WO2019150554A1 - イメージング質量分析用データ処理装置 - Google Patents

イメージング質量分析用データ処理装置 Download PDF

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WO2019150554A1
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mass
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imaging
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有里子 中木村
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株式会社島津製作所
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    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
    • H01J49/0027—Methods for using particle spectrometers
    • H01J49/0036—Step by step routines describing the handling of the data generated during a measurement
    • G—PHYSICS
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    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
    • G01N27/62—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating the ionisation of gases, e.g. aerosols; by investigating electric discharges, e.g. emission of cathode
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
    • H01J49/0004—Imaging particle spectrometry

Definitions

  • the present invention relates to a data processing apparatus for processing acquired mass spectrum data in an imaging mass spectrometer capable of acquiring mass spectrum data for each of a large number of measurement points in a measurement region on a sample.
  • the mass spectrometry imaging method examines the spatial distribution of a substance having a specific mass by performing mass analysis on each of a plurality of measurement points (micro regions) in a two-dimensional measurement region of a sample such as a biological tissue section. This method is being applied to drug discovery, biomarker search, investigation of the cause of various diseases and disorders, and so on.
  • a mass spectrometer for performing mass spectrometry imaging is generally called an imaging mass spectrometer (see Non-Patent Document 1, etc.).
  • mass spectrum data including MS n spectrum data in which n is 2 or more
  • mass-to-charge (m / z) range is obtained for each measurement point on a sample.
  • MS imaging image A two-dimensional image (MS imaging image) associated with the position of the measurement point is created and displayed on the screen of the display unit.
  • adipose tissue cells of animals such as mice and humans are known to store lipid droplets, and by applying HE (hematoxylin and eosin) staining to a sample that is a biological tissue section of these animals, Observation of fat droplets using an optical microscope is possible. Therefore, for example, in the case of a mouse liver slice which is a fatty liver, when the target is fat and a compound related thereto is to be searched, an MS staining image similar to an HE-stained image obtained by HE-staining the tissue slice is HE. What is necessary is just to search the mass to charge ratio value from which an imaging image is obtained.
  • HE hematoxylin and eosin
  • reference image an image used for finding an MS imaging image showing a specific image pattern in this way is referred to as a “reference image”.
  • This reference image may simply be an optical microscope image for a sample such as a biological tissue section, a stained image as described above, or a fluorescence microscope image.
  • a mass-to-charge ratio value (hereinafter, the mass-to-charge ratio is sometimes referred to as “m / z”) indicating a two-dimensional distribution in which a reference image and an image pattern are similar
  • m / z mass-to-charge ratio
  • a TIC (Total Ion Count or Total Ion Current) spectrum is created by integrating signal intensity values at a large number of mass spectra at all measurement points in the measurement region for each mass-to-charge ratio value. Then, in the TIC spectrum, peaks are selected in descending order of the signal intensity value, and the user visually determines the similarity of the image pattern between the MS imaging image and the reference image at the m / z value corresponding to the selected peak. I have to.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and the object of the present invention is to find a compound isotope when a compound showing a two-dimensional distribution similar to a reference image and an image pattern is found by statistical analysis processing or the like. It is an object of the present invention to provide a data processing apparatus for imaging mass spectrometry that can eliminate the influence of the above and can list ions derived from various compounds as target compounds.
  • the present invention is an imaging mass spectrometry data processing apparatus for processing mass spectrum data respectively obtained at a plurality of measurement points in a two-dimensional measurement region on a sample.
  • Reference images include, for example, observation images obtained with electron microscopes, optical microscopes, fluorescence microscopes, Raman spectroscopy measurements, and electromagnetic waves of various wavelengths (terahertz, far and near infrared, visible, ultraviolet, X-ray, etc.) Imaging images obtained by emission intensity measurement and absorption measurement, PET (Positron Emission Tomography) measurement, MRI (Magnetic Resonance Imaging) measurement, ESR (Electron Spin Resonance) measurement, CT (Computed Tomography) measurement, EPMA ( Various images such as surface analysis by Electron (Probe-MicroAnalyser) and images obtained by analysis can be considered.
  • the reference image information acquisition unit reads, for example, data constituting an optical image obtained by photographing a stained sample with an optical microscope.
  • the analysis processing unit performs a statistical analysis based on the mass spectrum data and reference image data of each measurement point in the measurement region, thereby showing a signal intensity distribution of ions having the m / z for each m / z value.
  • An index value related to the similarity of the image pattern between the MS imaging image and the reference image is calculated.
  • partial least square regression analysis can be used as a statistical analysis method.
  • the regression coefficient for each m / z value is obtained by performing regression analysis using the mass spectrum data at each measurement point as an explanatory variable and the pixel value of each pixel in the reference image corresponding to each measurement point as an objective variable.
  • the index value can be obtained.
  • the mass-to-charge ratio value search unit basically searches for a m / z value indicating a relatively large index value among the calculated index values, but one m / z value that has already been selected.
  • An m / z value that gives a smaller index value that falls within a predetermined m / z range including is excluded from further m / z value selection targets. In other words, such m / z value is ignored.
  • the m / z difference between an ion peak derived from a certain compound and its isotope peak on the mass spectrum is as small as several Da at most. Therefore, if the m / z range for a peak derived from a single compound molecule is appropriately determined, the isotope peak will be approximately within the m / z value range. Therefore, according to the above-described processing by the mass-to-charge ratio search unit, when the m / z value of an ion derived from a certain compound is selected, the m / z value of the ion derived from the isotope of that compound is thereafter selected. Can be virtually avoided. That is, the m / z value derived from a certain compound and the m / z value derived from the isotope of the compound are hardly selected redundantly.
  • a plurality of continuous mass-to-charge ratio search ranges are defined by dividing the entire measured mass-to-charge ratio range for each predetermined mass-to-charge ratio width.
  • the mass-to-charge ratio search unit when a mass-to-charge ratio value indicating the largest index value in the range is selected in one mass-to-charge ratio search range, The mass-to-charge ratio value may be excluded from the selection targets.
  • the mass-to-charge ratio value search unit selects a mass-to-charge ratio value indicating the largest index value in each of the plurality of mass-to-charge ratio search ranges, and then selects the selected plurality of mass-to-charge ratio values.
  • the mass-to-charge ratio value search unit may select a plurality of mass-to-charge ratio values in descending order of the index value in the entire mass-to-charge ratio range to be measured.
  • the m / z value derived from the isotope is excluded, and the appropriate m / z is calculated in descending order of the index value, that is, in the order in which the distribution is likely to be similar to the reference image. z value can be selected. Thereby, ion candidates derived from the target compound having a distribution close to that of the reference image can be efficiently selected.
  • the mass-to-charge ratio value search unit selects one mass-to-charge ratio value, and then selects a mass for the one mass-to-charge ratio value.
  • An exclusion range in which the same or different widths are set in the decreasing direction and increasing direction of the charge ratio is determined, and other mass-to-charge ratio values included in the exclusion range may be excluded from selection targets.
  • the mass to charge ratio search range is not predetermined, and the excluded m / z range is determined according to the actually selected m / z value.
  • the first embodiment in the case where a peak derived from a certain compound molecule and its isotope peak are present across the adjacent mass-to-charge ratio search range on the mass spectrum, its isotope The peak m / z value cannot be excluded from selection.
  • ions derived from one or more isotopes for a certain compound can be almost completely excluded from selection targets.
  • the mass-to-charge ratio value search unit selects a plurality of mass-to-charge ratio values in descending order of the index value in the entire mass-to-charge ratio range to be measured. Good. Thereby, ion candidates derived from the target compound having a distribution close to that of the reference image can be efficiently selected.
