WO2021241757A1 - 情報処理装置、生体試料解析方法、生体試料検出装置、および生体試料検出システム - Google Patents

情報処理装置、生体試料解析方法、生体試料検出装置、および生体試料検出システム Download PDF

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友彦 中村
和博 中川
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    • G01N2021/6439—Measuring fluorescence of fluorescent products of reactions or of fluorochrome labelled reactive substances, e.g. measuring quenching effects, using measuring "optrodes" with indicators, stains, dyes, tags, labels, marks

Definitions

  • This technology is related to information processing equipment. More specifically, the present invention relates to an information processing apparatus used for detecting a biological sample, a biological sample analysis method, a biological sample detection apparatus, and a biological sample detection system.
  • a flow cytometer or a microscope is used to detect and / or analyze a molecule such as an antigen protein using an antibody labeled with a plurality of fluorescent dyes.
  • a fluorescent dye In addition to the antigen-antibody reaction, the detection and analysis of molecules by nucleic acid hybridization using a fluorescently labeled nucleic acid probe and the detection and analysis of enzyme molecules using a fluorescently labeled substrate have been widely performed.
  • Various fluorescent dyes have been used in these detections and / or analyzes. Each fluorescent dye has unique properties, such as a unique fluorescence spectrum and fluorescence intensity.
  • Patent Document 1 describes an invention relating to a technique for analyzing the type of fluorescence emitted from fine particles (paragraph 0001).
  • Patent Document 1 "detection data obtained by simultaneously detecting fluorescence emitted from fine particles flowing through a flow path in a plurality of wavelength regions is obtained by integrating or averaging a plurality of fine particles.
  • a data display method for displaying a fluorescence spectrum. ”(Claim 1) is described.
  • Patent Document 2 describes a method of presenting a combination of an antibody or nucleic acid probe that binds to an antigen or nucleic acid, and a fluorescent dye.
  • a binding molecule such as an antibody or nucleic acid probe
  • a target molecule such as an antigen or nucleic acid
  • the reactivity differs depending on the type of target molecule or binding molecule.
  • the reactivity of the bound molecule with respect to the target molecule also differs depending on the type of labeled molecule such as fluorescence that labels the bound molecule. Therefore, the detection accuracy is affected by the type of bound molecule or labeled molecule used to detect the target molecule.
  • the selected bound molecule or labeled molecule is not suitable for detection and / or analysis of the target molecule.
  • Patent Document 2 proposes a method of presenting a combination of fluorescent dyes by performing an evaluation based on the measured autofluorescence and fluorescent single staining.
  • the signal of the target fluorescently labeled antibody needs to be actually measured using the target fluorescently labeled antibody, and other fluorescence is based on the signal data of the antibody labeled with another fluorescent dye. It is not possible to accurately calculate the signal data for a dye-labeled antibody. That is, Patent Document 2 does not describe a calculation method for an unmeasured fluorescently labeled antibody.
  • the main purpose of this technology is to provide a technology that supports the selection of bound molecules and labeled molecules used for the detection and / or analysis of target molecules.
  • Has a processing unit to calculate The signal is The first signal group obtained when a plurality of different binding molecules labeled with the same type of labeled molecule were reacted with the target molecule, respectively, The second signal group obtained when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule was reacted with the target molecule, respectively,
  • an information processing device including.
  • the number of bound molecules and / or the fluorescence intensity labeled with the number of bound molecules can be calculated as the index of reactivity.
  • the fluorescence intensity can be calculated from one or more numerical values selected from the excitation efficiency, the quantum yield, the absorption efficiency, and the photolabeling rate (F / P value).
  • the signal can include at least one of a signal, a specific signal / background, and a specific signal / non-specific signal.
  • the processing unit of the information processing apparatus according to the present technology can also calculate the background in each detection channel based on the third signal acquired when the negative control is used for the target molecule.
  • the processing unit of the information processing apparatus can calculate the leakage of an autofluorescent signal and / or the leakage of a signal derived from another labeled molecule.
  • the processing unit of the information processing apparatus according to the present technology can also calculate the reactivity with the target molecule for the combination of the labeled molecule and the bound molecule that has not been actually measured.
  • the processing unit of the information processing apparatus according to the present technology can also select a combination of a labeled molecule and a bound molecule whose specific signal / background is equal to or higher than the threshold value. In the processing unit of the information processing apparatus according to the present technology, the combination of the labeled molecule and the bound molecule that maximizes the total of the specific signal / background can also be selected.
  • the processing unit of the information processing apparatus can also select a combination of a labeled molecule and a bound molecule that maximizes the total difference between the fluorescence intensity signal and the fluorescence intensity background.
  • a combination of a labeled molecule and a bound molecule can be selected based on the magnitude of the signal of fluorescence intensity.
  • the combination of the labeled molecule and the bound molecule is assigned in order from the bound molecule having the smallest value of the first signal group and from the label having the highest fluorescence intensity signal. You can also elect.
  • the combination of the labeled molecule and the bound molecule is selected so that the bound molecule having the largest value of the first signal group is assigned in order and the label having the shortest detection wavelength is assigned in order. You can also do it.
  • the information processing apparatus according to the present technology may further include a presenting unit that presents the user with support information for the combination of the binding molecule and the labeling molecule based on the calculated reactivity. Further, the information processing apparatus according to the present technology may further include an evaluation unit that estimates the significance of the binding molecule and / or the labeled molecule with respect to the target molecule based on the image information.
  • the first signal group and the second signal group may be a detection amount normalized by using at least one selected from the excitation power density, the exposure time, and the detection device sensitivity. can.
  • the signal is The first signal group obtained when a plurality of different binding molecules labeled with the same type of labeled molecule were reacted with the target molecule, respectively, The second signal group obtained when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule was reacted with the target molecule, respectively, To provide a biological sample analysis method including.
  • a signal acquisition unit that acquires signals derived from samples including biological samples.
  • a processing unit that calculates the reactivity of each of the target molecule and the plurality of different bound molecules when a plurality of different bound molecules labeled with different labeled molecules are used based on the signal.
  • the output unit that outputs the reactivity and It has a detector for detecting a signal emitted from a target molecule labeled with a bound molecule labeled with a labeled molecule selected based on the output of the reactivity.
  • the signal is The first signal group obtained when a plurality of different binding molecules labeled with the same type of labeled molecule were reacted with the target molecule, respectively,
  • the second signal group obtained when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule was reacted with the target molecule, respectively,
  • a biological sample detection device including.
  • the biological sample detection device may further include a labeling unit for labeling the target molecule by using the binding molecule labeled with the labeled molecule, which is selected based on the output reactivity. ..
  • the biological sample detection device according to the present technology may further include an analysis unit that analyzes the sample based on the signal detected by the detection unit.
  • a signal acquisition unit that acquires signals derived from samples including biological samples, and a signal acquisition unit
  • a processing unit that calculates the reactivity of each of the target molecule and the plurality of different bound molecules when a plurality of different bound molecules labeled with different labeled molecules are used based on the signal.
  • the signal is The first signal group obtained when a plurality of different binding molecules labeled with the same type of labeled molecule were reacted with the target molecule, respectively, The second signal group obtained when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule was reacted with the target molecule, respectively, Including information processing equipment and A detector that detects a signal emitted from a target molecule labeled with a bound molecule labeled with a labeled molecule, selected based on the output reactivity. To provide a biological sample detection system.
  • FIG. 2 is a drawing-substituting photograph showing an image of each fluorescently labeled antibody in a multi-stained image and an image of each fluorescently labeled antibody in an unstained specimen as a negative control in Experimental Example 2.
  • FIG. 2 is a drawing-substituting photograph showing an image of each fluorescently labeled antibody in a multi-stained image and an image of each fluorescently labeled antibody in an unstained specimen as a negative control in Experimental Example 2.
  • FIG. 2 is a drawing-substituting photograph showing an image of each fluorescently labeled antibody in a multi-stained image and an image of each fluorescently labeled antibody in an unstained specimen as a negative control in Experimental Example 2.
  • Information processing device 1 (1) Target molecule (2) Binding molecule (3) Labeled molecule (4) Signal acquisition unit 11 (5) Processing unit 12 (A) First signal group (b) Second signal group (c) Reactivity calculation: Processing unit 12 (D) Third signal (e) Selection of combination of labeled molecule and bound molecule: Processing unit 12 (6) Evaluation unit 13 (7) Output unit 14 (8) Presentation section 15 (9) Storage unit 16 (10) Display unit 17 (11) User interface 18 2. 2. Information processing system 2 3. 3. 3.
  • Biological sample detection device 3 biological sample detection system 4 (1) Detection unit 31, detection device 41 (2) Marking unit 32, marking device 42 (3) Analysis unit 33, analysis device 43 4.
  • Computer program 5 Biological sample analysis method 6.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of the biological sample detection system 4 according to the present technology.
  • the information processing device 1 according to the present technology is an information processing device that can be used in the biological sample detection system 4 according to the present technology described later.
  • the information processing apparatus 1 according to the present technology includes at least a processing unit 12. Further, if necessary, a signal acquisition unit 11, an evaluation unit 13, an output unit 14, a presentation unit 15, a storage unit 16, a display unit 17, a user interface 18, and the like can be provided. Hereinafter, each part and the like will be described in detail.
  • Target molecule is a molecule that can be detected and / or analyzed by binding to a bound molecule labeled with a labeled molecule described later, and can be appropriately selected by those skilled in the art.
  • Target molecules include, for example, molecules that can be detected and / or analyzed by binding to a bound molecule labeled with a labeled molecule in analyzes such as flow cytometry, microscopic observation, western blots, various arrays, and ELISA. .. That is, the present technology can be used to assist in the selection of labeled and bound molecules used in these analyses.
  • the target molecule is a molecule that can exist in the living body including body fluids and tissues such as blood and urine, and examples thereof include biomolecules, drug molecules, and harmful molecules.
  • biomolecules include nucleic acids, proteins, sugars, lipids, vitamins and the like.
  • nucleic acids include DNA and RNA.
  • proteins include antigen proteins, enzyme proteins, structural proteins, adhesive proteins and the like.
  • target molecules include biomarkers that correlate with and index disease changes and response to treatment.
  • the binding molecule is a molecule capable of detecting and / or analyzing the target molecule by binding to the target molecule described above, and can be appropriately selected by those skilled in the art.
  • the bound molecule include molecules capable of detecting and / or analyzing the target molecule by binding to the target molecule in the various analyzes described above.
  • the binding molecule is a molecule that specifically binds to the target molecule, and examples thereof include biomolecules, drug molecules, high molecular weight compounds, and low molecular weight compounds.
  • biomolecules drug molecules, high molecular weight compounds, and low molecular weight compounds.
  • nucleic acids artificial nucleic acids, proteins, peptides, sugars, lipids, vitamins and the like can be mentioned.
  • DNA and RNA, PNA, LNA and the like can be mentioned.
  • antibody-like molecules include antibody cell surface markers, enzyme proteins, structural proteins, and adhesive proteins.
  • Fluorescent immunostaining includes, for example, immunocytochemistry (ICC), immunohistochemistry (IHC) and the like.
  • ICC is a method of staining cells isolated from tissues or cultured cells.
  • IHC is a method of staining a target molecule within a thin section of tissue.
  • the fluorescent immunostaining includes a direct fluorescent immunostaining method and an indirect fluorescent immunostaining method.
  • the direct fluorescent immunostaining method is a method in which an antibody to which a fluorescent dye is bound directly binds to a target molecule and the fluorescent dye is detected to analyze the target molecule.
  • an antibody to which a fluorescent dye is bound also referred to as a secondary antibody
  • binds to an antibody specifically bound to a target molecule also referred to as a primary antibody
  • an antibody to which a fluorescent dye is bound also referred to as a secondary antibody
  • binds to a target molecule via a primary antibody and the fluorescent dye is detected to analyze the target molecule. The way it is done.
  • This technique can be suitably used for selecting a binding molecule and a labeled molecule used in fluorescent immunostaining.
  • the labeled molecule is a molecule that labels the above-mentioned bound molecule, and the bound molecule binds to the target molecule to enable detection and / or analysis of the target molecule.
  • the labeled molecule include molecules that can be used as the labeled molecule in the various analyzes described above.
  • the labeling molecule may be, for example, a dye.
  • the dye include various fluorescent dyes having a fluorescent wavelength in the visible light region, and examples thereof include AlexaFluor (registered trademark) series fluorescent dyes, DyLight (registered trademark) series fluorescent dyes, and BD Horizon Brilliant (trademark). ) Series, Atto, FITC, Cy3, Cy5, Cy5.5, Cy7, Rhodamine, PE (phycoerythrin), APC (Allophycocyanin), PerCP and other fluorescent dyes, but are not limited thereto.
  • the labeled molecule may be one expressed as a part of a target molecule or a binding molecule, for example, a fluorescent protein contained in a fluorescent fusion protein.
  • a fluorescent protein contained in a fluorescent fusion protein.
  • the fluorescent protein include GFP, BFP, CFP, EGFP, EYFP, PA-GFP and the like.
  • the signal acquisition unit 11 acquires a signal derived from a sample including a biological sample.
  • the signal detected by the detection device 41 such as a flow cytometer, a microscope, and various photodetectors is acquired by the signal acquisition unit 11.
  • the signal acquisition unit 11 can acquire not only the signals detected by the various detection devices 41 but also the signal data in the database stored in the storage unit 16 described later. For example, past detection data, data detected by another detection device and stored in a database, and the like can also be acquired by the signal acquisition unit 11.
  • Processing unit 12 In the processing unit 12, the reactivity of the target molecule and the plurality of different binding molecules when a plurality of different binding molecules labeled with different labeled molecules are used based on the signal acquired by the signal acquisition unit 11. Is calculated.
  • the signal may be a fluorescent signal itself, a specific signal / background, a specific signal / non-specific signal, or the like.
  • the fluorescence signal may be a pixel unit such as a signal / pixel, or may be a cell unit such as an average fluorescence signal / cell or a total fluorescence signal / cell.
  • the signal used as a reference for calculation performed by the processing unit 12 includes a first signal group and a second signal group. It can also include a third signal.
  • the method of calculating the reactivity performed by each signal group and the processing unit 12 will be described in detail.
  • the first signal group is a signal group obtained when a plurality of different binding molecules labeled with the same type of labeled molecule are reacted with the target molecule. ..
  • a plurality of binding molecules C1 to C5 F1-C1, F1-C2, F1-C3, F1-C4, F1-C5 labeled with the labeled molecule F1 are reacted with the target molecule, respectively, and the respective signals are obtained. To get.
  • the reactivity of the binding molecules C1 to C5 with respect to the target molecule can be evaluated. That is, it becomes possible to compare the reactivity of different binding molecules C1 to C5 with respect to the target molecule, and the reactivity can be calculated.
  • the index indicating the reactivity is not particularly limited as long as the reactivity can be evaluated, and examples thereof include fluorescence intensity, number of bound molecules, absorbance, light scattering, phosphorescence, fluorescence lifetime, and mass.
  • the method for calculating the number of bound molecules is not particularly limited and can be calculated using a general calculation method, but can be calculated using, for example, the antibody number conversion method described in WO2020 / 022038.
  • step S1000 the labeled molecule, binding molecule and target molecule used by the user for analysis are determined.
  • step S1004 the user prepares a stained specimen by staining the target molecule with the labeled molecule and the bound molecule.
  • step S1008 the signal acquisition unit 11 of the information processing apparatus 1 acquires the captured image information by imaging the stained specimen.
  • the signal acquisition unit 11 uses reagents such as the fading coefficient, absorption cross-sectional area, quantum yield, and fluorescent labeling rate based on the reagent identification information attached to the labeled molecule and the bound molecule used to generate the stained sample.
  • Information is acquired from the database of the storage unit 16. Further, the signal acquisition unit 11 acquires the excitation power density measured separately.
  • step S1016 the processing unit 12 corrects the brightness of each pixel in the captured image information using the fading coefficient, absorption cross section, excitation power density, and the like (fading correction processing is performed).
  • step S1020 the processing unit 12 converts the corrected luminance for each pixel into the number of photons.
  • step S1024 the processing unit 12 converts the number of photons into the number of labeled molecules or the number of bound molecules bound to the labeled molecules.
  • step S1028 the processing unit 12 generates image information reflecting the number of labeled molecules or the number of bound molecules bound to the labeled molecules.
  • step S1032 the display unit 17 displays the image information on the display, and the series of processes is completed.
  • the method for calculating the fluorescence intensity is also not particularly limited and can be calculated using a general calculation method.
  • the excitation efficiency, the quantum yield, the absorption efficiency, and the photolabeling rate (F / P value). It can be calculated using a numerical value of 1 or more selected from.
  • the second signal group is a signal obtained when the target molecule is reacted with a binding molecule of the same type labeled with a different labeled molecule.
  • the target molecule is reacted with the same type of binding molecule C1 (F1-C1, F2-C1, F3-C1, F4-C1, F5-C1) labeled with different labeled molecules F1 to F5, respectively. Get the signal of.
