長を変化することができる。このように、光源１０から出射する光を制御すると、検出部２０が分光手段を備えていなくても特定の波長の光に対する吸光度の分布に係る情報を得ることができる。また、上記の複数のＬＤに代えて、ＬＥＤ（Light　Emitting　Diode：発光ダイオード）と複数のバンドパスフィルタとを組み合わせて光源１０を構成することで、光源１０から出射する測定光の波長を変化することができる。
　また、上記実施形態では、品質評価装置１００において、平面分光することによって２次元配置された複数の画素の内第１の方向に配列する画素に測定対象物の位置情報を割り当て、第２の方向に配列する画素に波長情報を割り当ててハイパースペクトル画像を取得する構成について説明したが、波長ごとに光強度分布情報を得ることを繰り返す構成であってもよい。

Claims (4)

  1. 　細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射することにより、当該細胞塊における当該測定光に対する吸光度の分布に係る情報を含む光強度分布情報を取得する取得工程と、
    　前記光強度分布情報に基づいて、前記細胞塊の品質を評価する評価工程と、
    　を有する品質評価方法。
  2. 　前記評価工程は、前記光強度分布情報に含まれる前記細胞塊中の位置に応じた光強度の情報を画像化することを含む請求項１に記載の品質評価方法。
  3. 　前記評価工程は、前記光強度分布情報に含まれる前記細胞塊中の位置に応じた光強度の情報に含まれる数値を利用して品質を評価する請求項１に記載の品質評価方法。
  4. 　細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射する光源と、
    　前記測定光の照射によって出射される前記細胞塊からの透過光又は拡散反射光を受光することで当該細胞塊における当該測定光に対する吸光度の分布に係る情報を含む光強度分布情報を取得する受光部と、
    　前記光強度分布情報に基づいて、前記細胞塊の品質を評価する分析部と、
    　を有する品質評価装置。
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