  • the data processing apparatus for imaging mass spectrometry when searching for a compound showing a distribution similar to a reference image such as an optical microscopic image, the influence of isotopes that are substantially the same compound is eliminated. It is possible to find ions derived from various compounds. Thereby, a compound having a distribution close to that of the reference image can be found accurately and quickly.
  • the schematic block diagram of one Example of the imaging mass spectrometer which used the data processing apparatus for imaging mass spectrometry which concerns on this invention The conceptual diagram of the measurement area
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an imaging mass spectrometer of the present embodiment
  • FIG. 2 is a conceptual diagram of a measurement region on a sample measured by an imaging mass analyzer in the imaging mass spectrometer of the present embodiment.
  • the imaging mass spectrometer of the present embodiment includes an imaging mass analyzer 4, a reference image capturing unit 5, a data processing unit 1, an operation unit 2, and a display unit 3.
  • the operation unit 2 and the display unit 3 are user interfaces.
  • the imaging mass spectrometer 4 includes, for example, a matrix-assisted laser desorption ionization ion trap time-of-flight mass spectrometer (MALDI-IT-TOFMS), and includes a number of two-dimensional measurement regions on a sample 6 such as a biological tissue section.
  • the mass spectrum data of each measurement point (micro area) can be acquired.
  • This mass spectrum data also includes MS n spectrum data in which n is 2 or more.
  • the reference image photographing unit 5 is an optical microscope, a fluorescence microscope, a phase contrast microscope, or the like, and refers to an optical microscopic image, a stained image, a fluorescent image, a phase contrast microscopic image, etc. in a range including at least a measurement region on the sample 6. An image is acquired.
  • a two-dimensional image of a sample obtained by various other measurement methods can be used.
  • the data processing unit 1 receives the mass spectrum data at each measurement point collected by the imaging mass analysis unit 4 and the reference image data obtained by imaging by the reference image imaging unit 5 and performs a predetermined process.
  • Image data storage unit 11, MS imaging data storage unit 12, reference image creation unit 13, MS imaging image creation unit 14, calculation data creation unit 15, regression analysis execution unit 16, m / z value search unit 17, m / z value Functional blocks such as the candidate presentation unit 18 are provided.
  • the substance of the data processing unit 1 is a personal computer (or a higher-performance workstation), and the functions of the respective blocks are achieved by operating dedicated software installed in the computer on the computer. It can be set as a structure.
  • the operation unit 2 is a pointing device such as a keyboard or a mouse
  • the display unit 3 is a display monitor.
  • the imaging mass spectrometer 4 when a measurement region 60 is set on a sample 6 derived from a living body such as a mouse liver slice, the imaging mass spectrometer 4 is within the range of the measurement region 60. Mass spectrometry (or MS n analysis) is performed on each of the plurality of measurement points 61, and mass spectrum data over a predetermined m / z range is acquired. As a result, a set of mass spectrum data corresponding to the number of measurement points 61 in the measurement region 60 (hereinafter referred to as “MS imaging data”) is obtained, and this data is transferred from the imaging mass analyzer 4 to the data processor 1. The data is input and stored in the MS imaging data storage unit 12.
  • the reference image photographing unit 5 photographs, for example, a stained image of the same sample 6. It should be noted that the imaging range of the stained image obtained at this time does not have to coincide with the measurement region 60, and the measurement region 60 may be included.
  • the reference image data storage unit 11 reads and stores the reference image data constituting the reference image obtained by the reference image photographing unit 5.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the procedure of the m / z value search process
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining the m / z value search process.
  • the calculation data creation unit 15 reads the reference image data used for the process from the reference image data storage unit 11 (step S1). At this time, the reference image creation unit 13 may create a reference image from the read reference image data and display it on the screen of the display unit 3. Also, the calculation data creation unit 15 reads out mass spectrum data of each measurement point 61 in the measurement region 60, which is used for processing, from the MS imaging data storage unit 12 (step S2).
  • the calculation data creation unit 15 creates calculation data in which the pixel value data of each pixel in the reference image corresponding to each measurement point 61 in the measurement region 60 and the mass spectrum data for each measurement point 61 are in the form of a matrix. (Step S3). As described above, when the imaging range of the reference image is wider than the measurement region 60, only a portion corresponding to the measurement region 60 in the reference image may be cut out and used. In general, the size of the reference image pixel is different from that of the measurement point 61 on which mass spectrometry is performed. In most cases, the pixel is much smaller than the measurement point 61.
  • the pixel value corresponding to the measurement point may be obtained by correction processing using pixel values in a plurality of pixels corresponding to one measurement point 61 or the like.
  • data conversion processing itself is known, and for example, a technique disclosed in Patent Document 2 can be used.
  • Matrix based on pixel value data in the reference image the pixel values y 1 for each measurement point 61, y 2, ..., a 1-dimensional matrix Y formed by arranging y n.
  • the matrix based on the mass spectrum data for each measurement point is a signal intensity value (peak intensity value) x 11 , x 12 ,..., X 1m , x 21 , x 22 ,. , X 2m ,..., X n1 , x n2 ,..., X nm are two-dimensionally arranged in a two-dimensional manner.
  • the regression analysis execution unit 16 uses the two-dimensional matrix X of signal intensity values based on the mass spectrum data created in step S3 as an explanatory variable (input variable) and the one-dimensional matrix Y of pixel values based on reference image data as an objective variable. (Output variable), and a known partial least squares regression analysis (PLS) operation is executed. Thereby, a regression coefficient matrix is calculated (step S4).
  • the number of elements of this regression coefficient matrix is m, which is a one-dimensional matrix in which regression coefficients for each m / z value are arranged.
  • Each regression coefficient value indicates the degree of similarity of the image pattern (two-dimensional distribution situation) for each m / z value between the reference image and the MS imaging image, using the pixel values in the reference image as teacher data. . Therefore, the m / z value having a large absolute value of the regression coefficient is m / z from which an MS imaging image having an image pattern similar to the reference image is obtained. Therefore, for example, if an m / z value having a regression coefficient equal to or greater than a certain threshold value is selected in the regression coefficient matrix, the m / z is m / z of a compound-derived ion showing a distribution similar to the image pattern of the reference image. It can be said that z.
  • m / z is different between an ion derived from one compound and an ion derived from an isotope of the compound, and if multiple m / z are selected, substantially the same compound is selected repeatedly. become. Therefore, in the imaging mass spectrometer of the present embodiment, the following characteristic processing is performed so as to eliminate isotopes as much as possible when selecting a significant m / z value from the regression coefficient matrix.
  • a plurality of (N) consecutive search m / z ranges obtained by dividing the entire measurement m / z range by a predetermined m / z width ⁇ M are determined in advance. .
  • the m / z width ⁇ M can be appropriately determined, for example, 10 Da.
  • the m / z value search unit 17 searches for the m / z value having the maximum absolute value of the regression coefficient in each of the predetermined search m / z ranges as described above, and determines the value of the regression coefficient.
  • the m / z value is determined as a representative value of the search m / z range.
  • N representative values are obtained (step S5).
  • each element that is, the regression coefficient in the regression coefficient matrix is indicated by a circle. That is, the position of the circle on the m / z axis represents the m / z value corresponding to the regression coefficient.
  • FIG. 4 (c) when each regression m / z range has a regression coefficient that is not maximum (excluded with an x mark), the element indicated by a circle in FIG. Remain. If there is only one element in a certain search m / z range, that element necessarily becomes the representative value.