  • the second signal group By acquiring the second signal group, it is possible to evaluate the difference in the reactivity of the bound molecule with the target molecule due to the difference in the type of the labeled molecule that labels the bound molecule. That is, the reactivity between the bound molecule labeled with different labeled molecules F1 to F5 and the target molecule can be compared and evaluated.
  • the index indicating the reactivity is not particularly limited as long as the reactivity can be evaluated, as in the case of the first signal group, and examples thereof include the number of bound molecules and the fluorescence intensity.
  • the reactivity of the bound molecules C1 to C5 labeled with the labeled molecule F1 with respect to the target molecule can be evaluated by the first signal group, for example, in the column of the labeled molecule F1 in Table 1 below.
  • An index showing the reactivity of the bound molecules C1 to C5 with respect to the target molecule (for example, the number of bound molecules, the fluorescence intensity, etc.) can be displayed (see the vertical line in Table 1).
  • the second signal group can be used to evaluate the difference in the reactivity of the bound molecule C1 with respect to the target molecule due to the difference in the types of the labeled molecules F1 to F5 that label the bound molecule C1. Therefore, for example, the table below.
  • An index (for example, the number of bound molecules, fluorescence intensity, etc.) indicating the reactivity of the bound molecule C1 labeled with the labeled molecules F1 to F5 with respect to the target molecule can be displayed in the row of the bound molecule C1 of No. 1 (in Table 1). See the horizontal line in).
  • the target molecule and the plurality of different binding molecules C2 are used based on the first signal group and the second signal group.
  • Reactivity with each of C5 is calculated. Specifically, for example, from the reactivity of the binding molecule C1 labeled with the labeled molecule F1 to the target molecule and the reactivity of the binding molecule C2 labeled with the labeled molecule F1 to the target molecule, the binding molecule to the target molecule.
  • the index of reactivity of the first signal group and the index of reactivity of the second signal group may be different. For example, when the number of bound molecules is used in the first signal group and the fluorescence intensity is used in the second signal group, the target molecule and the bound molecule in the combination of the labeled molecule and the bound molecule that have not actually been measured are used. A specific example of the method of calculating the index of reactivity with is shown below.
  • the number of bound molecules calculated from an image taken when a plurality of different bound molecules C1 to C3 labeled with the same type of labeled molecule F1 are reacted with the target molecule, respectively, is used. It is shown in Table 2 below.
  • the fluorescence intensity calculated from the captured images obtained when the same type of bound molecule C1 labeled with different labeled molecules F1 to F4 is reacted with the target molecule, respectively, is shown in the table below. Shown in 3. At this time, as will be described later, a signal / background ratio of fluorescence intensity can also be used.
  • Reactivity index of F4-C3 (number of bound molecules of F1-C3 / number of bound molecules of F1-C1) ⁇ fluorescence intensity of F4-C1
  • the fluorescence intensity of each of the different binding molecules C1 to C3 labeled with different labeled molecules F1 to F4 is used. You can create a matrix for.
  • the reactivity of the types of labeled molecules F2 to F5 and the types of bound molecules C2 to C5, which are not actually measured is determined by the first signal group and the second signal group. Since it can be calculated based on the above, it is not necessary to actually measure all combinations of the bound molecule and the labeled molecule. That is, in this technique, it is possible to calculate the reactivity of each type of labeled molecule and type of bound molecule from a small amount of actually measured data. In other words, the processing unit 12 can calculate the reactivity with the target molecule for the combination of the labeled molecule and the bound molecule that has not been actually measured.
  • the third signal is a signal obtained when a negative control is used.
  • the signals obtained when the negative control is used include the signal obtained when the unlabeled binding molecule is reacted, the signal obtained from the unstained specimen without the binding molecule, and the isotype control antibody. Examples include signals acquired in.
  • the background in each detection channel can be calculated based on the third signal.
  • a background in each detection channel specifically, leakage of an autofluorescent signal, leakage of a signal derived from another labeled molecule such as another fluorescent dye signal, and the like can be calculated.
  • leakage from labeled molecules other than the own channel was calculated from, for example, the second signal group (signal group obtained when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule is reacted with each other). The sum of the leaks in each labeled molecule can be used. Further, for example, the leakage to the own channel may be calculated when the bound molecule labeled with all the labeled molecules other than the own channel is used.
  • the first signal group, the second signal group, and the third signal may use a detection amount normalized using at least one selected from the excitation power density, the exposure time, and the detection device sensitivity.
  • a detection amount normalized using at least one selected from the excitation power density, the exposure time, and the detection device sensitivity can.
  • at least one choice from excitation power density, exposure time, and detection device sensitivity even when using different devices or when inter-equipment or in-equipment calibration is not possible at the time of shipment or during day-to-day maintenance. It is possible to make the measurement conditions uniform by standardizing using.
  • the tendency of the error between devices can be obtained. Accordingly, the accuracy of the inter-device correction can be further improved.
  • the fluorescence intensity can be used as an index indicating the reactivity, but it is preferable to use the signal / background ratio of the fluorescence intensity as an index.
  • the signal / background ratio of the fluorescence intensity By using the signal / background ratio of the fluorescence intensity as an index showing the reactivity, noise can be removed, so that more accurate detection and / or analysis can be performed.
  • the signal / background ratio of fluorescence intensity when used as an index indicating reactivity, a combination of a labeled molecule and a binding molecule having a signal / background ratio of fluorescence intensity equal to or higher than a threshold value can be selected. By doing so, all labeled binding molecules can be detected. In addition, the combination of the labeled molecule and the bound molecule that maximizes the total fluorescence intensity signal / background ratio can be selected. By doing so, the signal / background ratio becomes high, so that detection becomes easy. Further, by combining these, a combination of a labeled molecule and a bound molecule can be selected.
  • the combination of the labeled molecule and the bound molecule can be selected so that the bound molecule having the largest value of the first signal group is assigned in order and the label having the shortest detection wavelength is assigned in order. At this time, when a plurality of candidates exist, it is possible to select a combination having a high index calculation value.
  • the information processing apparatus 1 can include an evaluation unit 13 that estimates the significance of the binding molecule and / or the labeled molecule with respect to the target molecule based on the image information. Specifically, the evaluation unit 13 determines, for example, whether or not the brightness should be increased according to the type of the binding molecule or the labeling molecule, examines how to draw the threshold, and the signal is weak. In some cases, the significance of the bound molecule and / or the labeled molecule to the target molecule is estimated, such as lowering the baggage to make it easier to pick up the signal of interest.
  • Output unit 14 The information processing apparatus 1 according to the present technology may be provided with an output unit 14 that outputs various information.
  • the output unit 14 in addition to various information related to the calculation of reactivity such as information processed by the processing unit 12, various signals, and various threshold values, various information related to detection performed for calculating reactivity and the like can be obtained. Any data can be output to the outside.
  • the output unit 14 can output the matrix of the combination of the bound molecule and the labeled molecule calculated above, or the combination of the bound molecule and the labeled molecule selected above. In addition, the output unit 14 can also output the significance of the binding molecule and / or the labeled molecule with respect to the target molecule estimated by the evaluation unit 13.
  • the presentation unit 15 presents the support information of the combination of the binding molecule and the labeling molecule to the user based on the output reactivity.
  • the selection of the combination of the labeled molecule and the bound molecule for the target molecule was performed by the user himself, so the combination may not be appropriate, and even if the user is experienced, it is very troublesome. It was work.
  • the processing unit 12 and output by the output unit 14 for example, depending on the type of target molecule to be detected or analyzed, the state of the sample, or the like. Since the optimal combination of labeled molecule and bound molecule is presented, highly accurate detection can be performed regardless of the user's experience value.
  • the presentation unit 15 is not indispensable, and it is possible for a labeling device or the like to automatically label the target molecule without the intervention of the user.
  • the combination of the bound molecule and the labeled molecule output by the output unit 14 is directly output to various labeling devices, and the various labeling devices are based on the combination of the bound molecule and the labeled molecule acquired by the various labeling devices. It is also possible to automatically label the target molecule using the optimal combination of bound molecule and labeled molecule for the target molecule. It was
  • Storage unit 16 The information processing apparatus 1 according to the present technology may be provided with a storage unit 16 for storing various types of information.
  • a storage unit 16 for storing various types of information.
  • all kinds of data such as information processed by the processing unit 12, various signals, various threshold values, and various other information related to the calculation of reactivity, and various other information related to detection performed for calculating the reactivity, etc. Can be accumulated and stored.
  • the storage unit 16 is not essential for the information processing device 1 according to the present technology, and it is also possible to output each information from the output unit 14 to the outside of the device and store it in an external storage device 21 as described later. be.
  • the storage device 21 can be provided in a cloud environment, and can be connected to the information processing device 1 according to the present technology via a network. In this case, various information stored in the storage device 21 on the cloud can be shared by a plurality of users.
  • the information output by the output unit 14, the detection data detected by the external detection devices 41A to 41D and the like as shown in FIG. 7 described later, and other samples are used.
  • a database can be constructed based on the collected detection data and the like.
  • the processing unit 12 can also perform various processing by referring to the database. Specifically, it is also possible to refer to a database accumulating a first signal group, a second signal group, a third signal, a background, various calculated data, and the like. For example, by referring to the data performed in the past, the detection data detected by the external detection devices 41A to 41D, etc., the detection data collected by other samples, etc., the user does not actually perform the measurement by himself / herself.
  • the accuracy of the correction coefficient can be improved as the number of data increases.
  • results of detection and / or analysis of the target molecule using the combination of the bound molecule and the labeled molecule are obtained by referring to the database accumulating the matrix of the combination of the bound molecule and the labeled molecule. Verification can also improve the recommended accuracy of the recommended combinations.
  • Display unit 17 The information processing apparatus 1 according to the present technology may be provided with a display unit 17 for displaying various information output by the output unit 14.
  • a display unit 17 for example, a general display device such as a display or a printer can be used.
  • the information processing apparatus 1 may further be provided with a user interface 18 for the user to operate. The user can access each part and control each part through the user interface 18.
  • the user interface 18 is not essential, and an external operating device may be connected.
  • an external operating device may be connected.
  • the user interface 18 for example, a mouse, a keyboard, or the like can be used.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram showing an example of the information processing system 2 according to the present technology.
  • the information processing system 2 according to the present technology includes the information processing device 1 of the present technology described above and the storage device 21 for storing the information calculated by the information processing device 1. Further, the information processing system 2 according to the present technology may be provided with an evaluation device 24, a display device 22, a user interface 23, and the like, if necessary. Since the details of the information processing apparatus 1 are the same as the details of the information processing apparatus 1 of the present technology described above, the description thereof is omitted here.
  • the details of the evaluation device 24, the storage device 21, the display device 22, and the user interface 23 are also described in the evaluation unit 13, the storage unit 16, the display unit 17, and the user interface 18 of the information processing device 1 of the present technology described above, respectively. Since it is the same as the details, the explanation is omitted here.
  • FIG. 4 is a block diagram showing an example of the biological sample detection device 3 according to the present technology.
  • the biological sample detection device 3 according to the present technology includes a detection unit 31, a signal acquisition unit 11, a processing unit 12, and an output unit 14. Further, the biological sample detection device 3 according to the present technology is provided with a labeling unit 32, an evaluation unit 13, a presentation unit 15, a storage unit 16, a display unit 17, a user interface 18, an analysis unit 33, and the like, as necessary. You can also.
  • the details of the signal acquisition unit 11, the processing unit 12, the output unit 14, the evaluation unit 13, the presentation unit 15, the storage unit 16, the display unit 17, and the user interface 18 are described in the signal acquisition unit 11 and the processing unit of the information processing apparatus 1 described above. Since the details are the same as those of 12, the output unit 14, the evaluation unit 13, the presentation unit 15, the storage unit 16, the display unit 17, and the user interface 18, the description thereof is omitted here.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram showing an example of the biological sample detection system 4 according to the present technology.
  • the biological sample detection system 4 according to the present technology includes a detection device 41 and the above-mentioned information processing device 1 according to the present technology. Further, in the biological sample detection system 4 according to the present technology, the marking unit 32 and the labeling device 42, the evaluation unit 13 and the evaluation device 24, the storage unit 16 and the storage device 21, the display device 22, and the user interface 23 are included, if necessary. , An analysis unit 33, an analysis device 43, and the like can also be provided. Since the details of the information processing apparatus 1 are the same as the details of the information processing apparatus 1 described above, the description thereof is omitted here.
  • the details of the evaluation unit 13, the evaluation device 24, the storage unit 16, the storage device 21, the display device 22, and the user interface 23 are described in detail in the evaluation unit 13, the storage unit 16, and the display unit 17 of the information processing device 1 of the present technology described above. , Since it is the same as the details of the user interface 18, the description is omitted here.
  • FIG. 6 is a conceptual diagram showing an example different from FIG. 5 of the biological sample detection system 4 according to the present technology.
  • the biological sample detection system 4 according to the present technology includes a detection device 41 and a computer program described later.
  • Detection unit 31, detection device 41 The detection unit 31 and the detection device 41 detect the signal emitted from the labeled target molecule using the binding molecule labeled with the labeled molecule.
  • the combination of the labeled molecule and the bound molecule for labeling the target molecule can be selected based on the reactivity output from the output unit 14.
  • detection unit 31 and the detection device 41 that can be used in the present technology
  • general detection units and detection devices can be freely used as long as they can detect the signal emitted from the bound molecule.
  • detectors and detectors that can be used in analysis such as flow cytometry, microscopic observation, Western blotting, various arrays, and ELISA can be mentioned.
  • the information processing device 1 and / or the storage device 21 can be provided in a cloud environment and connected to the detection device 41 via a network.
  • various information stored in the storage device 21 on the cloud can be shared by a plurality of users.
  • a plurality of detection devices 41A to 41D are connected to the information processing device 1 and / or the storage device 21 via a network, and the plurality of detection devices 41A to 41D are used.
  • the information processing apparatus 1 may process and share the reactivity matrix in the combination of the labeled molecule and the binding molecule output from the information processing apparatus 1 among the plurality of detecting apparatus 41A to 41D. It is possible.
  • Marking unit 32, marking device 42 In the labeling unit 32 and the labeling device 42, the target molecule in the biological sample is labeled using the bound molecule labeled with the labeled molecule. In the labeling unit 32 and the labeling device 42, the labeling of the target molecule is performed, and the labeling molecule and the binding molecule of the optimum combination are selected based on the reactivity matrix in the combination of the labeling molecule and the binding molecule output from the output unit 14. Can be done using. As a result, the accuracy of target molecule detection can be improved.
  • the labeling unit 32 and the labeling device 42 are not essential in the biological sample detection device 3 and the biological sample detection system 4 according to the present technology, and are reactive in the combination of the labeling molecule and the binding molecule output from the output unit 14. It is also possible to label the target molecule using an external labeling device or the like based on the matrix of.
  • Analysis unit 33, analysis device 43 analyze the sample based on the signals detected by the detection unit 31 and the detection device 41. More specifically, it is possible to analyze the type, amount, properties and the like of the target molecule contained in the sample based on the signal detected by the detection unit 31 and the detection device 41.
  • the analysis unit 33 and the analysis device 43 are not essential in the biological sample detection device 3 and the biological sample detection system 4 according to the present technology, and are external based on the signals detected by the detection unit 31 and the detection device 41. It is also possible to analyze the characteristics of the target molecule in the sample using an analysis device or the like.
  • the analysis unit 33 and the analysis device 43 may be implemented by a personal computer or a CPU, and are programmed into a hardware resource including a recording medium (for example, a non-volatile memory (USB memory), an HDD, a CD, etc.). It is also possible to store it as and make it function by a personal computer or CPU.
  • the analysis unit 33 and the analysis device 43 may be connected to each unit of the biological sample detection device 3 and the biological sample detection system 4 via a network.
  • the computer program according to the present technology has a signal acquisition function for acquiring a signal derived from a sample including a biological sample, and a target molecule when a plurality of different binding molecules labeled with different labeled molecules are used based on the signal.
  • the computer program related to this technology is recorded on an appropriate recording medium. Further, the computer program according to the present technology can be stored in a cloud environment or the like, and can be downloaded and used by a user to a personal computer or the like through a network.
  • the signal acquisition function, processing function, and output function in the computer program according to the present technology are the same as the functions performed by the signal acquisition unit 11, the processing unit 12, and the output unit 14 of the information processing apparatus 1 described above. Therefore, the description thereof is omitted here.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of the biological sample analysis method according to the present technology.
  • the biological sample analysis method according to the present technology is a method in which at least the signal acquisition step S1, the processing step S2, and the output step S3 are performed. Further, if necessary, the presentation step S4, an evaluation step, a storage step, a display step, and the like, which are not shown, can be performed.
  • the signal acquisition process S1, the processing process S2, the output process S3, the presentation process S4, the evaluation process, the storage process, and the display process are the signal acquisition unit 11, the processing unit 12, the output unit 14, and the presentation of the information processing device 1 described above. Since it is the same as the method performed by the unit 15, the evaluation unit 13, the storage unit 16, and the display unit 17, the description thereof will be omitted here.
  • This technique can be applied to, for example, a microscope system 5000 or a biological sample analyzer 6100.
  • FIG. 9 shows a configuration example of the microscope system 5000 of the present disclosure.