  • the m / z value search unit 17 selects a representative m / z value whose absolute value of the regression coefficient is equal to or greater than a threshold value from the N representative values obtained in step S5 (step S6). .
  • a representative m / z value that satisfies another appropriate condition may be selected. For example, a predetermined number of representative values may be selected in descending order of the absolute value of the regression coefficient, and the m / z value of the representative value may be obtained.
  • m / z values that do not satisfy the set condition are excluded, and the absolute value of the regression coefficient is maximum and the set condition is satisfied in each search m / z range.
  • the m / z value is elected.
  • the m / z value candidate presentation unit 18 creates an m / z value candidate list listing all the m / z values selected in step S6, and displays this on the screen of the display unit 3 (step S7). .
  • the user confirms this, and, for example, selects and instructs one m / z value candidate using the operation unit 2.
  • the MS imaging image creation unit 14 extracts a signal intensity value of the designated m / z value from the mass spectrum data at each measurement point 61 in the measurement region 60, and creates an MS imaging image.
  • the user can confirm on the screen the MS imaging image of the m / z value candidate estimated that the reference image and the image pattern are similar. At that time, the reference image may be displayed together.
  • the user can find an appropriate m / z value candidate through such confirmation, and can estimate a target compound from the m / z value.
  • FIG. 5 is a flowchart of the m / z value search process in the imaging mass spectrometer of this embodiment
  • FIG. 6 is a conceptual diagram for explaining the m / z value search process.
  • steps S1 to S4 that is, the processing until the regression coefficient matrix is calculated by PLS is exactly the same as in the above embodiment, and the regression executed in the m / z value search unit 17 is performed. Only the process of searching for an appropriate m / z value from the coefficient matrix is different. Therefore, this point will be described in detail below.
  • the m / z value search unit 17 searches for the maximum absolute value of the regression coefficient in the entire measurement m / z range, and selects an m / z value corresponding to the regression coefficient (step S15). Now, assuming that each element in the regression coefficient matrix exists as shown in FIG. 6B, the result of searching for the maximum regression coefficient is shown in FIG. 6C.
  • the m / z value search unit 17 excludes the search m / z value range including the single m / z value selected in step S15, and sets a new measurement m / z range (step S16). That is, in the example of FIG. 6C, since an m / z value corresponding to one element indicated by a circle is selected, one search m / z range indicated by x in FIG. Is excluded from the measurement m / z range and a new measurement m / z range is set.
  • the largest regression coefficient is searched in the measured m / z range from which one or more search m / z ranges are excluded, and an m / z value corresponding to the regression coefficient is selected (step S17). Therefore, even if an m / z value indicating a large regression coefficient exists in the search m / z range excluded earlier, the m / z value is not selected.
  • the maximum regression coefficient is searched for in the measurement m / z range shown in FIG. 6D, it is assumed that what is indicated by a circle in FIG. 6E is found.
  • the process returns from step S18 to S16.
  • the end condition may be that a predetermined number of m / z values have been selected, or the end condition may be that a predetermined time has elapsed since the start of processing. Alternatively, the end condition may be that the maximum regression coefficient at that time falls below a predetermined threshold.
  • various termination conditions can be considered.
  • steps S16 to S18 are repeated until it is determined in step S18 that the end condition is satisfied.
  • the search m / z including the newly selected m / z value is displayed.
  • the z value range is excluded from the measured m / z range. Therefore, as in the above embodiment, only a maximum of one m / z value is selected within one search m / z range, and isotopes are included within the search m / z range including the already selected m / z value. Even if there is an m / z value derived from it, it will be avoided to be elected.
  • the imaging mass spectrometer of this embodiment also has a maximum m / z value with a relatively large regression coefficient in each search m / z range as shown in FIG. Elected.
  • the m / z value candidate presentation unit 18 creates an m / z value candidate list listing the m / z values selected in step S15 and a plurality of steps S17, and displays this on the screen of the display unit 3. (Step S19).
  • FIG. 7 is a flowchart of the m / z value search process in the imaging mass spectrometer of this embodiment
  • FIG. 8 is a conceptual diagram for explaining the m / z value search process.
  • the processing in steps S1 to S4 that is, the processing until the regression coefficient matrix is calculated by PLS is exactly the same as that in the above embodiment, and the regression executed in the m / z value search unit 17 is performed. Only the process of searching for an appropriate m / z value from the coefficient matrix is different. Therefore, this point will be described in detail below.
  • the m / z value search unit 17 searches for a maximum absolute value of the regression coefficient in a given measurement m / z range, and selects an m / z value corresponding to the regression coefficient (step S25). ).
  • FIG. 8C shows the result of searching for the maximum regression coefficient among the regression coefficients shown in FIG.
  • the m / z value search unit 17 determines an excluded m / z range having a predetermined width before and after the one m / z value selected in step S25. Specifically, the m / z width ⁇ Ma in the direction in which m / z is small and the m / z width ⁇ Mb in the direction in which m / z is large (may be the same as ⁇ Ma) are determined, and the selected m / z value. When M1 is determined, the range of M1 ⁇ Ma to M1 + ⁇ Mb may be set as an excluded m / z range.
  • ⁇ Ma and ⁇ Mb it is desirable to determine ⁇ Ma and ⁇ Mb so that each compound isotope is contained as much as possible and as small as possible. If the excluded m / z range is determined, a range obtained by excluding the excluded m / z range from the measured m / z range is set as a new measured m / z range (step S26).
  • the excluded m / z range indicated by ⁇ P in FIG. 8D can be determined.
  • the m / z value search unit 17 searches for a regression coefficient having the largest absolute value in the measurement m / z range from which one or more excluded m / z ranges are excluded, and m / z corresponding to the regression coefficient.
  • a z value is selected (step S27). Therefore, even if a large regression coefficient exists in the immediate vicinity of the previously selected m / z value (within the excluded m / z range), the m / z value corresponding to the regression coefficient is selected. Not.
  • the maximum regression coefficient is searched for in the measurement m / z range shown in FIG. 8D, it is assumed that what is indicated by a circle in FIG. 8E is found.
  • step S28 it is determined whether or not a predetermined termination condition is satisfied (step S28), and if not satisfied, the process returns from step S28 to S26.
  • the termination condition at this time is the same as the termination condition in step S18 described above.
  • steps S26 to S28 are repeated until it is determined in step S28 that the end condition is satisfied.
  • the process shown in FIG. 8 (e) is selected and the process returns to step S26 after the selection is made, as shown in FIG. 8 (f)
  • the excluded m / z including the newly selected m / z value is displayed.
  • the z range is excluded from the measured m / z range. Therefore, even if an ion peak derived from an isotope exists in the vicinity of the m / z value already selected on the mass spectrum, the m / z value of the ion peak is not selected.
  • a two-dimensional pattern similar to the image pattern of the reference image is avoided while avoiding selection of m / z values of ions derived from isotopes of a certain compound as candidates.
  • the m / z value of the ion derived from the compound showing the distribution can be accurately selected as the m / z value candidate. That is, it is avoided that the m / z value of an ion derived from one compound and the m / z value of an ion derived from the same compound isotope are selected redundantly.
  • PLS is used for statistical analysis. However, it is possible to obtain an index value that reflects the similarity of the image pattern between the two-dimensional ion intensity distribution and the reference image for each m / z. If so, multivariate analysis other than PLS may be used. Specifically, correlation analysis or the like can be used.