  • the microscope system 5000 shown in FIG. 9 includes a microscope device 5100, a control unit 5110, and an information processing unit 5120.
  • the microscope device 5100 includes a light irradiation unit 5101, an optical unit 5102, and a signal acquisition unit 5103.
  • the microscope device 5100 may further include a sample placement unit 5104 in which the biological sample S is placed.
  • the configuration of the microscope device 5100 is not limited to that shown in FIG. 9.
  • the light irradiation unit 5101 may exist outside the microscope device 5100, and for example, a light source not included in the microscope device 5100 may emit light. It may be used as an irradiation unit 5101.
  • the light irradiation unit 5101 may be arranged so that the sample mounting unit 5104 is sandwiched between the light irradiation unit 5101 and the optical unit 5102, and may be arranged, for example, on the side where the optical unit 5102 exists.
  • the microscope device 5100 may be configured to be capable of performing one or more of brightfield observation, phase contrast observation, differential interference contrast observation, polarization observation, fluorescence observation, and darkfield observation.
  • the microscope system 5000 may be configured as a so-called WSI (Whole Slide Imaging) system or a digital pathology imaging system, and may be used for pathological diagnosis. Further, the microscope system 5000 may be configured as a fluorescence imaging system, particularly a multiplex fluorescence imaging system.
  • WSI Whole Slide Imaging
  • fluorescence imaging system particularly a multiplex fluorescence imaging system.
  • the microscope system 5000 may be used to perform intraoperative pathological diagnosis or telepathological diagnosis.
  • the microscope device 5100 acquires the data of the biological sample S acquired from the subject of the operation while the operation is being performed, and transfers the data to the information processing unit 5120. Can be sent.
  • the microscope device 5100 can transmit the acquired data of the biological sample S to the information processing unit 5120 located in a place (another room, a building, etc.) away from the microscope device 5100. Then, in these diagnoses, the information processing unit 5120 receives and outputs the data. Based on the output data, the user of the information processing unit 5120 can perform a pathological diagnosis.
  • the biological sample S may be a sample containing a biological component.
  • the biological component may be a tissue, cell, liquid component of the living body (blood, urine, etc.), a culture, or a living cell (cardiomyocyte, nerve cell, fertilized egg, etc.).
  • the biological sample S may be a solid substance, or may be a specimen fixed with a fixing reagent such as paraffin or a solid substance formed by freezing.
  • the biological sample S can be a section of the solid substance.
  • a section of a biopsy sample can be mentioned.
  • the biological sample S may be one that has been subjected to a treatment such as staining or labeling.
  • the treatment may be staining for showing the morphology of the biological component or for showing the substance (surface antigen, etc.) contained in the biological component, and includes HE (Hematoxylin-Eosin) staining and immunohistochemistry staining. be able to.
  • the biological sample S may be one that has been subjected to the above treatment with one or more reagents, and the reagent may be a fluorescent dye, a coloring reagent, a fluorescent protein, or a fluorescently labeled antibody.
  • the specimen may be prepared from a tissue sample for the purpose of pathological diagnosis or clinical examination. Further, the specimen is not limited to the human body, and may be derived from an animal, a plant, or another material.
  • the specimen may be the type of tissue used (eg, organ or cell), the type of disease of interest, the attributes of the subject (eg, age, gender, blood type, or race), or the subject's life. The nature varies depending on the habit (for example, eating habits, exercise habits, smoking habits, etc.).
  • the specimen may be managed with identification information (bar code, QR code (registered trademark), etc.) that can be identified for each specimen.
  • the light irradiation unit 5101 is a light source for illuminating the biological sample S, and an optical unit that guides the light emitted from the light source to the sample.
  • the light source may irradiate the biological sample S with visible light, ultraviolet light, infrared light, or a combination thereof.
  • the light source may be one or more of a halogen light source, a laser light source, an LED light source, a mercury light source, and a xenon light source.
  • the type and / or wavelength of the light source in the fluorescence observation may be plural, and may be appropriately selected by those skilled in the art.
  • the light irradiation unit 5101 may have a transmission type, a reflection type, or an epi-illumination type (coaxial epi-illumination type or side-illumination type).
  • the optical unit 5102 is configured to guide the light from the biological sample S to the signal acquisition unit 5103.
  • the optical unit 5102 may be configured to allow the microscope device 5100 to observe or image the biological sample S.
  • the optical unit 5102 may include an objective lens.
  • the type of the objective lens may be appropriately selected by those skilled in the art according to the observation method.
  • the optical unit 5102 may include a relay lens for relaying the image magnified by the objective lens to the signal acquisition unit 5103.
  • the optical unit 5102 may further include an optical component other than the objective lens and the relay lens, an eyepiece, a phase plate, a condenser lens, and the like.
  • the optical unit 5102 may further include a wavelength separation unit configured to separate light having a predetermined wavelength from the light from the biological sample S.
  • the wavelength separation unit may be configured to selectively reach the signal acquisition unit 5103 with light having a predetermined wavelength or wavelength range.
  • the wavelength separator may include, for example, one or more of a filter, a polarizing plate, a prism (Wollaston prism), and a diffraction grating that selectively transmit light.
  • the optical component included in the wavelength separation unit may be arranged on the optical path from the objective lens to the signal acquisition unit 5103, for example.
  • the wavelength separation unit is provided in the microscope device 5100 when fluorescence observation is performed, particularly when the excitation light irradiation unit is included.
  • the wavelength separator may be configured to separate the fluorescence from each other or the white light and the fluorescence.
  • the signal acquisition unit 5103 may be configured to receive light from the biological sample S and convert the light into an electrical signal, particularly a digital electrical signal.
  • the signal acquisition unit 5103 may be configured to be able to acquire data regarding the biological sample S based on the electric signal.
  • the signal acquisition unit 5103 may be configured to acquire data of an image (image, particularly still image, time-lapse image, or moving image) of the biological sample S, and is particularly magnified by the optical unit 5102. It can be configured to acquire image data.
  • the signal acquisition unit 5103 includes one or more image pickup devices, CMOS or CCD, and the like, which include a plurality of pixels arranged side by side in one or two dimensions.
  • the signal acquisition unit 5103 may include an image sensor for acquiring a low-resolution image and an image sensor for acquiring a high-resolution image, or an image sensor for sensing for AF and the like and an image sensor for image output for observation and the like. It may include an element.
  • the image pickup element includes a signal processing unit (including one, two or more of the CPU, DSP, and memory) that performs signal processing using pixel signals from each pixel, and a pixel signal. It may include an output control unit that controls the output of the image data generated from and the processing data generated by the signal processing unit.
  • the image pickup device including the plurality of pixels, the signal processing unit, and the output control unit can be preferably configured as a one-chip semiconductor device.
  • the microscope system 5000 may further include an event detection sensor.
  • the event detection sensor includes a pixel that photoelectrically converts incident light, and may be configured to detect that the change in luminance of the pixel exceeds a predetermined threshold value as an event.
  • the event detection sensor can be particularly asynchronous.
  • the control unit 5110 controls imaging by the microscope device 5100.
  • the control unit 5110 may drive the movement of the optical unit 5102 and / or the sample mounting unit 5104 to adjust the positional relationship between the optical unit 5102 and the sample mounting unit 5104 for image pickup control.
  • the control unit 5110 may move the optical unit 5102 and / or the sample mounting unit 5104 in a direction toward or away from each other (for example, in the optical axis direction of the objective lens). Further, the control unit 5110 may move the optical unit 5102 and / or the sample mounting unit 5104 in any direction on the plane perpendicular to the optical axis direction.
  • the control unit 5110 may control the light irradiation unit 5101 and / or the signal acquisition unit 5103 for image pickup control.
  • the sample placing portion 5104 may be configured so that the position of the biological sample S on the sample placing portion 5104 can be fixed, and may be a so-called stage.
  • the sample placing portion 5104 may be configured so that the position of the biological sample S can be moved in the optical axis direction of the objective lens and / or in the direction perpendicular to the optical axis direction.
  • the information processing unit 5120 can acquire data (imaging data, etc.) acquired by the microscope apparatus 5100 from the microscope apparatus 5100.
  • the information processing unit 5120 can execute image processing on the captured data.
  • the image processing may include an unmixing process, particularly a spectral unmixing process.
  • the unmixing process is a process of extracting data of an optical component having a predetermined wavelength or a wavelength range from the imaging data to generate image data, or removing data of an optical component having a predetermined wavelength or a wavelength range from the imaging data. It may include processing and the like.
  • the image processing may include an autofluorescence separation process for separating an autofluorescent component and a dye component of a tissue section, and a fluorescence separation process for separating wavelengths between dyes having different fluorescence wavelengths from each other.
  • an autofluorescence separation process for separating an autofluorescent component and a dye component of a tissue section
  • a fluorescence separation process for separating wavelengths between dyes having different fluorescence wavelengths from each other.
  • the information processing unit 5120 may transmit data for image pickup control to the control unit 5110, and the control unit 5110 that has received the data may control the image pickup by the microscope device 5100 according to the data.
  • the information processing unit 5120 may be configured as an information processing device such as a general-purpose computer, and may include a CPU, RAM, and ROM.
  • the information processing unit 5120 may be included in the housing of the microscope device 5100, or may be outside the housing. Further, various processes or functions by the information processing unit 5120 may be realized by a server computer or a cloud connected via a network.
  • the method of imaging the biological sample S by the microscope device 5100 may be appropriately selected by those skilled in the art according to the type of the biological sample S, the purpose of imaging, and the like. An example of the imaging method will be described below.
  • the microscope device 5100 can first specify an image pickup target area.
  • the imaging target region may be specified so as to cover the entire region in which the biological sample S is present, or the target portion (target tissue section, target cell, or target lesion portion) of the biological sample S is present. It may be specified to cover the part to be used.
  • the microscope device 5100 divides the image pickup target area into a plurality of divided areas of a predetermined size, and the microscope device 5100 sequentially images each divided area. As a result, the image of each divided area is acquired.
  • the microscope device 5100 specifies an imaging target region R that covers the entire biological sample S. Then, the microscope device 5100 divides the imaging target region R into 16 divided regions. Then, the microscope device 5100 can take an image of the divided region R1, and then can take an image of any region included in the image pickup target region R, such as a region adjacent to the divided region R1. Then, the divided region is imaged until there is no unimaged divided region. It should be noted that the region other than the imaging target region R may also be imaged based on the captured image information of the divided region.
  • the positional relationship between the microscope device 5100 and the sample mounting unit 5104 is adjusted in order to image the next divided region after imaging a certain divided region.
  • the adjustment may be performed by moving the microscope device 5100, moving the sample mounting unit 5104, or moving both of them.
  • the image pickup device that takes an image of each divided region may be a two-dimensional image pickup element (area sensor) or a one-dimensional image pickup element (line sensor).
  • the signal acquisition unit 5103 may image each divided region via the optical unit 5102. Further, the imaging of each divided region may be continuously performed while moving the microscope device 5100 and / or the sample mounting unit 5104, or the microscope device 5100 and / or the sample mounting unit may be imaged when the imaging of each divided region is performed.
  • the movement of 5104 may be stopped.
  • the image pickup target area may be divided so that a part of each divided region overlaps, or the image pickup target area may be divided so as not to overlap each other.
  • Each divided region may be imaged multiple times with different imaging conditions such as focal length and /
  • the information processing device can generate image data in a wider area by stitching a plurality of adjacent divided areas. By performing the stitching process over the entire image pickup target area, it is possible to acquire an image in a wider area for the image pickup target area. Further, it is possible to generate image data having a lower resolution from the image in the divided region or the image subjected to the stitching process.
  • the microscope device 5100 can first specify an image pickup target area.
  • the imaging target region may be specified so as to cover the entire region in which the biological sample S is present, or covers a target portion (target tissue section or portion in which the target cell is present) of the biological sample S. It may be specified to do so.
  • the microscope device 5100 scans a part of the image pickup target area (also referred to as “divided scan area”) in one direction (also referred to as “scan direction”) in a plane perpendicular to the optical axis. Take an image. After the scan of the divided scan area is completed, the divided scan area adjacent to the scan area is next scanned. These scanning operations are repeated until the entire image pickup target area is imaged.
  • the microscope device 5100 specifies the region (gray portion) in which the tissue section exists in the biological sample S as the imaging target region Sa. Then, the microscope device 5100 scans the divided scan region Rs in the image pickup target region Sa in the Y-axis direction. After the scanning of the divided scan area Rs is completed, the microscope device 5100 next scans the adjacent divided scan area in the X-axis direction. This operation is repeated until scanning is completed for all of the imaging target areas Sa.
  • the positional relationship between the microscope device 5100 and the sample mounting unit 5104 is adjusted for scanning each divided scan area and for imaging the next divided scan area after imaging one divided scan area.
  • the adjustment may be performed by moving the microscope device 5100, moving the sample mounting unit 5104, or moving both of them.
  • the image pickup device that takes an image of each divided scan area may be a one-dimensional image pickup element (line sensor) or a two-dimensional image pickup element (area sensor).
  • the signal acquisition unit 5103 may image each divided region via the magnifying optical system. Further, the imaging of each divided scan region may be continuously performed while moving the microscope device 5100 and / or the sample placing portion 5104.
  • the image pickup target area may be divided so that a part of each divided scan area overlaps, or the image pickup target area may be divided so as not to overlap each other.
  • Each divided scan area may be imaged multiple times with different imaging conditions such as focal length and / or exposure time.
  • the information processing device can generate image data in a wider area by stitching a plurality of adjacent divided scan areas. By performing the stitching process over the entire image pickup target area, it is possible to acquire an image in a wider area for the image pickup target area. Further, it is possible to generate image data having a lower resolution from the image in the divided scan area or the image subjected to the stitching process.
  • FIG. 12 shows a configuration example of the biological sample analyzer 6100 of the present technology.
  • the biological sample analyzer 6100 shown in FIG. 12 has a light irradiation unit 6101 that irradiates the biological sample S flowing through the flow path C with light, and a detection unit 6102 that detects the light generated by irradiating the biological sample S with light. , And an information processing unit 6103 that processes information about the light detected by the detection unit 6102.
  • Examples of the biological sample analyzer 6100 include a flow cytometer and an imaging cytometer.
  • the biological sample analyzer 6100 may include a sorting unit 6104 that sorts a specific biological particle P in the biological sample S.
  • a cell sorter can be mentioned.
  • the biological sample S may be a liquid sample containing the biological particles P.
  • the biological particle P is, for example, a cell or a non-cellular biological particle.
  • the cell may be a living cell, and more specific examples thereof include blood cells such as erythrocytes and leukocytes, and germ cells such as sperm and fertilized eggs. Further, the cells may be those directly collected from a sample such as whole blood, or may be cultured cells obtained after culturing. Examples of the non-cellular biological particles include extracellular vesicles, particularly exosomes and microvesicles.
  • the bioparticle P may be labeled with one or more labeling substances (eg, dyes (particularly fluorescent dyes) and fluorescent dye-labeled antibodies, etc.). Particles other than the biological particles P may be analyzed by the biological sample analyzer of the present disclosure, and beads or the like may be analyzed for calibration or the like.
  • the flow path C is configured so that the biological sample S flows.
  • the flow path C may be configured such that a flow in which the biological particles P contained in the biological sample S are arranged in a substantially row is formed.
  • the flow path structure including the flow path C may be designed so that a laminar flow is formed.
  • the flow path structure is designed so that a laminar flow is formed in which the flow of the biological sample S (sample flow) is surrounded by the flow of the sheath liquid.
  • the design of the flow path structure may be appropriately selected by those skilled in the art, and known ones may be adopted.
  • the flow path C may be formed in a flow channel structure such as a microchip (a chip having a flow path on the order of micrometers) or a flow cell.
  • the width of the flow path C may be 1 mm or less, and in particular, 10 ⁇ m or more and 1 mm or less.
  • the flow path C and the flow path structure including the flow path C may be formed of a material such as plastic or glass.
  • the biological sample analyzer 6100 of the present technology is configured so that the biological sample S flowing in the flow path C, particularly the biological particles P in the biological sample S, is irradiated with the light from the light irradiation unit 6101.
  • the biological sample analyzer 6100 of the present technology may be configured such that the light irradiation point (interrogation point) for the biological sample S is in the flow path structure in which the flow path C is formed, or the light.
  • the irradiation point of may be configured to be outside the flow path structure.
  • a configuration in which the light is irradiated to the flow path C in the microchip or the flow cell can be mentioned.
  • the biological particles P after exiting from the flow path structure may be irradiated with the light, and examples thereof include a Jet in Air type flow cytometer.
  • the light irradiation unit 6101 includes a light source unit that emits light and a light guide optical system that guides the light to an irradiation point.
  • the light source unit includes one or more light sources.
  • the type of light source is, for example, a laser light source or an LED.
  • the wavelength of the light emitted from each light source may be any wavelength of ultraviolet light, visible light, or infrared light.
  • the light guide optical system includes optical components such as beam splitters, mirrors or optical fibers. Further, the light guide optical system may include a lens group for condensing light, and includes, for example, an objective lens.
  • the irradiation point where the light intersects with the biological sample S may be one or a plurality.
  • the light irradiation unit 6101 may be configured to collect light emitted from one or a plurality of different light sources with respect to one irradiation point.
  • the detection unit 6102 includes at least one photodetector that detects the light generated by irradiating the biological particle P with light.
  • the light to be detected is, for example, fluorescence or scattered light (for example, one or more of forward scattered light, backscattered light, and side scattered light).
  • Each photodetector comprises one or more light receiving elements, eg, having a light receiving element array.
  • Each photodetector may include one or more PMTs (photomultiplier tubes) and / or photodiodes such as APDs and MPPCs as light receiving elements.
  • the photodetector includes, for example, a PMT array in which a plurality of PMTs are arranged in a one-dimensional direction.
  • the detection unit 6102 may include an image pickup device such as a CCD or CMOS.
  • the detection unit 6102 can acquire an image of the biological particle P (for example, a bright-field image, a dark-field image, a fluorescent image, etc.) by the image pickup device.
  • the detection unit 6102 includes a detection optical system that causes light of a predetermined detection wavelength to reach a corresponding photodetector.
  • the detection optical system includes a spectroscopic unit such as a prism or a diffraction grating or a wavelength separation unit such as a dichroic mirror or an optical filter.
  • the detection optical system disperses the light generated by, for example, irradiating the biological particle P with light, and the dispersed light is detected by a plurality of photodetectors having a larger number than the number of fluorescent dyes labeled with the biological particle P. Is configured to.
  • a flow cytometer including such a detection optical system is called a spectral flow cytometer.
  • the detection optical system separates the light corresponding to the fluorescence wavelength range of a specific fluorescent dye from the light generated by, for example, irradiating the biological particle P with light, and detects the separated light in the corresponding photodetector. It is configured to let you.
  • the detection unit 6102 may include a signal processing unit that converts an electric signal obtained by a photodetector into a digital signal.
  • the signal processing unit may include an A / D converter as a device for performing the conversion.
  • the digital signal obtained by the conversion by the signal processing unit can be transmitted to the information processing unit 6103.
  • the digital signal can be handled by the information processing unit 6103 as data related to light (hereinafter, also referred to as "optical data").
  • the optical data may be optical data including, for example, fluorescence data. More specifically, the optical data may be light intensity data, and the light intensity may be light intensity data of light including fluorescence (may include feature quantities such as Area, Hight, Wide, etc.). good.
  • the information processing unit 6103 includes, for example, a processing unit that executes processing of various data (for example, optical data) and a storage unit that stores various data.
  • the processing unit acquires the light data corresponding to the fluorescent dye from the detection unit 6102
  • the processing unit can perform fluorescence leakage correction (compensation processing) on the light intensity data.
  • the information processing unit 6103 executes a fluorescence separation process on the optical data and acquires the light intensity data corresponding to the fluorescent dye.
  • the fluorescence separation treatment may be performed according to, for example, the unmixing method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-232259.
  • the information processing unit 6103 may acquire morphological information of the biological particle P based on the image acquired by the image pickup element.
  • the storage unit may be configured to store the acquired optical data.
  • the storage unit may be further configured to store spectral reference data used in the unmixing process.
  • the information processing unit 6103 can execute the determination of whether to sort the biological particles P based on the optical data and / or the morphological information. Then, the information processing unit 6103 controls the sorting unit 6104 based on the result of the determination, and the biological particle P can be sorted by the sorting unit 6104.
  • the information processing unit 6103 may be configured to be able to output various data (for example, optical data or images). For example, the information processing unit 6103 can output various data (for example, a two-dimensional plot, a spectrum plot, etc.) generated based on the optical data. Further, the information processing unit 6103 may be configured to accept input of various data, for example, accepting a gating process on a plot by a user.
  • the information processing unit 6103 may include the output or an output unit (for example, a display) or an input unit (for example, a keyboard) for executing the input.
  • the information processing unit 6103 may be configured as a general-purpose computer, and may be configured as an information processing device including, for example, a CPU, RAM, and ROM.
  • the information processing unit 6103 may be included in the housing provided with the light irradiation unit 6101 and the detection unit 6102, or may be outside the housing. Further, various processes or functions by the information processing unit 6103 may be realized by a server computer or a cloud connected via a network.
  • the sorting unit 6104 executes sorting of the biological particles P according to the determination result by the information processing unit 6103.
  • the preparative method may be a method in which a droplet containing the biological particle P is generated by vibration, a charge is applied to the droplet to be preparative, and the traveling direction of the droplet is controlled by an electrode.
  • the method of sorting may be a method of controlling the traveling direction of the biological particles P in the flow path structure to perform sorting.
  • the flow path structure is provided with, for example, a control mechanism based on pressure (injection or suction) or electric charge.
  • the flow path C has a flow path structure in which the flow path C branches to a recovery flow path and a waste liquid flow path downstream thereof, and specific biological particles P are recovered to the recovery flow path.
  • Examples thereof include chips (for example, the chips described in JP-A-2020-76736).
  • Example 1 In Experimental Example 1, a second signal group was obtained when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule was reacted with the target molecule.
  • a paraffin-embedded tissue section of human breast cancer is bound as an example of a target molecule
  • AF488, AF647, AF700, and PE (Phycoerythrin) of the fluorescent dye AlexaFluor® series are bound as an example of a labeled molecule.
  • Fluorescent immunostaining was performed using an anti-Pan-Cytokeratin antibody (Clone: AE1 / AE3) as an example of the molecule.
  • FIG. 13 The results of fluorescent immunostaining are shown in FIG. As shown in FIG. 13, it was confirmed that when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule was reacted with the target molecule, the reactivity was affected.
  • Example 2 In Experimental Example 2, when the first signal group and the second signal group are acquired and a plurality of different binding molecules labeled with different labeled molecules are used, the target molecule and the plurality of different binding molecules are used, respectively. Reactivity was calculated.
  • a formalin-fixed paraffin-embedded tissue section of human tongue as an example of a target molecule
  • AF488, AF555, AF594, AF647 of the fluorescent dye AlexaFluor® series as an example of a labeled molecule, as an example of a binding molecule.
  • Fluorophore immunostaining was performed using a CD3 antibody, a CD5 antibody, and a CD7 antibody.
  • Reactivity index calculated value (number of antibodies labeled with the same type of binding molecule to be calculated / number of antibodies labeled with the same type of reference binding molecule) ⁇ [fluorescence intensity / autofluorescence ratio] of the reference binding molecule of the fluorescent dye to be calculated
  • the minimum value of the first signal in AF647 is 1.92 of AF647CD5, and the maximum value of the calculated reactivity index of CD5 is 2.58 of AF647CD5. Label AF647 was assigned to CD5.
  • AF488CD7, AF555CD3, and AF647CD5 were selected as the combination of the labeled molecule and the bound molecule.
  • the combination of the labeled molecule and the bound molecule was selected.
  • the fluorescent labels on the short wavelength side were selected in order from the binding molecule having the larger value in the first signal group. When there were multiple candidates, the combination with the higher panel design index calculation value was selected.
  • the first signal in AF647 is CD7, CD3, and CD5 in descending order, and the values are 29.5, 3.40, and 1.92, respectively.
  • AF488 and AF555 which are fluorescent dyes on the short wavelength side, were assigned in descending order of signal, and CD7 was assigned to AF488 and CD3 was assigned to AF555.
  • AF594 and AF647 can be assigned to CD5, but since the calculated value of the reactivity index of AF594CD5 was 0.320 and the calculated value of the reactivity index of AF647CD5 was 2.58, the one with the higher calculated value of the reactivity index. AF647CD5 was selected.
  • AF488CD7, AF555CD3, and AF647CD5 were selected as the combination of the labeled molecule and the bound molecule.
  • a processing unit that calculates the reactivity of a target molecule and a plurality of different bound molecules when a plurality of different bound molecules labeled with different labeled molecules are used based on a signal derived from a sample including a biological sample.
  • Have and The signal is The first signal group obtained when a plurality of different binding molecules labeled with the same type of labeled molecule were reacted with the target molecule, respectively, The second signal group obtained when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule was reacted with the target molecule, respectively,
  • Information processing equipment including.
  • the information processing apparatus which calculates the number of bound molecules and / or the fluorescence intensity labeled on the bound molecules as an index of the reactivity.
  • the fluorescence intensity is calculated from one or more numerical values selected from the excitation efficiency, the quantum yield, the absorption efficiency, and the photolabeling rate (F / P value).
  • the signal includes at least one of a signal, a specific signal / background, and a specific signal / non-specific signal.
  • the processing unit calculates the background in each detection channel based on the third signal acquired when the negative control is used.
  • the processing unit selects a combination of the labeled molecule and the bound molecule so that the bound molecule having the smallest value in the first signal group is assigned in order and the label having the highest fluorescence intensity signal is assigned in order.
  • the information processing apparatus according to any one of 10).
  • the combination of the labeled molecule and the bound molecule is selected so that the bound molecule having the largest value of the first signal group is assigned in order and the label having the shortest detection wavelength is assigned in order from (2) to (10). ) Is described in any of the information processing devices.
  • the first signal group and the second signal group are detection quantities normalized using at least one selected from the excitation power density, the exposure time, and the detection device sensitivity, from (1) to (1).
  • a signal acquisition process for acquiring signals derived from samples including biological samples A processing step of calculating the reactivity of each of the target molecule and the plurality of different bound molecules when a plurality of different bound molecules labeled with different labeled molecules are used based on the signal. It has an output step of outputting the reactivity and The signal is The first signal group obtained when a plurality of different binding molecules labeled with the same type of labeled molecule were reacted with the target molecule, respectively, The second signal group obtained when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule was reacted with the target molecule, respectively, A method for analyzing a biological sample, including.
  • a signal acquisition unit that acquires signals derived from samples including biological samples
  • a processing unit that calculates the reactivity of each of the target molecule and the plurality of different bound molecules when a plurality of different bound molecules labeled with different labeled molecules are used based on the signal. It has an output unit that outputs the reactivity and
  • the signal is The first signal group obtained when a plurality of different binding molecules labeled with the same type of labeled molecule were reacted with the target molecule, respectively, The second signal group obtained when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule was reacted with the target molecule, respectively, Including information processing equipment and A storage device that stores information calculated by the information processing device, An information processing system equipped with.
  • a signal acquisition unit that acquires signals derived from samples including biological samples
  • a processing unit that calculates the reactivity of each of the target molecule and the plurality of different bound molecules when a plurality of different bound molecules labeled with different labeled molecules are used based on the signal.
  • the output unit that outputs the reactivity and It has a detector that detects a signal emitted from a target molecule labeled with a bound molecule labeled with a labeled molecule, selected based on the output reactivity.
  • the signal is The first signal group obtained when a plurality of different binding molecules labeled with the same type of labeled molecule were reacted with the target molecule, respectively, The second signal group obtained when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule was reacted with the target molecule, respectively,
  • a biological sample detector including. (21) The biological sample detection apparatus according to (20), further comprising a labeling unit for labeling a target molecule using a binding molecule labeled with a labeled molecule, which is selected based on the output reactivity. (22) The biological sample detection device according to (20) or (21), further comprising an analysis unit that analyzes the sample based on the signal detected by the detection unit.
  • a signal acquisition unit that acquires signals derived from samples including biological samples
  • a processing unit that calculates the reactivity of each of the target molecule and the plurality of different bound molecules when a plurality of different bound molecules labeled with different labeled molecules are used based on the signal.
  • the signal is The first signal group obtained when a plurality of different binding molecules labeled with the same type of labeled molecule were reacted with the target molecule, respectively, The second signal group obtained when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule was reacted with the target molecule, respectively, Including information processing equipment and A detector that detects a signal emitted from a target molecule labeled with a bound molecule labeled with a labeled molecule, selected based on the output reactivity.
  • a biological sample detection system is
  • a signal acquisition function that acquires signals derived from samples including biological samples, Based on the signal, a processing function for calculating the reactivity of each of the target molecule and the plurality of different bound molecules when a plurality of different bound molecules labeled with different labeled molecules are used, and a processing function. It is a computer program for realizing a computer with an output function for outputting the reactivity.
  • the signal is The first signal group obtained when a plurality of different binding molecules labeled with the same type of labeled molecule were reacted with the target molecule, respectively, The second signal group obtained when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule was reacted with the target molecule, respectively, Including computer programs.
  • a signal acquisition function that acquires signals derived from samples including biological samples, Based on the signal, a processing function for calculating the reactivity of each of the target molecule and the plurality of different bound molecules when a plurality of different bound molecules labeled with different labeled molecules are used, and a processing function. It is a computer program for realizing a computer with an output function for outputting the reactivity.
  • the signal is The first signal group obtained when a plurality of different binding molecules labeled with the same type of labeled molecule were reacted with the target molecule, respectively, The second signal group obtained when the same type of bound molecule labeled with a different labeled molecule was reacted with the target molecule, respectively, Including computer programs and A detector that detects a signal emitted from a target molecule labeled with a bound molecule labeled with a labeled molecule, selected based on the output reactivity.
  • a biological sample detection system is The first signal group obtained when a plurality of different binding molecules labeled with the same type of labeled molecule were reacted with the target molecule, respectively.