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Abstract

光学顕微画像等の参照画像と類似した分布を示す化合物をイメージング質量分析により見つける際に、その探索の効率と正確性を向上させる。本発明に係るデータ処理装置を用いたイメージング質量分析装置では、回帰分析実行部（１６）は、測定点毎のマススペクトルデータと参照画像データとを用いたPLSを実行し、m/z値毎に分布の類似性を反映した回帰係数を求める。m/z値探索部（１７）は回帰係数が大きな順にm/z値を選出するが、測定m/z範囲全体を所定幅毎に区切った各探索m/z範囲において、すでに一つのm/z値が選出されていれば、そのm/z値を含む探索m/z範囲は探索の対象から除外する。マススペクトル上で或る化合物由来のピークとその同位体ピークとはほぼ一つの探索m/z範囲内に入るため、上記処理によれば、或る化合物由来のイオンのm/z値とその同位体由来のイオンのm/z値とが重複してm/z候補として選出されることを回避できる。

Description

イメージング質量分析用データ処理装置
　本発明は、試料上の測定領域内の多数の測定点それぞれについてマススペクトルデータを取得することが可能であるイメージング質量分析装置において、取得されたマススペクトルデータを処理するためのデータ処理装置に関する。
　質量分析イメージング法は、生体組織切片などの試料の２次元的な測定領域内の複数の測定点（微小領域）に対しそれぞれ質量分析を行うことにより、特定の質量を有する物質の空間分布を調べる手法であり、創薬やバイオマーカ探索、各種疾病・疾患の原因究明などへの応用が進められている。質量分析イメージングを実施するための質量分析装置は一般にイメージング質量分析装置と呼ばれている（非特許文献１等参照）。
　イメージング質量分析装置では一般に、試料上の各測定点について所定の質量電荷比（m/z）範囲に亘るマススペクトルデータ（ｎが２以上であるＭＳnスペクトルデータを含む）が得られる。そして、観察したい化合物由来のイオンの質量電荷比をユーザが指定すると、その指定された質量電荷比における各測定点の信号強度が抽出され、その信号強度値をグレイスケールやカラースケールに従って可視化して測定点の位置に対応付けた２次元画像（ＭＳイメージング画像）が作成され表示部の画面上に表示される。
　近年、こうしたイメージング質量分析装置を利用し、生体組織から切り出された試料における特定の化合物の２次元的な分布を観察することで、薬物動態解析、代謝パスウェイ解析、分子相関性の解析など行う研究が盛んに行われている。こうした解析においては、観察対象のターゲットである化合物が決まっており、その化合物の２次元的な分布が生体染色などの手法によって可視化できる場合がしばしばある（特許文献１等参照）。
　一例を挙げると、マウスやヒトなどの動物の脂肪組織細胞は脂肪滴を蓄えることが知られており、それら動物の生体組織切片等である試料にＨＥ（ヘマトキシリン・エオジン）染色を施すことにより、光学顕微鏡を用いた脂肪滴の観察が可能である。そこで、例えば脂肪肝であるマウス肝臓切片においてターゲットを脂肪としてそれに関連する化合物を探索したい場合には、その生体組織切片をＨＥ染色することで得たＨＥ染色画像と画像パターンが類似しているＭＳイメージング画像が得られる質量電荷比値を探索すればよい。以下、このように特定の画像パターンを示すＭＳイメージング画像を見つけるために利用される画像を「参照画像」と呼ぶこととする。この参照画像は、単に生体組織切片等の試料に対する光学顕微鏡画像である場合もあるし、上述したような染色画像である場合、或いは蛍光顕微鏡画像である場合もある。
　上述したように参照画像と画像パターンが類似した２次元分布を示す質量電荷比値（以下、質量電荷比を「m/z」ということがある）を探索する場合、一般的には、まず、測定領域内の全測定点における多数のマススペクトルにおける信号強度値を質量電荷比値毎に積算したＴＩＣ（Total Ion Count又はTotal Ion Current）スペクトルを作成する。そして、そのＴＩＣスペクトルにおいて信号強度値が大きい順にピークを選択し、その選択したピークに対応するm/z値におけるＭＳイメージング画像と参照画像との画像パターンの類似性をユーザが目視で判定するようにしている。
　しかしながら、通常、ＴＩＣスペクトルには、様々な化合物由来の多数のピークが現れるため、信号強度値が所定の閾値以上であるピークに絞るにしても、ＭＳイメージング画像の作成及び画像パターンの確認にはかなりの労力を要する。また、そうした作業には多大な時間が掛かり効率的でない。
　そこで、人間による判断ではなく、統計解析の手法を利用して参照画像と画像パターンが類似するＭＳイメージング画像を与えるm/z値を自動的に探索する手法が従来提案されている。この方法では、例えば、参照画像の画素値を目的変数、各測定点におけるマススペクトルデータを説明変数とした回帰分析を行う。そして、その結果得られた回帰係数の絶対値が大きいm/z値を選択することにより、参照画像の画像パターンに類似した分布を示す化合物を見い出すようにしている。
　こうした手法は、人手に頼ることなく的確なm/z値を抽出するうえで有効であるものの、次のような問題がある。
　即ち、生体由来の試料に含まれる化合物には同位体を有するものが多い。そのため、それぞれ同位体を有する多種類の化合物を含む試料をイメージング質量分析装置により測定し上述したようにＴＩＣスペクトルを求めると、該ＴＩＣスペクトルには多くの同位体ピークが観測される。同じ化合物由来の同位体ピークは同じような空間分布を示すため、上記のような手法によりm/z値の候補を求めても、一又は少数の化合物由来の同位体ピークのm/z値ばかりが選択されてしまうことがある。一つの化合物由来の同位体ピークは、m/z値は相違しても化合物としては同じであるため、抽出される化合物の数が少なくなってしまい、参照画像に類似した分布を示す別の化合物が探索結果から漏れる要因になる。また、こうした実質的に同じ化合物である複数の物質の２次元分布をユーザが確認するのも時間的な無駄である。
国際公開第２０１７／００２２２６号（段落［００３７］） 特開２００９－２５２７５号公報
「iMScope TRIO イメージング質量顕微鏡」、［online］、［平成２９年６月５日検索］、株式会社島津製作所、インターネット＜URL: http://www.an.shimadzu.co.jp/bio/imscope/＞
　本発明は上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的とするところは、統計解析処理等により参照画像と画像パターンが類似した２次元分布を示す化合物を見つける際に、化合物の同位体の影響を排除して多様な化合物由来のイオンを目的とする化合物の候補として挙げることができるイメージング質量分析用データ処理装置を提供することにある。
　上記課題を解決するために成された本発明は、試料上の２次元的な測定領域内の複数の測定点においてそれぞれ得られたマススペクトルデータを処理するイメージング質量分析用データ処理装置であって、
　a)前記測定領域についての参照画像を形成する参照画像データを取得する参照画像情報取得部と、
　b)前記測定領域内の各測定点のマススペクトルデータ及び前記参照画像情報取得部により取得された参照画像データに基づく統計解析により、質量電荷比毎にその質量電荷比を有するイオンの信号強度の分布を示すＭＳイメージング画像と参照画像との画像パターンの類似性に関連した指標値を算出する解析処理部と、
　c)前記解析処理部により得られた質量電荷比毎の指標値の中で相対的に大きな指標値を示す質量電荷比を探索して選出するものであって、すでに選出された一つの質量電荷比値を含む所定の質量電荷比範囲内に存在する、該質量電荷比値に対応する指標値よりも小さな指標値を示す質量電荷比値を選出対象から除外する質量電荷比値探索部と、