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Abstract

ターゲット分子の検出および／または解析に用いられる結合分子および標識分子の選択を支援する技術を提供すること。　生体試料を含むサンプル由来のシグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理部を有し、　前記シグナルは、　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、　を含む、情報処理装置を提供する。

Description

情報処理装置、生体試料解析方法、生体試料検出装置、および生体試料検出システム
　本技術は、情報処理装置に関する。より詳しくは、生体試料の検出を行う際に用いる情報処理装置、生体試料解析方法、生体試料検出装置、および生体試料検出システムに関する。
　各種分子を分析するために、標識を用いた種々の分析が行われている。例えば、フローサイトメータ又は顕微鏡にて複数の蛍光色素が標識された抗体を用いて抗原タンパク質などの分子を検出および／または解析することが行われている。また、抗原抗体反応以外にも、蛍光標識された核酸プローブを用いた核酸ハイブリダイゼーションによる分子の検出及び解析や、蛍光標識された基質を用いた酵素分子の検出及び解析が広く行われている。これらの検出および／または解析において、種々の蛍光色素が用いられている。蛍光色素は夫々固有の特性、例えば固有の蛍光スペクトル及び蛍光強度などを有する。
　例えば、特許文献１では、微小粒子から発せられる蛍光の種類などを分析する技術に関する発明を記載する（段落０００１）。下記特許文献１には、「流路を通流する微小粒子から発せられた蛍光を、複数の波長領域で同時に検出して得た検出データを、複数の微小粒子分積算又は平均して得た蛍光スペクトルを表示するデータ表示方法。」（請求項１）が記載されている。
　また、特許文献２では、抗原や核酸などに結合する抗体や核酸プローブなどと、蛍光色素の組み合わせを提示する方法が記載されている。
特開２０１４－２０６５５１号公報 米国特許第８７３１８４４号明細書
　抗原や核酸などのターゲット分子に対して、抗体や核酸プローブなどの結合分子を反応させる場合、その反応性は、ターゲット分子や結合分子の種類によって異なる。また、結合分子を標識する蛍光などの標識分子の種類によっても、ターゲット分子に対する結合分子の反応性は異なる。このため、ターゲット分子を検出するために用いる結合分子や標識分子の種類によって、検出精度にも影響が及ぶ。
　ターゲット分子の検出および／または解析を行うためには、結合分子や標識分子を選択する必要がある。通常、結合分子や標識分子の選択は、検出および／または解析を行うユーザ自身によって行われるが、当該ユーザが経験豊富であっても手間のかかる作業である。また、選択された結合分子や標識分子が、ターゲット分子の検出および／または解析に適さない場合も否めない。
　特許文献２では、測定した自家蛍光と蛍光単染色を基に評価を実施し、蛍光色素の組み合わせを提示する方法が提案されている。しかし、この場合、対象とする蛍光標識抗体のシグナルは実際に対象となる蛍光標識抗体を用いて実測する必要があり、他の蛍光色素が標識された抗体のシグナルデータを基に、他の蛍光色素が標識された抗体のシグナルデータを正確に算出することはできない。即ち、特許文献２には、未測定の蛍光標識抗体についての算出方法は記載されていない。
　そこで、本技術では、ターゲット分子の検出および／または解析に用いられる結合分子および標識分子の選択を支援する技術を提供することを主目的とする。
　本技術では、まず、生体試料を含むサンプル由来のシグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理部
を有し、
　前記シグナルは、
　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
　を含む、情報処理装置を提供する。
　本技術に係る情報処理装置において、前記反応性の指標としては、結合分子数、および／または、結合分子数に標識された蛍光強度を算出することができる。
　この場合、前記蛍光強度としては、励起効率、量子収率、吸収効率、光標識率（Ｆ／Ｐ値）から選択される１以上の数値から算出することができる。
　本技術において、前記シグナルは、シグナル、特異的シグナル／バックグラウンド、特異的シグナル／非特異的シグナルのうち少なくとも１つを含むことができる。
　本技術に係る情報処理装置の前記処理部では、ターゲット分子に対して、ネガティブコントロールを用いた際に取得された第３のシグナルに基づいて、各検出チャネルにおけるバックグランドを算出することもできる。
　本技術に係る情報処理装置の前記処理部では、自家蛍光シグナルの漏れ込み、および／または、他標識分子由来のシグナルの漏れ込みを算出することができる。
　本技術に係る情報処理装置の前記処理部では、実際に測定が行われていない標識分子と結合分子の組み合わせについて、ターゲット分子との反応性を算出することもできる。
　本技術に係る情報処理装置の前記処理部では、前記特異的シグナル／バックグランドが閾値以上となる、標識分子と結合分子の組み合わせを選出することもできる。
　本技術に係る情報処理装置の前記処理部では、前記特異的シグナル／バックグランドの合計が最大となる、標識分子と結合分子の組み合わせを選出することもできる。
　本技術に係る情報処理装置の前記処理部では、前記蛍光強度のシグナルと前記蛍光強度のバックグランドとの差分の合計が最大となる、標識分子と結合分子の組み合わせを選出することもできる。
　本技術に係る情報処理装置の前記処理部では、蛍光強度のシグナルの大きさに基づいて、標識分子と結合分子の組み合わせを選出することもできる。
　本技術に係る情報処理装置の前記処理部では、第１のシグナル群の値が小さい結合分子から順番に、蛍光強度のシグナルが高い標識から順番に割り当てるように、標識分子と結合分子の組み合わせを選出することもできる。
　本技術に係る情報処理装置の前記処理部では、第１のシグナル群の値が大きな結合分子から順番に、検出波長が短い標識から順番に割り当てるように、標識分子と結合分子との組み合わせを選出することもできる。
　本技術に係る情報処理装置には、算出された前記反応性に基づいて、ユーザに、結合分子と、標識分子と、の組み合わせの支援情報を提示する提示部を更に備えることができる。
　また、本技術に係る情報処理装置には、画像情報に基づいて、ターゲット分子に対する結合分子および／または標識分子の意義を推定する、評価部を更に備えることができる。
　本技術において、前記第１のシグナル群および前記第２のシグナル群は、励起パワー密度、露光時間、検出デバイス感度から選択される少なくとも一つを使用して規格化をした検出量とすることができる。
　本技術では、次に、生体試料を含むサンプル由来のシグナルを取得する信号取得工程と、
　前記シグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理工程と、
　前記反応性を出力する出力工程と、を有し、
　前記シグナルは、
　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
　を含む、生体試料解析方法を提供する。
　本技術では、また、生体試料を含むサンプル由来のシグナルを取得する信号取得部と、
　前記シグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理部と、
　前記反応性を出力する出力部と、
　出力された前記反応性に基づいて選択された標識分子で標識された結合分子を用いて標識されたターゲット分子から発せられるシグナルを検出する検出部と、を有し、
　前記シグナルは、
　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
　を含む、生体試料検出装置を提供する。
　本技術に係る生体試料検出装置には、出力された前記反応性に基づいて選択された、標識分子で標識された結合分子を用いて、ターゲット分子を標識する標識部を更に具備することができる。
　本技術に係る生体試料検出装置には、前記検出部で検出されたシグナルに基づいて前記サンプルを解析する解析部を更に具備することができる。
　本技術では、さらに、生体試料を含むサンプル由来のシグナルを取得する信号取得部と、
　前記シグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理部と、
　前記反応性を出力する出力部と、を有し、
　前記シグナルは、
　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
　を含む、情報処理装置と、
　出力された前記反応性に基づいて選択された、標識分子で標識された結合分子を用いて標識されたターゲット分子から発せられるシグナルを検出する検出装置と、
　を備える、生体試料検出システムを提供する。
本技術に係る生体試料検出システム４の構成例を示すブロック図である。 結合分子数の算出方法の一例を示すフローチャートである。 本技術に係る情報処理システム２の一例を示す概念図である。 本技術に係る生体試料検出装置３の一例を示すブロック図である。 本技術に係る生体試料検出システム４の一例を示す概念図である。 本技術に係る生体試料検出システム４の図５とは異なる一例を示す概念図である。 本技術に係る生体試料検出システム４の図５および図６とは異なる一例を示す概念図である。 本技術に係る情報処理方法の一例を示すフローチャートである。 顕微鏡システム５０００の全体構成を概略的に示す図である。 撮像方式の例を示す図である。 撮像方式の例を示す図である。 生体試料分析装置６１００の全体構成を概略的に示す図である。 実験例１において、ターゲット分子の一例としてヒト乳腺がんのパラフォン包埋組織切片を、標識分子の一例として蛍光色素ＡｌｅｘａＦｌｕｏｒ（登録商標）シリーズのＡＦ４８８、ＡＦ６４７、ＡＦ７００、およびＰＥ（Phycoerythrin）を、結合分子の一例として抗Pan-Cytokeratin抗体（Clone：ＡＥ１／ＡＥ３）を用いて、蛍光免疫染色を行った結果を示す図面代用写真である。 実験例２において、多重染色画像における各蛍光標識抗体の画像、およびネガティブコントロールとして非染色標本における各蛍光標識の画像を示す図面代用写真である。 実験例２において、多重染色画像における各蛍光標識抗体の画像、およびネガティブコントロールとして非染色標本における各蛍光標識の画像を示す図面代用写真である。 実験例２において、多重染色画像における各蛍光標識抗体の画像、およびネガティブコントロールとして非染色標本における各蛍光標識の画像を示す図面代用写真である。
　以下、本技術を実施するための好適な形態について図面を参照しながら説明する。以下に説明する実施形態は、本技術の代表的な実施形態の一例を示したものであり、これにより本技術の範囲が狭く解釈されることはない。なお、説明は以下の順序で行う。
　１．情報処理装置１
　（１）ターゲット分子
　（２）結合分子
　（３）標識分子
　（４）信号取得部１１
　（５）処理部１２
　（ａ）第１のシグナル群
　（ｂ）第２のシグナル群
　（ｃ）反応性の算出：処理部１２
　（ｄ）第３のシグナル
　（ｅ）標識分子と結合分子の組み合わせの選出：処理部１２
　（６）評価部１３
　（７）出力部１４
　（８）提示部１５
　（９）記憶部１６
　（１０）表示部１７
　（１１）ユーザーインターフェース１８
　２．情報処理システム２
　３．生体試料検出装置３、生体試料検出システム４
　（１）検出部３１、検出装置４１
　（２）標識部３２、標識装置４２
　（３）解析部３３、解析装置４３
　４．コンピュータプログラム
　５．生体試料解析方法
　６．応用例
　［顕微鏡システム５０００］
　［生体試料分析装置６１００］
＜１．情報処理装置１＞
　図１は、本技術に係る生体試料検出システム４の構成例を示すブロック図である。本技術に係る情報処理装置１は、後述する本技術に係る生体試料検出システム４に用いることができる情報処理装置である。本技術に係る情報処理装置１は、少なくとも、処理部１２を備える。また、必要に応じて、信号取得部１１、評価部１３、出力部１４、提示部１５、記憶部１６、表示部１７、ユーザーインターフェース１８等を備えることもできる。以下、各部等について、詳細に説明する。
　（１）ターゲット分子
　本技術においてターゲット分子は、後述する標識分子で標識された結合分子と結合することによって検出および／または解析が可能な分子であり、当業者が適宜選択することができる。ターゲット分子は、例えば、フローサイトメトリー、顕微鏡観察、ウェスタンブロット、各種アレイ、及びＥＬＩＳＡなどの分析において、標識分子で標識された結合分子と結合することによって検出および／または解析可能な分子が挙げられる。すなわち、本技術は、これら分析において用いられる標識分子および結合分子の選択を支援するため
に用いることができる。
　より具体的には、ターゲット分子は、例えば、血液、尿などの体液や組織を含む生体内に存在しうる分子であり、例えば、生体分子、薬剤分子、有害分子などを挙げることができる。生体分子として、例えば、核酸、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン類などを挙げることができる。核酸の例として、ＤＮＡおよびＲＮＡが挙げられる。タンパク質の例として、例えば、抗原タンパク質、酵素タンパク質、構造タンパク質、接着タンパク質などが挙げられる。さらに、ターゲット分子には、バイオマーカーとして病気の変化や治療に対する反応に相関し指標となるものを含む。
　（２）結合分子
　本技術において、結合分子は、前述したターゲット分子に結合することによって、ターゲット分子の検出および／または解析を可能とする分子であり、当業者が適宜選択することができる。結合分子は、例えば、前述した各種分析において、ターゲット分子と結合することによって、ターゲット分子の検出および／または解析可能な分子が挙げられる。
　より具体的には、結合分子は、ターゲット分子に特異的に結合する分子であり、例えば、生体分子、薬剤分子、高分子化合物、低分子化合物などを挙げることができる。例えば、核酸、人工核酸、タンパク質、ペプチド、糖類、脂質、及びビタミン類などを挙げることができる。その他、ＤＮＡおよびＲＮＡ、ＰＮＡ、ＬＮＡなどが挙げられる。また抗体様分子の例として、抗体細胞表面マーカー、酵素タンパク質、構造タンパク質、接着タンパク質などが挙げられる。
　後述する標識分子として蛍光色素が結合された抗体を、結合分子として用いたターゲット分子の分析方法は、蛍光免疫染色と呼ばれる。蛍光免疫染色には、例えば、免疫細胞化学（ＩＣＣ）、免疫組織化学（ＩＨＣ）などが包含される。ＩＣＣは、組織から分離された細胞又は培養された細胞の染色を行う方法である。ＩＨＣは、組織の薄切片内のターゲット分子を染色する方法である。
　また、前記蛍光免疫染色には、直接蛍光免疫染色法および間接蛍光免疫染色法が包含される。直接蛍光免疫染色法は、蛍光色素が結合した抗体が、ターゲット分子に直接的に結合し、当該蛍光色素を検出することで、ターゲット分子の分析が行われる方法である。間接蛍光免疫染色法では、蛍光色素が結合した抗体（二次抗体ともいう）が、ターゲット分子に特異的に結合した抗体（一次抗体ともいう）に結合し、これが更に、ターゲット分子に結合する。即ち、間接蛍光免疫染色法は、蛍光色素が結合した抗体（二次抗体ともいう）が、一次抗体を介して、ターゲット分子に結合し、当該蛍光色素を検出することで、ターゲット分子の分析が行われる方法である。
　本技術は、蛍光免疫染色において用いられる結合分子および標識分子の選択に好適に用いることができる。
　（３）標識分子
　本技術において、標識分子は、前述した結合分子を標識する分子であり、この結合分子がターゲット分子に結合することによって、ターゲット分子の検出および／または解析を可能とする。標識分子は、例えば、前述した各種分析において、標識分子として用いることが可能な分子が挙げられる。
　より具体的には、標識分子は、例えば、色素が挙げられる。色素としては、例えば、可視光領域に蛍光波長を有する種々の蛍光色素が挙げられ、例えば、ＡｌｅｘａＦｌｕｏｒ（登録商標）シリーズの蛍光色素、ＤｙＬｉｇｈｔ（登録商標）シリーズの蛍光色素、及びＢＤ　Ｈｏｒｉｚｏｎ　Ｂｒｉｌｌｉａｎｔ（商標）シリーズ、Ａｔｔｏ、ＦＩＴＣ、Ｃｙ３，Ｃｙ５，Ｃｙ５．５、Ｃｙ７、Ｒｈｏｄａｍｉｎｅ、ＰＥ（phycoerythrin）、ＡＰＣ（Allophycocyanin）、ＰｅｒＣＰ等の蛍光色素を挙げることができるが、これらに限定されない。
　また、本技術において、標識分子は、ターゲット分子や結合分子の一部として発現されるもの、例えば、蛍光融合タンパク質に含まれる蛍光タンパク質などであってもよい。蛍光タンパク質としては、例えば、ＧＦＰ、ＢＦＰ、ＣＦＰ、ＥＧＦＰ、ＥＹＦＰ、及びＰＡ－ＧＦＰなどを挙げることができる。
　（４）信号取得部１１
　信号取得部１１では、生体試料を含むサンプル由来のシグナルの取得が行われる。例えば、フローサイトメータ、顕微鏡、各種光検出器等の検出装置４１によって検出されたシグナルが、信号取得部１１によって取得される。
　信号取得部１１では、各種検出装置４１によって検出されたシグナルのみならず、後述する記憶部１６に記憶されたデータベース内のシグナルデータを取得することも可能である。例えば、過去の検出データや、他の検出機器によって検出され、データベースに蓄積されたデータ等も、信号取得部１１によって取得することができる。
　（５）処理部１２
　処理部１２では、前記信号取得部１１で取得したシグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性が算出される。
　なお、本技術において、前記シグナルは、蛍光シグナルそのもの、特異的シグナル／バックグランド、特異的シグナル／非特異的シグナルなどであってよい。また、蛍光シグナルは、シグナル／ピクセル等のピクセル単位としてもよいし、蛍光シグナル平均／細胞、蛍光シグナル総和／細胞等の細胞単位とすることもできる。
　処理部１２が行う算出の基準となる前記シグナルは、第１のシグナル群および第２のシグナル群を含む。また、第３のシグナルを含むこともできる。以下、各シグナル群および処理部１２が行う前記反応性の算出方法について、詳細に説明する。
　（ａ）第１のシグナル群
　第１のシグナル群は、ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得されるシグナル群である。例えば、ターゲット分子に、標識分子Ｆ１で標識した複数の結合分子Ｃ１～Ｃ５（Ｆ１－Ｃ１、Ｆ１－Ｃ２、Ｆ１－Ｃ３、Ｆ１－Ｃ４、Ｆ１－Ｃ５）を、それぞれ反応させて、それぞれのシグナルを得る。
　第１のシグナル群を取得することで、ターゲット分子に対する結合分子Ｃ１～Ｃ５の反応性を評価することができる。即ち、ターゲット分子に対する異なる結合分子Ｃ１～Ｃ５同士の反応性を比較可能となり、反応性を算出することができる。反応性を表す指標としては、反応性が評価できれば特に限定されないが、例えば、蛍光強度、結合分子数、吸光度、光散乱、燐光、蛍光寿命、質量などを挙げることができる。
　結合分子数の算出方法は、特に限定されず、一般的な算出方法を用いて算出することができるが、例えば、ＷＯ２０２０／０２２０３８に記載された抗体数換算方法を用いて算出することができる。
　結合分子数の算出方法の一例を、図２を用いて説明する。ステップＳ１０００では、ユーザが解析に用いる標識分子、結合分子およびターゲット分子を決定する。ステップＳ１００４では、ユーザが、標識分子、および結合分子を用いてターゲット分子を染色することで染色標本を作成する。
　ステップＳ１００８では、情報処理装置１の信号取得部１１が染色標本を撮像することで撮像画像情報を取得する。ステップＳ１０１２では、信号取得部１１が染色標本の生成に使用された標識分子、結合分子に付された試薬識別情報に基づいて褪色係数、吸収断面積、量子収率、および蛍光標識率などの試薬情報を記憶部１６のデータベースから取得する。また、信号取得部１１は、別途実測された励起パワー密度を取得する。
　ステップＳ１０１６では、処理部１２が褪色係数、吸収断面積、および励起パワー密度などを用いて撮像画像情報における各画素の輝度を補正する（褪色補正処理が行われる）。ステップＳ１０２０では、処理部１２が、補正後の画素毎の輝度をフォトン数に変換する。ステップＳ１０２４では、処理部１２が、フォトン数を標識分子数または標識分子に結合している結合分子数に変換する。
　ステップＳ１０２８では、処理部１２が標識分子数または標識分子に結合している結合分子数を反映させた画像情報を生成する。ステップＳ１０３２では、表示部１７が画像情報をディスプレイに表示することで一連の処理が終了する。
　また、蛍光強度の算出方法も、特に限定されず、一般的な算出方法を用いて算出することができるが、例えば、励起効率、量子収率、吸収効率、光標識率（Ｆ／Ｐ値）から選択される１以上の数値を用いて算出することができる。
　（ｂ）第２のシグナル群
　第２のシグナル群は、ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得されるシグナルである。例えば、ターゲット分子に、異なる標識分子Ｆ１～Ｆ５で標識した同種類の結合分子Ｃ１（Ｆ１－Ｃ１、Ｆ２－Ｃ１、Ｆ３－Ｃ１、Ｆ４－Ｃ１、Ｆ５－Ｃ１）を、それぞれ反応させて、それぞれのシグナルを得る。
　第２のシグナル群を取得することで、結合分子を標識する標識分子の種類の違いによる、ターゲット分子に対する結合分子の反応性の違いを評価することができる。即ち、異なる標識分子Ｆ１～Ｆ５によって標識された結合分子と、ターゲット分子との反応性を比較評価することができる。反応性を表す指標としては、前記第１のシグナル群と同様に、反応性が評価できれば特に限定されないが、例えば、結合分子数、蛍光強度などを挙げることができる。
　結合分子数の算出方法や蛍光強度の算出方法も、前記第１のシグナル群に記載した方法と同様であるため、ここでは説明を割愛する。
　（ｃ）反応性の算出：処理部１２
　本技術では、前述した第１のシグナル群および第２のシグナル群に基づいて、異なる標識分子Ｆ２～Ｆ５で標識された複数の異なる結合分子Ｃ２～Ｃ５を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子Ｃ２～Ｃ５とのそれぞれの反応性が算出される。
　具体的には、第１のシグナル群によって、ターゲット分子に対する標識分子Ｆ１で標識した結合分子Ｃ１～Ｃ５の反応性を評価することができるため、例えば、下記の表１の標識分子Ｆ１の列に、ターゲット分子に対する結合分子Ｃ１～Ｃ５の反応性を表す指標（例えば、結合分子数、蛍光強度など）を表示させることができる（表１中の縦線参照）。
　また、第２のシグナル群によって、結合分子Ｃ１を標識する標識分子Ｆ１～Ｆ５の種類の違いによる、ターゲット分子に対する結合分子Ｃ１の反応性の違いを評価することができるため、例えば、下記の表１の結合分子Ｃ１の行に、標識分子Ｆ１～Ｆ５で標識した結合分子Ｃ１のターゲット分子に対する反応性を表す指標（例えば、結合分子数、蛍光強度など）を表示させることができる（表１中の横線参照）。
　そして、第１のシグナル群および第２のシグナル群に基づいて、異なる標識分子Ｆ２～Ｆ５で標識された複数の異なる結合分子Ｃ２～Ｃ５を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子Ｃ２～Ｃ５とのそれぞれの反応性を算出する。具体的には、例えば、標識分子Ｆ１で標識された結合分子Ｃ１のターゲット分子への反応性と、標識分子Ｆ１で標識された結合分子Ｃ２のターゲット分子への反応性から、ターゲット分子に対する結合分子Ｃ１とＣ２との反応性の違いの係数を見積もり、一方、標識分子Ｆ１で標識された結合分子Ｃ１のターゲット分子に対する反応性と、標識分子Ｆ２で標識された結合分子Ｃ１のターゲット分子に対する反応性から、標識分子Ｆ１で標識した場合と標識分子Ｆ２で標識した場合における、ターゲット分子と結合分子Ｃ１との反応性の違いの係数を見積もり、これらの係数を加味して、標識分子Ｆ２で標識された結合分子Ｃ２のターゲット分子への反応性を算出することができる。
　同様の方法で、下記の表１の空欄部分について、反応性を算出することで、異なる標識分子Ｆ１～Ｆ５で標識された複数の異なる結合分子Ｃ１～Ｃ５を用いた際のそれぞれの反応性について、マトリックスを作成することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　第１のシグナル群の反応性の指標と、第２のシグナル群の反応性の指標が異なっていてもよい。例えば、第１のシグナル群では結合分子数を用い、第２のシグナル群では蛍光強度を用いた場合に、実際には測定を行っていない標識分子と結合分子の組み合わせにおける、ターゲット分子と結合分子との反応性の指標の算出する方法の具体的な一例を下記に示す。
　第１のシグナル群として、同種類の標識分子Ｆ１で標識された複数の異なる結合分子Ｃ１～Ｃ３を、それぞれターゲット分子と反応させた際に取得された撮像画像等から算出された結合分子数を下記の表２に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
　第２のシグナル群として、異なる標識分子Ｆ１～Ｆ４で標識された同種類の結合分子Ｃ１を、それぞれターゲット分子と反応させた際に取得された撮像画像等から算出された蛍光強度を下記の表３に示す。この際、後述するように、蛍光強度のシグナル／バックグランド比を用いることもできる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
　このとき、例えば、反応性の指標として蛍光強度を用いる場合、標識分子Ｆ４と結合分子Ｃ３の蛍光強度は実測されていないが、下記の数式を用いて算出することができる。
　Ｆ４－Ｃ３の反応性指標（蛍光強度）＝（Ｆ１－Ｃ３の結合分子数／Ｆ１－Ｃ１の結合分子数）×Ｆ４－Ｃ１の蛍光強度
　同様の方法で、前記表３の空欄部分について、反応性の指標を算出することで、異なる標識分子Ｆ１～Ｆ４で標識された複数の異なる結合分子Ｃ１～Ｃ３を用いた際のそれぞれの蛍光強度について、マトリックスを作成することができる。
　このようにして作成されたマトリックスを参照することにより、ターゲット分子の検出および／または解析を行う際に用いる結合分子および標識分子を選択する際に、より最適な結合分子および標識分子の組み合わせを選択することが可能となる。その結果、ターゲット分子の検出および／または解析の精度を向上させることができる。
　以上のように、本技術では、実際には測定を行っていない標識分子Ｆ２～Ｆ５の種類および結合分子Ｃ２～Ｃ５の種類におけるそれぞれの反応性を、第１のシグナル群および第２のシグナル群に基づいて算出することができるため、結合分子および標識分子の全ての組み合わせにおいて実測する必要がない。即ち、本技術では、少ない実測データから、標識分子の種類および結合分子の種類におけるそれぞれの反応性を算出することができる。換言すると、処理部１２では、実際に測定が行われていない標識分子と結合分子の組み合わせについて、ターゲット分子との反応性を算出することができる。
　また、本技術を用いれば、ターゲット分子の検出および／または解析を行う際に用いる結合分子および標識分子を選択するといったユーザの手間を省くことができ、また、ユーザの経験値によって、ターゲット分子の検出および／または解析の精度にバラつきが生じることを防止することができる。
　（ｄ）第３のシグナル
　第３のシグナルは、ネガティブコントロールを用いた際に取得されるシグナルである。ネガティブコントロールを用いた際に取得されるシグナルとしては、非標識結合分子を反応させた際に取得されるシグナル、結合分子を用いない非染色標本から取得されるシグナル、アイソタイプコントロール抗体を用いた際に取得されるシグナル等が挙げられる。
　第３のシグナルに基づいて、各検出チャネルにおけるバックグランドを算出することができる。各検出チャネルにおけるバックグランドとして、具体的には、自家蛍光シグナルの漏れ込み、他蛍光色素シグナルなどの他の標識分子由来のシグナルの漏れ込みなどを算出することができる。
　各検出チャネルにおけるバックグランドの算出においては、自チャネル以外の標識分子からの漏れ込みを加味することが好ましい。自チャネル以外の標識分子からの漏れ込みは、例えば、前記第２のシグナル群（異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得されるシグナル群）から算出したそれぞれの標識分子における漏れ込みの総和を用いることができる。また、例えば、自チャネル以外の全ての標識分子が標識された結合分子を用いた際の自チャネルへの漏れ込みを算出してもよい。
　第１のシグナル群、第２のシグナル群、および第３のシグナルは、励起パワー密度、露光時間、検出デバイス感度から選択される少なくとも一つを使用して規格化をした検出量を用いることができる。例えば、共通デバイスを使用する場合や、出荷時の管理によって機器間補正が可能であり、また、経年劣化や使用環境による誤差においても、日々のメンテナンスにおいて機器間または機器内校正をすることが可能ではある。しかし、異なるデバイスを用いる場合や、出荷時や日々のメンテナンスにおける機器間または機器内校正をすることができない場合であっても、励起パワー密度、露光時間、検出デバイス感度から選択される少なくとも一つを使用した規格化を行うことで、測定条件を揃えることが可能である。
　また、後述するように、第１のシグナル群、第２のシグナル群、第３のシグナル、およびバックグランドなどのデータを蓄積してデータベース化することで、機器間誤差の傾向（補正係数）に応じて、機器間補正の精度をより高めることができる。
　本技術では、前述した通り、反応性を表す指標として、蛍光強度を用いることができるが、蛍光強度のシグナル／バックグランド比を指標として用いることが好ましい。反応性を表す指標として、蛍光強度のシグナル／バックグランド比を用いることで、ノイズを除去することができるため、より精度の高い検出および／または解析を行うことができる。
　（ｅ）標識分子と結合分子の組み合わせの選出：処理部１２
　本技術では、算出されたターゲット分子と結合分子との反応性に基づいて、ターゲット分子に対して好ましい標識分子と結合分子の組み合わせを選出することができる。
　例えば、反応性を表す指標として、蛍光強度のシグナル／バックグランド比を用いる場合、蛍光強度のシグナル／バックグランド比が閾値以上となる標識分子と結合分子の組み合わせを選出することができる。このようにすることで、全ての標識結合分子が検出可能となる。また、蛍光強度のシグナル／バックグランド比の合計が最大になる標識分子と結合分子の組み合わせを選出することができる。このようにすることで、シグナル／バックグランド比が高くなるため、検出が容易となる。また、これらを組み合わせて、標識分子と結合分子の組み合わせを選出することができる。
　更に、例えば、蛍光強度のシグナルと蛍光強度のバックグランドとの差分の合計が最大となる、標識分子と結合分子の組み合わせを選出することもできる。このようにすることで、バックグランドよりも高いシグナルが得られるようになるため、検出が容易となる。
　また、蛍光強度のシグナルの大きさに基づいて、標識分子と結合分子との組み合わせを選出することも可能である。このようにすることで、バックグランドとなるサンプルの自家蛍光は短波長側で高い輝度を示す傾向があるため、全てのシグナル／バックグランド比を高くすることができる。
　更に、第１のシグナル群の値が小さい結合分子から順番に、蛍光強度のシグナルが高い標識から順番に割り当てるように、標識分子と結合分子との組み合わせを選出することもできる。このようにすることで、検出が難しい結合分子から順番に検出が有利な条件を設定でき、検出限界以下となる組み合わせを無くすことができる。
　加えて、第１のシグナル群の値が大きな結合分子から順番に、検出波長が短い標識から順番に割り当てるように、標識分子と結合分子との組み合わせを選出することもできる。このとき、複数の候補が存在する場合には、指標算出値の高くなる組み合わせを選択することができる。
　（６）評価部１３
　本技術に係る情報処理装置１には、画像情報に基づいて、ターゲット分子に対する結合分子および／または標識分子の意義を推定する、評価部１３を備えることができる。具体的に、評価部１３では、例えば、結合分子や標識分子の種類などに応じて、輝度などをあげるべきか否かなどを判定し、スレッシュホールドの引き方などを検討したり、シグナルが弱い場合には、バッググランドを下げて、目的のシグナルを拾いやすくするなど、ターゲット分子に対する結合分子および／または標識分子の意義の推定が行われる。
　（７）出力部１４
　本技術に係る情報処理装置１には、各種情報を出力する出力部１４を備えることができる。出力部１４では、前記処理部１２で処理された情報、各種シグナル、各種閾値など、反応性の算出に関する様々な情報の他にも、反応性の算出のために行う検出に関する様々な情報等、あらゆるデータを、外部に出力することができる。
　具体的には、出力部１４は、前記で算出された結合分子と標識分子との組み合わせのマトリックスや、前記で選出された結合分子と標識分子との組み合わせを、出力することができる。また、出力部１４では、前記評価部１３にて推定されたターゲット分子に対する結合分子および／または標識分子の意義についても、出力することができる。
　（８）提示部１５
　提示部１５では、出力された前記反応性に基づいて、ユーザに対して、結合分子と、標識分子と、の組み合わせの支援情報の提示が行われる。従来は、ターゲット分子に対する標識分子と結合分子との組み合わせの選定は、ユーザ自身によって行われていたため、組み合わせが適切でない場合もあり、また、ユーザが経験豊富であっても、非常に手間のかかる作業であった。しかし、本技術によれば、処理部１２によって算出され、出力部１４によって出力された前記反応性に基づいて、例えば、検出や解析の目的となるターゲット分子の種類やサンプルの状態等に応じて、最適な組み合わせの標識分子と結合分子が提示されるため、ユーザの経験値によらず、精度の高い検出を行うことができる。
　本技術では、提示部１５は必須ではなく、ユーザを介さずに、標識機器等が自動的にターゲット分子の標識を行うことも可能である。例えば、前記出力部１４により出力された結合分子と標識分子との組み合わせを、各種標識機器へ直接出力し、各種標識機器が取得した結合分子と標識分子との組み合わせに基づいて、各種標識機器が自動的にターゲット分子に最適な組み合わせの結合分子と標識分子を用いて、ターゲット分子の標識を行うことも可能である。　
　（９）記憶部１６
　本技術に係る情報処理装置１には、各種情報を記憶する記憶部１６を備えることができる。記憶部１６では、前記処理部１２で処理された情報、各種シグナル、各種閾値など、反応性の算出に関する様々な情報、その他、反応性の算出のために行う検出に関する様々な情報等、あらゆるデータを蓄積して記憶することができる。
　記憶部１６は、本技術に係る情報処理装置１においては必須ではなく、前記出力部１４から、各情報を装置外部へ出力し、後述するような外部の記憶装置２１に記憶させることも可能である。記憶装置２１は、クラウド環境に設けることもでき、ネットワークを介して、本技術に係る情報処理装置１と接続することも可能である。この場合、クラウド上の記憶装置２１に記憶された各種情報を、複数のユーザで共有することも可能である。
　記憶部１６や外部の記憶装置２１には、前記出力部１４により出力された情報、後述の図７に示すように外部の検出装置４１Ａ～４１Ｄ等で検出された検出データ、他のサンプルにて収集された検出データ等に基づいてデータベースを構築することができる。この場合、前記処理部１２では、データベースを参照して各種処理を行うことも可能である。具体的には、第１のシグナル群、第２のシグナル群、第３のシグナル、バックグランド、算出された各種データなどを蓄積したデータベースを参照することも可能である。例えば、過去に実施したデータ、外部の検出装置４１Ａ～４１Ｄ等で検出された検出データ、他のサンプルにて収集された検出データ等を参照することで、実際にユーザ自身が測定を実施しなくても、標識分子の種類および結合分子の種類それぞれにおける、ターゲット分子と結合分子との反応性を算出し、結合分子と、標識分子と、の組み合わせのマトリックスを作成することも可能となる。
　また、データベースに集約した各種シグナルを用いて補正係数を算出することで、データ数が増加するにつれて、補正係数の精度を向上させることもできる。
　更に、結合分子と、標識分子と、の組み合わせのマトリックスを蓄積したデータベース