　を備えることを特徴としている。
　本発明に係るイメージング質量分析用データ処理装置において、上記参照画像は質量分析以外の様々な手法で得られたものを利用することができる。参照画像としては例えば、電子顕微鏡や光学顕微鏡、蛍光顕微鏡などで得られる観察画像、ラマン分光測定や様々な波長（テラヘルツ域、遠近赤外域、可視域、紫外域、Ｘ線域など）の電磁波の放出強度の測定や吸収測定などにより得られるイメージング画像、さらには、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）測定、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）測定、ＥＳＲ（Electron Spin Resonance）測定、ＣＴ（Computed Tomography）測定、ＥＰＭＡ（Electron Probe MicroAnalyser）による表面分析などの各種の測定や分析で得られる画像などが考えられる。
　本発明に係るイメージング質量分析用データ処理装置において、参照画像情報取得部は、例えば染色された試料を光学顕微鏡で撮影することで得られた光学画像を構成するデータを読み込む。解析処理部は、測定領域内の各測定点のマススペクトルデータ及び参照画像データに基づく統計解析を実行することで、m/z値毎にそのm/zを有するイオンの信号強度の分布を示すＭＳイメージング画像と参照画像との画像パターンの類似性に関連した指標値を算出する。
　具体的には例えば、統計解析の手法として部分最小二乗回帰分析（ＰＬＳ）を用いることができる。この場合、各測定点におけるマススペクトルデータを説明変数とし、各測定点に対応する参照画像における各画素の画素値を目的変数とした回帰分析を行うことで、m/z値毎の回帰係数を上記指標値として求めることができる。
　回帰係数等の指標値が大きければ（なお、回帰係数は負になることもあるので、厳密には回帰係数の場合にはその絶対値が大きければ）、その回帰係数を与えるm/z値の２次元分布は参照画像の画像パターンに近い筈である。しかしながら、上述したように、単に上記指標値が大きいm/z値を選択すると、同じ化合物の同位体由来のイオンも選択されてしまう。そこで、質量電荷比値探索部は、基本的には、算出された指標値の中で相対的に大きな指標値を示すm/z値を探索するが、すでに選出された一つのm/z値を含む所定のm/z範囲内に存在する、より小さな指標値を与えるm/z値はさらなるm/z値の選出対象から除外する。つまりはそうしたm/z値は無視する。
　一般に、マススペクトル上で或る化合物由来のイオンのピークとその同位体ピークとのm/z値差は大きくても数Da程度と小さい。そのため、一つの化合物分子由来のピークに対するm/z範囲を適当に定めておけば、その同位体ピークはほぼそのm/z値範囲内に収まることになる。したがって、質量電荷比値探索部による上述した処理によれば、或る化合物由来のイオンのm/z値が選出されたとき、それ以降に、その化合物の同位体由来のイオンのm/z値が選出されることを実際上殆ど回避することができる。つまり、或る化合物由来のm/z値とその化合物の同位体由来のm/z値とが重複して選出されることは殆どなくなる。
　上記本発明に係るイメージング質量分析用データ処理装置の第１の実施態様では、測定質量電荷比範囲全体を所定の質量電荷比幅毎に区切った、連続した複数の質量電荷比探索範囲を定めておき、前記質量電荷比値探索部は、一つの質量電荷比探索範囲において該範囲内で最も大きな指標値を示す質量電荷比値が選出された場合に、該質量電荷比探索範囲に含まれる他の質量電荷比値を選出対象から除外する構成とするとよい。
　この構成では、予め定められている質量電荷比探索範囲を単位としてm/z値の選出対象から除外する処理を行えばよい。そのため、そうしたm/z範囲を除外する処理が簡単である。
　上記第１の実施態様において、前記質量電荷比値探索部は、前記複数の質量電荷比探索範囲のそれぞれにおいて最も大きな指標値を示す質量電荷比値を選出したあと、さらにその選出された複数の質量電荷比値の中で所定の閾値以上である指標値を示す質量電荷比値を選出する構成とすることができる。
　この構成では、同位体由来のm/z値を除外しつつ、指標値が所定の閾値以上である、つまりは参照画像との分布の類似性が確実に高いと推測されるm/z値を選出することができる。
　また、上記第１の実施態様において、前記質量電荷比値探索部は、測定対象の質量電荷比範囲全体において指標値が大きい順に複数の質量電荷比値を選出する構成としてもよい。
　この構成によれば、同位体由来のm/z値を除外しつつ、指標値が大きい順に、つまりは参照画像と分布が類似している可能性が高いと推測される順に、適切なm/z値を選出することができる。それにより、参照画像と分布が近い、目的とする化合物由来のイオン候補を効率良く選出することができる。
　本発明に係るイメージング質量分析用データ処理装置の第２の実施態様では、前記質量電荷比値探索部は、一つの質量電荷比値を選出したあと、その一つの質量電荷比値に対して質量電荷比の減少方向及び増加方向にそれぞれ同一の又は異なる幅を設定した除外範囲を決定し、該除外範囲に含まれる他の質量電荷比値を選出対象から除外する構成とするとよい。
　この構成では、上記第１の実施態様とは異なり、質量電荷比探索範囲は予め定められておらず、実際に選出されたm/z値に応じて除外m/z範囲が決定される。上記第１の実施態様では、マススペクトル上で或る一つの化合物分子由来のピークとその同位体ピークとが隣り合う質量電荷比探索範囲に跨って存在しているような場合に、その同位体ピークのm/z値を選出対象から除外することができない。それに対し、第２の実施態様では、或る一つの化合物に対する一又は複数の同位体由来のイオンを選出対象からほぼ完全に除外することができる。
　なお、この構成においても上記第１の実施態様と同様に、前記質量電荷比値探索部は、測定対象の全質量電荷比範囲において指標値が大きい順に複数の質量電荷比値を選出する構成とするとよい。これにより、参照画像と分布が近い、目的とする化合物由来のイオン候補を効率良く選出することができる。
　本発明に係るイメージング質量分析用データ処理装置によれば、光学顕微画像などの参照画像と類似した分布を示す化合物を探索する際に、実質的に同じ化合物である同位体の影響を排除して、多様な化合物由来のイオンを見つけ出すことができる。それにより、参照画像と分布が近い化合物を精度良く且つ迅速に見つけ出すことができる。
本発明に係るイメージング質量分析用データ処理装置を用いたイメージング質量分析装置の一実施例の概略構成図。 本実施例のイメージング質量分析装置におけるイメージング質量分析部で測定される試料上の測定領域の概念図。 本実施例のイメージング質量分析装置における特徴的なm/z値探索処理のフローチャート。 図３に示したm/z値探索処理を説明するための概念図。 本発明に係るイメージング質量分析用データ処理装置を用いたイメージング質量分析装置の別の実施例におけるm/z値探索処理のフローチャート。 図５に示したm/z値探索処理を説明するための概念図。 本発明に係るイメージング質量分析用データ処理装置を用いたイメージング質量分析装置のさらに別の実施例におけるm/z値探索処理のフローチャート。 図７に示したm/z値探索処理を説明するための概念図。
　以下、本発明に係るイメージング質量分析用データ処理装置を用いたイメージング質量分析装置の一実施例について、添付図面を参照して説明する。
　図１は本実施例のイメージング質量分析装置の概略構成図、図２は本実施例のイメージング質量分析装置においてイメージング質量分析部で測定される試料上の測定領域の概念図である。
　本実施例のイメージング質量分析装置は、イメージング質量分析部４と、参照画像撮影部５と、データ処理部１と、操作部２と、表示部３と、を備える。操作部２及び表示部３はユーザインターフェイスである。
　イメージング質量分析部４は例えばマトリクス支援レーザ脱離イオン化イオントラップ飛行時間型質量分析装置（ＭＡＬＤＩ－ＩＴ－ＴＯＦＭＳ）を含み、生体組織切片などの試料６上の２次元的な測定領域内の多数の測定点（微小領域）それぞれのマススペクトルデータを取得可能なものである。このマススペクトルデータは、ｎが２以上のＭＳnスペクトルデータも含む。一方、参照画像撮影部５は光学顕微鏡や蛍光顕微鏡、或いは位相差顕微鏡などであり、試料６上の少なくとも測定領域を含む範囲の光学顕微画像、染色画像、蛍光画像、位相差顕微画像などの参照画像を取得するものである。もちろん、参照画像としては、それ以外の様々な測定手法により得られる試料についての２次元画像を用いることができる。
　データ処理部１は、イメージング質量分析部４で収集された各測定点におけるマススペクトルデータ及び参照画像撮影部５による撮像によって得られた参照画像データを受けて所定の処理を行うものであり、参照画像データ格納部１１、ＭＳイメージングデータ格納部１２、参照画像作成部１３、ＭＳイメージング画像作成部１４、演算データ作成部１５、回帰分析実行部１６、m/z値探索部１７、m/z値候補提示部１８など、の機能ブロックを備える。
　通常、データ処理部１の実体はパーソナルコンピュータ（又はより高性能なワークステーション）であり、該コンピュータにインストールされた専用のソフトウェアを該コンピュータ上で動作させることにより、上記各ブロックの機能が達成される構成とすることができる。その場合、操作部２はキーボードやマウス等のポインティングデバイスであり、表示部３はディスプレイモニタである。
　図２に示すように、本実施例のイメージング質量分析装置において、マウス肝臓切片といった生体由来の試料６上に測定領域６０が設定されると、イメージング質量分析部４はその測定領域６０の範囲内の多数の測定点６１についてそれぞれ質量分析（又はＭＳn分析）を実行し、所定のm/z範囲に亘るマススペクトルデータを取得する。その結果、測定領域６０内の測定点６１の数に相当するマススペクトルデータの集合（これを以下「ＭＳイメージングデータ」という）が得られ、このデータがイメージング質量分析部４からデータ処理部１に入力されてＭＳイメージングデータ格納部１２に格納される。
　一方、参照画像撮影部５は同じ試料６についての例えば染色画像を撮影する。なお、このときに得られる染色画像の撮影範囲は測定領域６０と一致していなくてもよく、測定領域６０を含めばよい。参照画像データ格納部１１は参照画像撮影部５で得られた参照画像を構成する参照画像データを読み込んで格納する。
　上述したようにＭＳイメージングデータ格納部１２にＭＳイメージングデータ、参照画像データ格納部１１に参照画像データがそれぞれ格納されている状態で、データ処理部１において実行される特徴的なm/z値探索処理について図３、図４を参照しつつ説明する。図３はこのm/z値探索処理の手順を示すフローチャート、図４はこのm/z値探索処理を説明するための概念図である。
　処理が開始されると、演算データ作成部１５は参照画像データ格納部１１から処理に利用する参照画像データを読み出す（ステップＳ１）。なお、このとき、参照画像作成部１３は読み出された参照画像データから参照画像を作成して表示部３の画面上に表示するようにしてもよい。また演算データ作成部１５はＭＳイメージングデータ格納部１２から、処理に利用する、測定領域６０内の各測定点６１のマススペクトルデータを読み出す（ステップＳ２）。
　演算データ作成部１５は、測定領域６０内の各測定点６１に対応する参照画像における各画素の画素値データと、測定点６１毎のマススペクトルデータとをそれぞれ行列の形式とした演算データを作成する（ステップＳ３）。上述したように、参照画像の撮影範囲が測定領域６０よりも広い場合には、参照画像の中でその測定領域６０に相当する部分のみを切り取って使用すればよい。また、通常、参照画像の画素と質量分析が実施された測定点６１とではそのサイズが異なり、殆どの場合、画素は測定点６１に比べて遙かに小さい。そのため、一つの測定点６１に対応する複数の画素における画素値を用いた補正処理等により、該測定点に対応する画素値を求めるようにするとよい。なお、こうしたデータの変換処理自体は既知であり、例えば特許文献２などに開示されている手法を用いることができる。参照画像における画素値データに基づく行列は、測定点６１毎の画素値ｙ1、ｙ2、…、ｙnを並べた１次元の行列Ｙである。また、測定点毎のマススペクトルデータに基づく行列は、測定点毎及びm/z値毎の信号強度値（ピーク強度値）ｘ11、ｘ12、…、ｘ1m、ｘ21、ｘ22、…、ｘ2m、…、ｘn1、ｘn2、…、ｘnmを２次元的に並べた２次元行列Ｘである。
　回帰分析実行部１６は、上記ステップＳ３で作成されたマススペクトルデータに基づく信号強度値の２次元行列Ｘを説明変数（入力変数）、参照画像データに基づく画素値の１次元行列Ｙを目的変数（出力変数）とし、周知の部分最小二乗回帰分析（ＰＬＳ）の演算を実行する。これにより、回帰係数行列が算出される（ステップＳ４）。
　この回帰係数行列の要素数はｍであり、これはm/z値毎の回帰係数が並べられた１次元行列である。各回帰係数の値は、参照画像における画素値を教師データとした、参照画像とＭＳイメージング画像とのm/z値毎の画像パターン（２次元分布状況）の類似性の高さを示している。したがって、回帰係数の絶対値が大きいm/z値は、参照画像に類似した画像パターンを有するＭＳイメージング画像が得られるm/zである。そこで、例えば回帰係数行列の中で回帰係数が或る閾値以上であるm/z値を選択すれば、そのm/zは参照画像の画像パターンと類似した分布を示す化合物由来のイオンのm/zであるといえる。
　ただし、一つの化合物由来のイオンとその化合物の同位体由来のイオンとではm/zが異なり、それらの複数のm/zを選択してしまうと実質的に同じ化合物を重複して選択することになる。そこで、本実施例のイメージング質量分析装置では、回帰係数行列から有意なm/z値を選出する際に、同位体をできるだけ排除するように以下のような特徴的な処理を実施する。
　ここでは、図４（ａ）に示すように、測定m/z範囲の全体を所定m/z幅ΔＭ毎に区切った、連続する複数（Ｎ個）の探索m/z範囲を予め定めておく。m/z幅ΔＭは、例えば１０Da等、適宜に定めることができる。m/z値探索部１７は、上記のように予め定められている探索m/z範囲のそれぞれにおいて、回帰係数の絶対値が最大であるm/z値を探索し、その回帰係数の値とm/z値とをその探索m/z範囲の代表値として決定する。この処理により、Ｎ個の代表値が求まる（ステップＳ５）。
　いま、横軸をm/z軸とした図４（ｂ）において、回帰係数行列中の各要素（つまりは回帰係数）を○印で示している。つまり、m/z軸における○印の位置がその回帰係数に対応するm/z値を表している。図４（ｃ）に示すように、各探索m/z範囲において、回帰係数が最大でないもの（×印が付されたもの）を除外すると、図４（ｃ）中に○印で示す要素が残る。或る探索m/z範囲において一つの要素しかなければ、必然的に、その要素が代表値となる。
　次に、m/z値探索部１７は、ステップＳ５で求まったＮ個の代表値の中で、回帰係数の絶対値が閾値以上である代表値のm/z値を選出する（ステップＳ６）。或いは、回帰係数の絶対値が閾値以上であるという条件の代わりに、別の適宜の条件を満たす代表値のm/z値を選出してもよい。例えば、回帰係数の絶対値が大きい順に所定個数の代表値を選出して、その代表値のm/z値を求めてもよい。これにより、図４（ｅ）に示すように、設定された条件を満たさないm/z値が除外され、各探索m/z範囲において回帰係数の絶対値が最大で且つ設定された条件を満たすm/z値が選出される。