を参照して、結合分子と、標識分子と、の組み合わせを用いて、ターゲット分子の検出および／または解析を行った結果を検証することで、推奨された組み合わせの推奨精度を向上させることもできる。
　（１０）表示部１７
　本技術に係る情報処理装置１には、前記出力部１４で出力した各種情報を表示する表示部１７を備えることができる。表示部１７としては、例えば、ディスプレイやプリンタなどの一般的な表示装置を用いることができる。
　（１１）ユーザーインターフェース１８
　本技術に係る情報処理装置１には、ユーザが操作するためのユーザーインターフェース１８を更に備えることができる。ユーザは、ユーザーインターフェース１８を通じて、各部にアクセスし、各部を制御することができる。
　本技術において、ユーザーインターフェース１８は必須ではなく、外部の操作装置を接続してもよい。ユーザーインターフェース１８としては、例えば、マウスやキーボード等を用いることができる。
　＜２．情報処理システム２＞
　図３は、本技術に係る情報処理システム２の一例を示す概念図である。本技術に係る情報処置システム２は、前述した本技術の情報処理装置１と、該情報処理装置１で算出された情報を記憶する、記憶装置２１と、を備える。また、本技術に係る情報処理システム２には、必要に応じて、評価装置２４、表示装置２２、ユーザーインターフェース２３等を備えることができる。情報処理装置１の詳細は、前述した本技術の情報処理装置１の詳細と同一であるため、ここでは説明を割愛する。また、評価装置２４、記憶装置２１、表示装置２２、ユーザーインターフェース２３の詳細についても、それぞれ、前述した本技術の情報処理装置１の評価部１３、記憶部１６、表示部１７、ユーザーインターフェース１８の詳細と同一であるため、ここでは説明を割愛する。
　＜３．生体試料検出装置３、生体試料検出システム４＞
　図４は、本技術に係る生体試料検出装置３の一例を示すブロック図である。本技術に係る生体試料検出装置３は、検出部３１と、信号取得部１１と、処理部１２と、出力部１４と、を備える。また、本技術に係る生体試料検出装置３には、必要に応じて、標識部３２、評価部１３、提示部１５、記憶部１６、表示部１７、ユーザーインターフェース１８、解析部３３等を備えることもできる。信号取得部１１、処理部１２、出力部１４、評価部１３、提示部１５、記憶部１６、表示部１７、ユーザーインターフェース１８の詳細は、前述した情報処理装置１の信号取得部１１、処理部１２、出力部１４、評価部１３、提示部１５、記憶部１６、表示部１７、ユーザーインターフェース１８の詳細と同一であるため、ここでは説明を割愛する。
　図５は、本技術に係る生体試料検出システム４の一例を示す概念図である。本技術に係る生体試料検出システム４は、検出装置４１と、前述した本技術に係る情報処理装置１と、を備える。また、本技術に係る生体試料検出システム４には、必要に応じて、標識部３２や標識装置４２、評価部１３や評価装置２４、記憶部１６や記憶装置２１、表示装置２２、ユーザーインターフェース２３、解析部３３や解析装置４３等を備えることもできる。情報処理装置１の詳細は、前述した情報処理装置１の詳細と同一であるため、ここでは説明を割愛する。また、評価部１３や評価装置２４、記憶部１６や記憶装置２１、表示装置２２、ユーザーインターフェース２３の詳細は、前述した本技術の情報処理装置１の評価部１３、記憶部１６、表示部１７、ユーザーインターフェース１８の詳細と同一であるため、ここでは説明を割愛する。
　図６は、本技術に係る生体試料検出システム４の図５とは異なる一例を示す概念図である。本技術に係る生体試料検出システム４は、検出装置４１と、後述するコンピュータプログラムを有する。
　（１）検出部３１、検出装置４１
　検出部３１および検出装置４１では、標識分子で標識された結合分子を用いて標識されたターゲット分子から発せられるシグナルの検出が行われる。ターゲット分子を標識するための標識分子と結合分子との組み合わせは、前記出力部１４から出力された反応性に基づいて選択することができる。
　本技術において用いることができる検出部３１および検出装置４１としては、前記結合分子から発せられるシグナルの検出を行うことができれば、一般的な検出部および検出装置を自由に用いることができる。例えば、フローサイトメトリー、顕微鏡観察、ウェスタンブロット、各種アレイ、及びＥＬＩＳＡなどの分析において用いることができる検出部および検出装置を挙げることができる。
　本技術に係る生体試料検出システム４では、情報処理装置１および／または記憶装置２１を、クラウド環境に設けて、ネットワークを介して、検出装置４１と接続することが可能である。この場合、クラウド上の記憶装置２１に記憶された各種情報を、複数のユーザで共有することも可能である。具体的には、例えば、図７に示すように、複数の検出装置４１Ａ～４１Ｄを、情報処理装置１および／または記憶装置２１と、ネットワークを介して接続し、複数の検出装置４１Ａ～４１Ｄで検出されたシグナルを用いて、情報処理装置１が処理し、情報処理装置１から出力された標識分子と結合分子の組み合わせにおける反応性のマトリックスを、複数の検出装置４１Ａ～４１Ｄで共有することも可能である。
　（２）標識部３２、標識装置４２
　標識部３２および標識装置４２では、標識分子で標識された結合分子を用いて、生体試料内のターゲット分子の標識が行われる。標識部３２および標識装置４２では、前記出力部１４から出力された標識分子と結合分子の組み合わせにおける反応性のマトリックスに基づくことで、ターゲット分子の標識を、最適な組み合わせの標識分子および結合分子を用いて行うことができる。その結果、ターゲット分子検出の精度を向上させることができる。
　なお、標識部３２および標識装置４２は、本技術に係る生体試料検出装置３及び生体試料検出システム４においては必須ではなく、前記出力部１４から出力された標識分子と結合分子の組み合わせにおける反応性のマトリックスに基づいて、外部の標識装置等を用いてターゲット分子の標識を行うことも可能である。
　（３）解析部３３、解析装置４３
　解析部３３および解析装置４３では、検出部３１や検出装置４１で検出されたシグナルに基づいて、前記サンプルの解析が行われる。より具体的には、検出部３１や検出装置４１で検出されたシグナルに基づいて、サンプル内に含まれるターゲット分子の種類、量、性質等を解析することができる。
　なお、解析部３３および解析装置４３は、本技術に係る生体試料検出装置３及び生体試料検出システム４においては必須ではなく、検出部３１や検出装置４１で検出されたシグナルに基づいて、外部の解析装置等を用いてサンプル内のターゲット分子の特徴等を解析することも可能である。例えば、解析部３３、解析装置４３は、パーソナルコンピュータや、ＣＰＵにて実施してもよく、記録媒体（例えば、不揮発性メモリ（ＵＳＢメモリ）、ＨＤＤ、ＣＤなど）等を備えるハードウェア資源にプログラムとして格納し、パーソナルコンピュータやＣＰＵによって機能させることも可能である。また、解析部３３、解析装置４３は生体試料検出装置３及び生体試料検出システム４の各部とネットワークを介して接続されていてもよい。
　＜４．コンピュータプログラム＞
　本技術に係るコンピュータプログラムは、生体試料を含むサンプル由来のシグナルを取得する信号取得機能と、前記シグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理機能と、前記反応性を出力する出力機能と、をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムであって、前記シグナルは、前記第１のシグナル群と、前記第２のシグナル群と、を含むプログラムである。
　本技術に係るコンピュータプログラムは、適切な記録媒体に記録される。また、本技術に係るコンピュータプログラムは、クラウド環境等に格納して、ユーザがネットワークを通じて、パーソナルコンピュータ等にダウンロードして用いることも可能である。なお、本技術に係るコンピュータプログラムにおける前記信号取得機能、処理機能、および出力機能は、前述した情報処理装置１の信号取得部１１、処理部１２、および出力部１４が行う各機能と同一であるため、ここでは説明を省略する。
　＜５．生体試料解析方法＞
　図８は、本技術に係る生体試料解析方法の一例を示すフローチャートである。本技術に係る生体試料解析方法は、信号取得工程Ｓ１と、処理工程Ｓ２と、出力工程Ｓ３と、を少なくとも行う方法である。また、必要に応じて、提示工程Ｓ４、図示しないが、評価工程、記憶工程、表示工程等を行うことも可能である。なお、信号取得工程Ｓ１、処理工程Ｓ２、出力工程Ｓ３、提示工程Ｓ４、評価工程、記憶工程、表示工程は、前述した情報処理装置１の信号取得部１１、処理部１２、出力部１４、提示部１５、評価部１３、記憶部１６、および表示部１７が行う方法と同一であるため、ここでは説明を省略する。
　＜６．応用例＞
　本技術は、例えば、顕微鏡システム５０００や生体試料分析装置６１００に適用することができる。
　［顕微鏡システム５０００］
　本開示の顕微鏡システム５０００の構成例を図９に示す。図９に示される顕微鏡システム５０００は、顕微鏡装置５１００、制御部５１１０、及び情報処理部５１２０を含む。顕微鏡装置５１００は、光照射部５１０１、光学部５１０２、及び信号取得部５１０３を備えている。顕微鏡装置５１００はさらに、生体由来試料Ｓが配置される試料載置部５１０４を備えていてよい。なお、顕微鏡装置５１００の構成は図９に示されるものに限定されず、例えば、光照射部５１０１は、顕微鏡装置５１００の外部に存在してもよく、例えば顕微鏡装置５１００に含まれない光源が光照射部５１０１として利用されてもよい。また、光照射部５１０１は、光照射部５１０１と光学部５１０２とによって試料載置部５１０４が挟まれるように配置されていてよく、例えば、光学部５１０２が存在する側に配置されてもよい。顕微鏡装置５１００は、明視野観察、位相差観察、微分干渉観察、偏光観察、蛍光観察、及び暗視野観察のうちの１又は２以上を実行することができるように構成されてよい。
　顕微鏡システム５０００は、いわゆるＷＳＩ（Whole Slide Imaging）システム又はデジタルパソロジーイメージングシステムとして構成されてよく、病理診断のために用いられうる。また、顕微鏡システム５０００は、蛍光イメージングシステム、特には多重蛍光イメージングシステムとして構成されてもよい。
　例えば、顕微鏡システム５０００は、術中病理診断又は遠隔病理診断を行うために用いられてよい。当該術中病理診断では、手術が行われている間に、顕微鏡装置５１００が、当該手術の対象者から取得された生体由来試料Ｓのデータを取得し、そして、当該データを情報処理部５１２０へと送信しうる。当該遠隔病理診断では、顕微鏡装置５１００は、取得した生体由来試料Ｓのデータを、顕微鏡装置５１００とは離れた場所（別の部屋又は建物など）に存在する情報処理部５１２０へと送信しうる。そして、これらの診断において、情報処理部５１２０は、当該データを受信し、出力する。出力されたデータに基づき、情報処理部５１２０のユーザが、病理診断を行いうる。
　（生体由来試料Ｓ）
　生体由来試料Ｓは、生体成分を含む試料であってよい。前記生体成分は、生体の組織、細胞、生体の液状成分（血液や尿等）、培養物、又は生細胞（心筋細胞、神経細胞、及び受精卵など）であってよい。
　前記生体由来試料Ｓは、固形物であってよく、パラフィンなどの固定試薬によって固定された標本又は凍結により形成された固形物であってよい。前記生体由来試料Ｓは、当該固形物の切片でありうる。前記生体由来試料Ｓの具体的な例として、生検試料の切片を挙げることができる。
　前記生体由来試料Ｓは、染色又は標識などの処理が施されたものであってよい。当該処理は、生体成分の形態を示すための又は生体成分が有する物質（表面抗原など）を示すための染色であってよく、ＨＥ（Hematoxylin-Eosin）染色、免疫組織化学（Immunohistochemistry）染色を挙げることができる。前記生体由来試料Ｓは、１又は２以上の試薬により前記処理が施されたものであってよく、当該試薬は、蛍光色素、発色試薬、蛍光タンパク質、又は蛍光標識抗体でありうる。
　前記標本は、組織サンプルから病理診断または臨床検査などを目的に作製されたものであってよい。また、前記標本は、人体に限らず、動物、植物、又は他の材料に由来するものであってもよい。前記標本は、使用される組織（例えば臓器または細胞など）の種類、対象となる疾病の種類、対象者の属性（例えば、年齢、性別、血液型、または人種など）、または対象者の生活習慣（例えば、食生活、運動習慣、または喫煙習慣など）などにより性質が異なる。前記標本は、各標本それぞれ識別可能な識別情報(バーコード又はＱＲコード（登録商標）等）を付されて管理されてよい。
　（光照射部５１０１）
　光照射部５１０１は、生体由来試料Ｓを照明するための光源、および光源から照射された光を標本に導く光学部である。光源は、可視光、紫外光、若しくは赤外光、又はこれらの組合せを生体由来試料Ｓに照射しうる。光源は、ハロゲン光源、レーザ光源、ＬＥＤ光源、水銀光源、及びキセノン光源のうちの１又は２以上であってよい。蛍光観察における光源の種類及び／又は波長は、複数でもよく、当業者により適宜選択されてよい。光照射部５１０１は、透過型、反射型又は落射型（同軸落射型若しくは側射型）の構成を有しうる。
　（光学部５１０２）
　光学部５１０２は、生体由来試料Ｓからの光を信号取得部５１０３へと導くように構成される。光学部５１０２は、顕微鏡装置５１００が生体由来試料Ｓを観察又は撮像することを可能とするように構成されうる。
　光学部５１０２は、対物レンズを含みうる。対物レンズの種類は、観察方式に応じて当業者により適宜選択されてよい。また、光学部５１０２は、対物レンズによって拡大された像を信号取得部５１０３に中継するためのリレーレンズを含んでもよい。光学部５１０２は、前記対物レンズ及び前記リレーレンズ以外の光学部品、接眼レンズ、位相板、及びコンデンサレンズなど、をさらに含みうる。
　また、光学部５１０２は、生体由来試料Ｓからの光のうちから所定の波長を有する光を分離するように構成された波長分離部をさらに含んでよい。波長分離部は、所定の波長又は波長範囲の光を選択的に信号取得部５１０３に到達させるように構成されうる。波長分離部は、例えば、光を選択的に透過させるフィルタ、偏光板、プリズム（ウォラストンプリズム）、及び回折格子のうちの１又は２以上を含んでよい。波長分離部に含まれる光学部品は、例えば対物レンズから信号取得部５１０３までの光路上に配置されてよい。波長分離部は、蛍光観察が行われる場合、特に励起光照射部を含む場合に、顕微鏡装置５１００内に備えられる。波長分離部は、蛍光同士を互いに分離し又は白色光と蛍光とを分離するように構成されうる。
　（信号取得部５１０３）
　信号取得部５１０３は、生体由来試料Ｓからの光を受光し、当該光を電気信号、特にはデジタル電気信号へと変換することができるように構成されうる。信号取得部５１０３は、当該電気信号に基づき、生体由来試料Ｓに関するデータを取得することができるように構成されてよい。信号取得部５１０３は、生体由来試料Ｓの像（画像、特には静止画像、タイムラプス画像、又は動画像）のデータを取得することができるように構成されてよく、特に光学部５１０２によって拡大された画像のデータを取得するように構成されうる。信号取得部５１０３は、１次元又は２次元に並んで配列された複数の画素を備えている１つ又は複数の撮像素子、ＣＭＯＳ又はＣＣＤなど、を含む。信号取得部５１０３は、低解像度画像取得用の撮像素子と高解像度画像取得用の撮像素子とを含んでよく、又は、ＡＦなどのためのセンシング用撮像素子と観察などのための画像出力用撮像素子とを含んでもよい。撮像素子は、前記複数の画素に加え、各画素からの画素信号を用いた信号処理を行う信号処理部（ＣＰＵ、ＤＳＰ、及びメモリのうちの１つ、２以上を含む）、及び、画素信号から生成された画像データ及び信号処理部により生成された処理データの出力の制御を行う出力制御部を含みうる。前記複数の画素、前記信号処理部、及び前記出力制御部を含む撮像素子は、好ましくは１チップの半導体装置として構成されうる。
　なお、顕微鏡システム５０００は、イベント検出センサをさらに具備してもよい。当該イベント検出センサは、入射光を光電変換する画素を含み、当該画素の輝度変化が所定の閾値を超えたことをイベントとして検出するように構成されうる。当該イベント検出センサは、特には非同期型でありうる。
　（制御部５１１０）
　制御部５１１０は、顕微鏡装置５１００による撮像を制御する。制御部５１１０は、撮像制御のために、光学部５１０２及び／又は試料載置部５１０４の移動を駆動して、光学部５１０２と試料載置部５１０４との間の位置関係を調節しうる。制御部５１１０は、光学部５１０２及び／又は試料載置部５１０４を、互いに近づく又は離れる方向（例えば対物レンズの光軸方向）に移動させうる。また、制御部５１１０は、光学部５１０２及び／又は試料載置部５１０４を、前記光軸方向と垂直な面におけるいずれかの方向に移動させてもよい。制御部５１１０は、撮像制御のために、光照射部５１０１及び／又は信号取得部５１０３を制御してもよい。
　（試料載置部５１０４）
　試料載置部５１０４は、生体由来試料Ｓの試料載置部５１０４上における位置が固定できるように構成されてよく、いわゆるステージであってよい。試料載置部５１０４は、生体由来試料Ｓの位置を、対物レンズの光軸方向及び／又は当該光軸方向と垂直な方向に移動させることができるように構成されうる。
　（情報処理部５１２０）
　情報処理部５１２０は、顕微鏡装置５１００が取得したデータ（撮像データなど）を、顕微鏡装置５１００から取得しうる。情報処理部５１２０は、撮像データに対する画像処理を実行しうる。当該画像処理は、アンミキシング処理、特にはスペクトラルアンミキシング処理を含んでよい。当該アンミキシング処理は、撮像データから所定の波長又は波長範囲の光成分のデータを抽出して画像データを生成する処理、又は、撮像データから所定の波長又は波長範囲の光成分のデータを除去する処理などを含みうる。また、当該画像処理は、組織切片の自家蛍光成分と色素成分を分離する自家蛍光分離処理や互いに蛍光波長が異なる色素間の波長を分離する蛍光分離処理を含みうる。前記自家蛍光分離処理では、同一ないし性質が類似する前記複数の標本のうち、一方から抽出された自家蛍光シグナルを用いて他方の標本の画像情報から自家蛍光成分を除去する処理を行ってもよい。
　情報処理部５１２０は、制御部５１１０に撮像制御のためのデータを送信してよく、当該データを受信した制御部５１１０が、当該データに従い顕微鏡装置５１００による撮像を制御してもよい。