　m/z値候補提示部１８は、ステップＳ６で選出された全てのm/z値を列記したm/z値候補一覧を作成し、これを表示部３の画面上に表示する（ステップＳ７）。ユーザはこれを確認し、例えば一つのm/z値候補を操作部２により選択指示する。すると、この指示を受けてＭＳイメージング画像作成部１４は測定領域６０内の各測定点６１におけるマススペクトルデータから、指示されたm/z値の信号強度値を抽出し、ＭＳイメージング画像を作成して表示部３の画面上に表示する。これにより、ユーザは参照画像と画像パターンが類似していると推定されるm/z値候補のＭＳイメージング画像を画面上で確認することができる。その際に、参照画像を併せて表示するとよい。ユーザはこうした確認を通して適切なm/z値候補を見つけ出し、そのm/z値から目的とする化合物を推定することができる。
　次に、本発明に係るイメージング質量分析用データ処理装置を用いたイメージング質量分析装置の別の実施例について説明する。この実施例のイメージング質量分析装置の構成は図１に示した上記実施例のイメージング質量分析装置の構成と同じであるので説明を略す。
　図５はこの実施例のイメージング質量分析装置におけるm/z値探索処理のフローチャート、図６はm/z値探索処理を説明するための概念図である。図５に示すように、ステップＳ１～Ｓ４の処理、即ち、ＰＬＳにより回帰係数行列を算出するまでの処理は上記実施例と全く同じであり、m/z値探索部１７において実施される、回帰係数行列から適当なm/z値を探索する処理のみが相違する。そこで、この点について以下に詳述する。
　図６（ａ）に示すように、測定m/z範囲を所定m/z幅ΔＭ毎に区切った、連続する複数の探索m/z範囲を予め定めておく点は上記実施例と同じである。m/z値探索部１７はまず、測定m/z範囲全体において、回帰係数の絶対値が最大であるものを探索し、その回帰係数に対応するm/z値を選出する（ステップＳ１５）。いま、回帰係数行列中の各要素が図６（ｂ）に示すように存在しているものとして、この中で、最大の回帰係数を探索した結果が図６（ｃ）である。
　m/z値探索部１７は、ステップＳ１５において選出された唯一つのm/z値を含む探索m/z値範囲を除外して、新たな測定m/z範囲を設定する（ステップＳ１６）。即ち、図６（ｃ）の例では、○印で示す一つの要素に対応するm/z値が選出されているから、図６（ｄ）中に×で示した一つの探索m/z範囲が測定m/z範囲から除外され、新たな測定m/z範囲が設定される。そして、その一又は複数の探索m/z範囲が除外された測定m/z範囲において、最も大きい回帰係数を探索しその回帰係数に対応するm/z値を選出する（ステップＳ１７）。したがって、仮に、先に除外された探索m/z範囲に大きな回帰係数を示すm/z値が存在したとしても、そのm/z値は選出されない。図６（ｄ）に示した測定m/z範囲の中で最大の回帰係数を探索したところ、図６（ｅ）に示す○印で示すものが見つかったものとする。
　そのあと、予め決められている終了条件が満たされたか否かを判定し（ステップＳ１８）、満たされていなければステップＳ１８からＳ１６へと戻る。例えば予め定めた個数のm/z値が選出されたことを終了条件としてもよいし、処理開始からの時間が所定時間を経過したことを終了条件としてもよい。或いは、その時点での最大の回帰係数が所定の閾値を下回ったことを終了条件としてもよい。このように終了条件としては様々なものが考えられる。
　いずれにしてもステップＳ１８で終了条件が満たされたと判定されるまで、ステップＳ１６～Ｓ１８の処理が繰り返される。例えば図６（ｅ）に示す○印で示すものが選出されたあとにステップＳ１６に戻ると、図６（ｆ）に示すように、その新たに選出されたm/z値を含む探索m/z値範囲が測定m/z範囲から除外される。したがって、上記実施例と同様に、一つの探索m/z範囲内では最大１個のm/z値しか選出されず、すでに選出されたm/z値を含む探索m/z範囲内に同位体由来のm/z値が存在しても、それが選出されることは回避されることになる。
　終了条件にもよるが、この実施例のイメージング質量分析装置でも図６（ｇ）に示すように、各探索m/z範囲において最大１個の、回帰係数が相対的に大きなm/z値が選出される。m/z値候補提示部１８は、ステップＳ１５及び複数回のステップＳ１７で選出されたm/z値を列記したm/z値候補一覧を作成し、これを表示部３の画面上に表示する（ステップＳ１９）。
　続いて、本発明に係るイメージング質量分析用データ処理装置を用いたイメージング質量分析装置のさらに別の実施例について説明する。この実施例のイメージング質量分析装置の構成も図１に示した上記実施例のイメージング質量分析装置の構成と同じであるので説明を略す。
　図７はこの実施例のイメージング質量分析装置におけるm/z値探索処理のフローチャート、図８はm/z値探索処理を説明するための概念図である。図７に示すように、ステップＳ１～Ｓ４の処理、即ち、ＰＬＳにより回帰係数行列を算出するまでの処理は上記実施例と全く同じであり、m/z値探索部１７において実施される、回帰係数行列から適当なm/z値を探索する処理のみが相違する。そこで、この点について以下に詳述する。
　m/z値探索部１７はまず、与えられた測定m/z範囲において、回帰係数の絶対値が最大であるものを探索し、その回帰係数に対応するm/z値を選出する（ステップＳ２５）。いま、図８（ｂ）に示す回帰係数の中で、最大の回帰係数を探索した結果が図８（ｃ）である。
　m/z値探索部１７は、ステップＳ２５において選出された一つのm/z値の前後に所定幅の除外m/z範囲を定める。具体的には、m/zが小さい方向のm/z幅ΔＭa、m/zが大きい方向のm/z幅ΔＭb（ΔＭaと同じでもよい）をそれぞれ定めておき、選出されたm/z値Ｍ1が決まると、Ｍ1－ΔＭa～Ｍ1＋ΔＭbの範囲を除外m/z範囲とすればよい。ΔＭa、ΔＭbはそれぞれ、一つの化合物の同位体ができるだけ含まれ、且つできるだけ小さいように決めておくことが望ましい。そして、除外m/z範囲が決まったならば、測定m/z範囲から除外m/z範囲を除外したものを新たな測定m/z範囲に設定する（ステップＳ２６）。
　例えば図８（ｃ）に示した一つの回帰係数に対応するm/z値に基づいて図８（ｄ）にΔＰで示す除外m/z範囲を定めることができる。m/z値探索部１７は、その一又は複数の除外m/z範囲が除外された測定m/z範囲において、その絶対値が最も大きい回帰係数を探索し、その回帰係数に対応するm/z値を選出する（ステップＳ２７）。したがって、仮に、先に選出されたm/z値のごく近傍に（上記除外m/z範囲内に）大きな値の回帰係数が存在したとしても、その回帰係数に対応するm/z値は選出されない。図８（ｄ）に示した測定m/z範囲の中で最大の回帰係数を探索したところ、図８（ｅ）に示す○印で示すものが見つかったものとする。
　そのあと、予め決められている終了条件が満たされたか否かを判定し（ステップＳ２８）、満たされていなければステップＳ２８からＳ２６へと戻る。このときの終了条件は上述したステップＳ１８の終了条件と同じである。
　いずれにしてもステップＳ２８で終了条件が満たされたと判定されるまで、ステップＳ２６～Ｓ２８の処理が繰り返される。例えば図８（ｅ）に示す○印で示すものが選出されたあとにステップＳ２６に戻ると、図８（ｆ）に示すように、その新たに選出されたm/z値を含む除外m/z範囲が測定m/z範囲から除外される。したがって、マススペクトル上ですでに選出されたm/z値の近傍に同位体由来のイオンピークが存在しても、そのイオンピークのm/z値は選出されない。
　以上のいずれの実施例のイメージング質量分析装置においても、或る化合物の同位体由来のイオンのm/z値が候補として選出されるのを回避しながら、参照画像の画像パターンに類似した２次元分布を示す化合物由来のイオンのm/z値をm/z値候補として的確に選出することができる。即ち、一つの化合物由来のイオンのm/z値と同じ化合物の同位体由来のイオンのm/z値とが重複して選出されることは避けられる。
　なお、上記実施例では、統計解析の処理にＰＬＳを用いたが、m/z毎にイオン強度の２次元分布と参照画像との画像パターンの類似性を反映した指標値を得ることができる手法であれば、ＰＬＳ以外の多変量解析を利用しても構わない。具体的には相関分析などを用いることができる。
　また、上記実施例は本発明の一例であり、本発明の趣旨の範囲で適宜に変更、修正、追加を行っても本願特許請求の範囲に包含されることは当然である。
１…データ処理部
１１…参照画像データ格納部
１２…ＭＳイメージングデータ格納部
１３…参照画像作成部
１４…ＭＳイメージング画像作成部
１５…演算データ作成部
１６…回帰分析実行部
１７…m/z値探索部
１８…m/z候補提示部
２…操作部
３…表示部
４…イメージング質量分析部
５…参照画像撮影部
６…試料

Claims (7)

  1. 　試料上の２次元的な測定領域内の複数の測定点においてそれぞれ得られたマススペクトルデータを処理するイメージング質量分析用データ処理装置であって、
    　a)前記測定領域についての参照画像を形成する参照画像データを取得する参照画像情報取得部と、
    　b)前記測定領域内の各測定点のマススペクトルデータ及び前記参照画像情報取得部により取得された参照画像データに基づく統計解析により、質量電荷比毎にその質量電荷比を有するイオンの信号強度の分布を示すＭＳイメージング画像と参照画像との画像パターンの類似性に関連した指標値を算出する解析処理部と、
    　c)前記解析処理部により得られた質量電荷比毎の指標値の中で相対的に大きな指標値を示す質量電荷比を探索して選出するものであって、すでに選出された一つの質量電荷比値を含む所定の質量電荷比範囲内に存在する、該質量電荷比値に対応する指標値よりも小さな指標値を示す質量電荷比値を選出対象から除外する質量電荷比値探索部と、
    　を備えることを特徴とするイメージング質量分析用データ処理装置。
  2. 　請求項１に記載のイメージング質量分析用データ処理装置であって、
    　測定質量電荷比範囲全体を所定の質量電荷比幅毎に区切った、連続した複数の質量電荷比探索範囲を定めておき、前記質量電荷比値探索部は、一つの質量電荷比探索範囲において該範囲内で最も大きな指標値を示す質量電荷比値が選出された場合に、該質量電荷比探索範囲に含まれる他の質量電荷比値を選出対象から除外することを特徴とするイメージング質量分析用データ処理装置。
  3. 　請求項２に記載のイメージング質量分析用データ処理装置であって、
    　前記質量電荷比値探索部は、前記複数の質量電荷比探索範囲のそれぞれにおいて最も大きな指標値を示す質量電荷比値を選出したあと、さらにその選出された複数の質量電荷比値の中で所定の閾値以上である指標値を示す質量電荷比値を選出することを特徴とするイメージング質量分析用データ処理装置。
  4. 　請求項２に記載のイメージング質量分析用データ処理装置であって、
    　前記質量電荷比値探索部は、測定対象の質量電荷比範囲全体において指標値が大きい順に複数の質量電荷比値を選出することを特徴とするイメージング質量分析用データ処理装置。
  5. 　請求項１に記載のイメージング質量分析用データ処理装置であって、
    　前記質量電荷比値探索部は、一つの質量電荷比値を選出したあと、その一つの質量電荷比値に対して質量電荷比の減少方向及び増加方向にそれぞれ同一の又は異なる幅を設定した除外範囲を決定し、該除外範囲に含まれる他の質量電荷比値を選出対象から除外することを特徴とするイメージング質量分析用データ処理装置。
  6. 　請求項５に記載のイメージング質量分析用データ処理装置であって、
    　前記質量電荷比値探索部は、測定対象の質量電荷比範囲において指標値が大きい順に複数の質量電荷比値を選出することを特徴とするイメージング質量分析用データ処理装置。
  7. 　請求項１～６のいずれか１項に記載のイメージング質量分析用データ処理装置であって、
    　前記統計解析は部分最小二乗回帰であり、前記指標値は回帰係数であることを特徴とするイメージング質量分析用データ処理装置。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6477878B2 (ja) * 2015-07-01 2019-03-06 株式会社島津製作所 データ処理装置
US11211235B2 (en) * 2018-05-30 2021-12-28 Shimadzu Corporation Imaging mass spectrometry data processing device

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009025275A (ja) 2007-07-24 2009-02-05 Shimadzu Corp 質量分析装置
WO2015052842A1 (ja) * 2013-10-11 2015-04-16 株式会社島津製作所 質量分析データ解析装置
WO2017002226A1 (ja) 2015-07-01 2017-01-05 株式会社島津製作所 データ処理装置
JP2017509945A (ja) * 2014-01-10 2017-04-06 イマビオテクＩｍａｂｉｏｔｅｃｈ 分子イメージングデータを処理する方法及び対応するデータサーバ

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6983213B2 (en) * 2003-10-20 2006-01-03 Cerno Bioscience Llc Methods for operating mass spectrometry (MS) instrument systems
WO2008126151A1 (ja) * 2007-04-04 2008-10-23 Shimadzu Corporation 質量分析データ解析方法及び装置
WO2009147699A1 (ja) * 2008-06-04 2009-12-10 株式会社島津製作所 質量分析データ解析方法及び質量分析データ解析装置
JP5673348B2 (ja) * 2011-05-25 2015-02-18 株式会社島津製作所 質量分析データ解析方法及び解析装置
EP3175390A1 (en) * 2014-08-01 2017-06-07 Katholieke Universiteit Leuven System for interpretation of image patterns in terms of anatomical or curated patterns

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009025275A (ja) 2007-07-24 2009-02-05 Shimadzu Corp 質量分析装置
WO2015052842A1 (ja) * 2013-10-11 2015-04-16 株式会社島津製作所 質量分析データ解析装置
JP2017509945A (ja) * 2014-01-10 2017-04-06 イマビオテクＩｍａｂｉｏｔｅｃｈ 分子イメージングデータを処理する方法及び対応するデータサーバ
WO2017002226A1 (ja) 2015-07-01 2017-01-05 株式会社島津製作所 データ処理装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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"iMScope TRIO Imaging Mass Microscope", 5 June 2017, SHIMADZU CORPORATION
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