　情報処理部５１２０は、汎用のコンピュータなどの情報処理装置として構成されてよく、ＣＰＵ、ＲＡＭ、及びＲＯＭを備えていてよい。情報処理部５１２０は、顕微鏡装置５１００の筐体内に含まれていてよく、又は、当該筐体の外にあってもよい。また、情報処理部５１２０による各種処理又は機能は、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータ又はクラウドにより実現されてもよい。
　顕微鏡装置５１００による生体由来試料Ｓの撮像の方式は、生体由来試料Ｓの種類及び撮像の目的などに応じて、当業者により適宜選択されてよい。当該撮像方式の例を以下に説明する。
　撮像方式の一つの例は以下のとおりである。顕微鏡装置５１００は、まず、撮像対象領域を特定しうる。当該撮像対象領域は、生体由来試料Ｓが存在する領域全体をカバーするように特定されてよく、又は、生体由来試料Ｓのうちの目的部分（目的組織切片、目的細胞、又は目的病変部が存在する部分）をカバーするように特定されてもよい。次に、顕微鏡装置５１００は、当該撮像対象領域を、所定サイズの複数の分割領域へと分割し、顕微鏡装置５１００は各分割領域を順次撮像する。これにより、各分割領域の画像が取得される。
　図１０に示されるように、顕微鏡装置５１００は、生体由来試料Ｓ全体をカバーする撮像対象領域Ｒを特定する。そして、顕微鏡装置５１００は、撮像対象領域Ｒを１６の分割領域へと分割する。そして、顕微鏡装置５１００は分割領域Ｒ１の撮像を行い、そして次に、その分割領域Ｒ１に隣接する領域など、撮像対象領域Ｒに含まれる領域の内いずれか領域を撮像しうる。そして、未撮像の分割領域がなくなるまで、分割領域の撮像が行われる。なお、撮像対象領域Ｒ以外の領域についても、分割領域の撮像画像情報に基づき、撮像しても良い。
　或る分割領域を撮像した後に次の分割領域を撮像するために、顕微鏡装置５１００と試料載置部５１０４との位置関係が調整される。当該調整は、顕微鏡装置５１００の移動、試料載置部５１０４の移動、又は、これらの両方の移動により行われてよい。この例において、各分割領域の撮像を行う撮像装置は、２次元撮像素子（エリアセンサ）又は１次元撮像素子（ラインセンサ）であってよい。信号取得部５１０３は、光学部５１０２を介して各分割領域を撮像してよい。また、各分割領域の撮像は、顕微鏡装置５１００及び／又は試料載置部５１０４を移動させながら連続的に行われてよく、又は、各分割領域の撮像に際して顕微鏡装置５１００及び／又は試料載置部５１０４の移動が停止されてもよい。各分割領域の一部が重なり合うように、前記撮像対象領域の分割が行われてよく、又は、重なり合わないように前記撮像対象領域の分割が行われてもよい。各分割領域は、焦点距離及び／又は露光時間などの撮像条件を変えて複数回撮像されてもよい。
　また、情報処理装置は、隣り合う複数の分割領域をスティッチングして、より広い領域の画像データを生成しうる。当該スティッチング処理を、撮像対象領域全体にわたって行うことで、撮像対象領域について、より広い領域の画像を取得することができる。また、分割領域の画像、またはスティッチング処理を行った画像から、より解像度の低い画像データを生成しうる。
　撮像方式の他の例は以下のとおりである。顕微鏡装置５１００は、まず、撮像対象領域を特定しうる。当該撮像対象領域は、生体由来試料Ｓが存在する領域全体をカバーするように特定されてよく、又は、生体由来試料Ｓのうちの目的部分（目的組織切片又は目的細胞が存在する部分）をカバーするように特定されてもよい。次に、顕微鏡装置５１００は、撮像対象領域の一部の領域（「分割スキャン領域」ともいう）を、光軸と垂直な面内における一つの方向（「スキャン方向」ともいう）へスキャンして撮像する。当該分割スキャン領域のスキャンが完了したら、次に、前記スキャン領域の隣の分割スキャン領域を、スキャンする。これらのスキャン動作が、撮像対象領域全体が撮像されるまで繰り返される。
　図１１に示されるように、顕微鏡装置５１００は、生体由来試料Ｓのうち、組織切片が存在する領域（グレーの部分）を撮像対象領域Ｓａとして特定する。そして、顕微鏡装置５１００は、撮像対象領域Ｓａのうち、分割スキャン領域Ｒｓを、Ｙ軸方向へスキャンする。顕微鏡装置５１００は、分割スキャン領域Ｒｓのスキャンが完了したら、次に、Ｘ軸方向における隣の分割スキャン領域をスキャンする。撮像対象領域Ｓａの全てについてスキャンが完了するまで、この動作が繰り返しされる。
　各分割スキャン領域のスキャンのために、及び、或る分割スキャン領域を撮像した後に次の分割スキャン領域を撮像するために、顕微鏡装置５１００と試料載置部５１０４との位置関係が調整される。当該調整は、顕微鏡装置５１００の移動、試料載置部５１０４の移動、又は、これらの両方の移動により行われてよい。この例において、各分割スキャン領域の撮像を行う撮像装置は、１次元撮像素子（ラインセンサ）又は２次元撮像素子（エリアセンサ）であってよい。信号取得部５１０３は、拡大光学系を介して各分割領域を撮像してよい。また、各分割スキャン領域の撮像は、顕微鏡装置５１００及び／又は試料載置部５１０４を移動させながら連続的に行われてよい。各分割スキャン領域の一部が重なり合うように、前記撮像対象領域の分割が行われてよく、又は、重なり合わないように前記撮像対象領域の分割が行われてもよい。各分割スキャン領域は、焦点距離及び／又は露光時間などの撮像条件を変えて複数回撮像されてもよい。
　また、情報処理装置は、隣り合う複数の分割スキャン領域をスティッチングして、より広い領域の画像データを生成しうる。当該スティッチング処理を、撮像対象領域全体にわたって行うことで、撮像対象領域について、より広い領域の画像を取得することができる。また、分割スキャン領域の画像、またはスティッチング処理を行った画像から、より解像度の低い画像データを生成しうる。
　［生体試料分析装置６１００］
　本技術の生体試料分析装置６１００の構成例を図１２に示す。図１２に示される生体試料分析装置６１００は、流路Ｃを流れる生体試料Ｓに光を照射する光照射部６１０１、前記生体試料Ｓに光を照射することにより生じた光を検出する検出部６１０２、及び前記検出部６１０２により検出された光に関する情報を処理する情報処理部６１０３を含む。生体試料分析装置６１００の例としては、フローサイトメータ及びイメージングサイトメータを挙げることができる。生体試料分析装置６１００は、生体試料Ｓ内の特定の生体粒子Ｐの分取を行う分取部６１０４を含んでもよい。前記分取部を含む生体試料分析装置６１００の例としては、セルソータを挙げることができる。
　（生体試料Ｓ）
　生体試料Ｓは、生体粒子Ｐを含む液状試料であってよい。当該生体粒子Ｐは、例えば細胞又は非細胞性生体粒子である。前記細胞は、生細胞であってよく、より具体的な例として、赤血球や白血球などの血液細胞、及び精子や受精卵等生殖細胞を挙げることができる。また前記細胞は全血等検体から直接採取されたものでもよいし、培養後に取得された培養細胞であってもよい。前記非細胞性生体粒子として、細胞外小胞、特にはエクソソーム及びマイクロベシクルなどを挙げることができる。前記生体粒子Ｐは、１つ又は複数の標識物質（例えば色素（特には蛍光色素）及び蛍光色素標識抗体など）によって標識されていてもよい。なお、本開示の生体試料分析装置により、生体粒子Ｐ以外の粒子が分析されてもよく、キャリブレーションなどのために、ビーズなどが分析されてもよい。
　（流路Ｃ）
　流路Ｃは、生体試料Ｓが流れるように構成される。特には、流路Ｃは、前記生体試料Ｓに含まれる生体粒子Ｐが略一列に並んだ流れが形成されるように構成されうる。流路Ｃを含む流路構造は、層流が形成されるように設計されてよい。特には、当該流路構造は、生体試料Ｓの流れ（サンプル流）がシース液の流れによって包まれた層流が形成されるように設計される。当該流路構造の設計は、当業者により適宜選択されてよく、既知のものが採用されてもよい。流路Ｃは、マイクロチップ（マイクロメートルオーダーの流路を有するチップ）又はフローセルなどの流路構造体（flow channel structure）中に形成されてよい。流路Ｃの幅は、１ｍｍ以下であり、特には１０μｍ以上１ｍｍ以下であってよい。流路Ｃ及びそれを含む流路構造体は、プラスチックやガラスなどの材料から形成されてよい。
　流路Ｃ内を流れる生体試料Ｓ、特には当該生体試料Ｓ中の生体粒子Ｐに、光照射部６１０１からの光が照射されるように、本技術の生体試料分析装置６１００は構成される。本技術の生体試料分析装置６１００は、生体試料Ｓに対する光の照射点（interrogation point）が、流路Ｃが形成されている流路構造体中にあるように構成されてよく、又は、当該光の照射点が、当該流路構造体の外にあるように構成されてもよい。前者の例として、マイクロチップ又はフローセル内の流路Ｃに前記光が照射される構成を挙げることができる。後者では、流路構造体（特にはそのノズル部）から出た後の生体粒子Ｐに前記光が照射されてよく、例えばＪｅｔ　ｉｎ　Ａｉｒ方式のフローサイトメータを挙げることができる。
　（光照射部６１０１）
　光照射部６１０１は、光を出射する光源部と、当該光を照射点へと導く導光光学系とを含む。前記光源部は、１又は複数の光源を含む。光源の種類は、例えばレーザ光源又はＬＥＤである。各光源から出射される光の波長は、紫外光、可視光、又は赤外光のいずれかの波長であってよい。導光光学系は、例えばビームスプリッター群、ミラー群又は光ファイバなどの光学部品を含む。また、導光光学系は、光を集光するためのレンズ群を含んでよく、例えば対物レンズを含む。生体試料Ｓと光が交差する照射点は、１つ又は複数であってよい。光照射部６１０１は、一の照射点に対して、一つ又は異なる複数の光源から照射された光を集光するよう構成されていてもよい。
　（検出部６１０２）
　検出部６１０２は、生体粒子Ｐへの光照射により生じた光を検出する少なくとも一つの光検出器を備えている。検出する光は、例えば蛍光又は散乱光（例えば前方散乱光、後方散乱光、及び側方散乱光のいずれか１つ以上）である。各光検出器は、１以上の受光素子を含み、例えば受光素子アレイを有する。各光検出器は、受光素子として、１又は複数のＰＭＴ（光電子増倍管）及び／又はＡＰＤ及びＭＰＰＣ等のフォトダイオードを含んでよい。当該光検出器は、例えば複数のＰＭＴを一次元方向に配列したＰＭＴアレイを含む。また、検出部６１０２は、ＣＣＤ又はＣＭＯＳなどの撮像素子を含んでもよい。検出部６１０２は、当該撮像素子により、生体粒子Ｐの画像（例えば明視野画像、暗視野画像、及び蛍光画像など）を取得しうる。
　検出部６１０２は、所定の検出波長の光を、対応する光検出器に到達させる検出光学系を含む。検出光学系は、プリズムや回折格子等の分光部又はダイクロイックミラーや光学フィルタ等の波長分離部を含む。検出光学系は、例えば生体粒子Ｐへの光照射により生じた光を分光し、当該分光された光が、生体粒子Ｐが標識された蛍光色素の数より多い複数の光検出器にて検出されるよう構成される。このような検出光学系を含むフローサイトメータをスペクトル型フローサイトメータと呼ぶ。また、検出光学系は、例えば生体粒子Ｐへの光照射により生じた光から特定の蛍光色素の蛍光波長域に対応する光を分離し、当該分離された光を、対応する光検出器に検出させるよう構成される。
　また、検出部６１０２は、光検出器により得られた電気信号をデジタル信号に変換する信号処理部を含みうる。当該信号処理部が、当該変換を行う装置としてＡ／Ｄ変換器を含んでよい。当該信号処理部による変換により得られたデジタル信号が、情報処理部６１０３に送信されうる。前記デジタル信号が、情報処理部６１０３により、光に関するデータ（以下「光データ」ともいう）として取り扱われうる。前記光データは、例えば蛍光データを含む光データであってよい。より具体的には、前記光データは、光強度データであってよく、当該光強度は、蛍光を含む光の光強度データ（Ａｒｅａ、Ｈｅｉｇｈｔ、Ｗｉｄｔｈ等の特徴量を含んでもよい）であってよい。
　（情報処理部６１０３）
　情報処理部６１０３は、例えば各種データ（例えば光データ）の処理を実行する処理部及び各種データを記憶する記憶部を含む。処理部は、蛍光色素に対応する光データを検出部６１０２より取得した場合、光強度データに対し蛍光漏れ込み補正（コンペンセーション処理）を行いうる。また、情報処理部６１０３は、スペクトル型フローサイトメータの場合、光データに対して蛍光分離処理を実行し、蛍光色素に対応する光強度データを取得する。
　前記蛍光分離処理は、例えば特開２０１１－２３２２５９号公報に記載されたアンミキシング方法に従い行われてよい。検出部６１０２が撮像素子を含む場合、情報処理部６１０３は、撮像素子により取得された画像に基づき、生体粒子Ｐの形態情報を取得してもよい。記憶部は、取得された光データを格納できるように構成されていてよい。記憶部は、さらに、前記アンミキシング処理において用いられるスペクトラルリファレンスデータを格納できるように構成されていてよい。
　生体試料分析装置６１００が後述の分取部６１０４を含む場合、情報処理部６１０３は、光データ及び／又は形態情報に基づき、生体粒子Ｐを分取するかの判定を実行しうる。そして、情報処理部６１０３は、当該判定の結果に基づき当該分取部６１０４を制御し、分取部６１０４による生体粒子Ｐの分取が行われうる。
　情報処理部６１０３は、各種データ（例えば光データや画像）を出力することができるように構成されていてよい。例えば、情報処理部６１０３は、当該光データに基づき生成された各種データ（例えば二次元プロット、スペクトルプロットなど）を出力しうる。また、情報処理部６１０３は、各種データの入力を受け付けることができるように構成されていてよく、例えばユーザによるプロット上へのゲーティング処理を受け付ける。情報処理部６１０３は、当該出力又は当該入力を実行させるための出力部（例えばディスプレイなど）又は入力部（例えばキーボードなど）を含みうる。
　情報処理部６１０３は、汎用のコンピュータとして構成されてよく、例えばＣＰＵ、ＲＡＭ、及びＲＯＭを備えている情報処理装置として構成されてよい。情報処理部６１０３は、光照射部６１０１及び検出部６１０２が備えられている筐体内に含まれていてよく、又は、当該筐体の外にあってもよい。また、情報処理部６１０３による各種処理又は機能は、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータ又はクラウドにより実現されてもよい。
　（分取部６１０４）
　分取部６１０４は、情報処理部６１０３による判定結果に応じて、生体粒子Ｐの分取を実行する。分取の方式は、振動により生体粒子Ｐを含む液滴を生成し、分取対象の液滴に対して電荷をかけ、当該液滴の進行方向を電極により制御する方式であってよい。分取の方式は、流路構造体内にて生体粒子Ｐの進行方向を制御し分取を行う方式であってもよい。当該流路構造体には、例えば、圧力（噴射若しくは吸引）又は電荷による制御機構が設けられる。当該流路構造体の例として、流路Ｃがその下流で回収流路及び廃液流路へと分岐している流路構造を有し、特定の生体粒子Ｐが当該回収流路へ回収されるチップ（例えば特開２０２０－７６７３６号公報に記載されたチップ）を挙げることができる。
　以下、実施例に基づいて本発明を更に詳細に説明する。なお、以下に説明する実施例は、本発明の代表的な実施例の一例を示したものであり、これにより本発明の範囲が狭く解釈されることはない。
　＜実験例１＞
　実験例１では、ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際の第２のシグナル群を取得した。
　具体的には、ターゲット分子の一例としてヒト乳腺がんのパラフィン包埋組織切片を、標識分子の一例として蛍光色素ＡｌｅｘａＦｌｕｏｒ（登録商標）シリーズのＡＦ４８８、ＡＦ６４７、ＡＦ７００、およびＰＥ（Phycoerythrin）を、結合分子の一例として抗Pan-Cytokeratin抗体（Clone：ＡＥ１／ＡＥ３）を用いて、蛍光免疫染色を行った。
　蛍光免疫染色の結果を、図１３に示す。図１３に示すように、ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた場合、その反応性に影響があることが確認できた。
　＜実験例２＞
　実験例２では、第１のシグナル群と第２のシグナル群を取得し、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出した。
　具体的には、ターゲット分子の一例としてヒト扁桃のホルマリン固定パラフィン包埋組織切片を、標識分子の一例として蛍光色素ＡｌｅｘａＦｌｕｏｒ（登録商標）シリーズのＡＦ４８８、ＡＦ５５５、ＡＦ５９４、ＡＦ６４７を、結合分子の一例としてＣＤ３抗体、ＣＤ５抗体、ＣＤ７抗体を用いて、蛍光免疫染色を行った。
　（１）第１のシグナル群の取得
　同種類の標識分子ＡＦ６４７で標識された複数の異なる結合分子ＣＤ３抗体、ＣＤ５抗体、ＣＤ７抗体を、それぞれターゲット分子と反応させた際の撮像画像を得た。また、ＡＦ４８８で標識された結合分子ＣＤ３抗体、ＡＦ５５５で標識された結合分子ＣＤ３抗体、およびＡＦ５９４で標識された結合分子ＣＤ５抗体を、それぞれターゲット分子と反応させた際の撮像画像を得た。得られた撮像画像から、それぞれの結合分子数を算出した。算出された結合分子数を下記の表４に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
　（２）第２のシグナル群の取得
　異なる標識分子ＡＦ４８８、ＡＦ５５５、およびＡＦ６４７で標識された同種類の結合分子ＣＤ３抗体を、それぞれターゲット分子と反応させた際の撮像画像を得た。また、ＡＦ４８８で標識された結合分子ＣＤ３抗体、ＡＦ５５５で標識された結合分子ＣＤ３抗体、およびＡＦ５９４で標識された結合分子ＣＤ５抗体を、それぞれターゲット分子と反応させた際の撮像画像を得た。得られた撮像画像から、それぞれの蛍光強度／自家蛍光比を算出した。算出された蛍光強度／自家蛍光比を下記の表５に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000005
　（３）反応性指標の算出
　表４および表５の数値を用いて、反応性の指標の算出を行った。本実験例では、反応性の指標として蛍光強度／自家蛍光比を用いた。具体的には、下記の数式を用いて、反応性の指標を算出した。
　反応性指標算出値＝（算出対象結合分子の同種類標識の抗体数／基準結合分子の同種類標識抗体の抗体数）×算出対象蛍光色素の基準結合分子の[蛍光強度／自家蛍光比]
　例えば、ＡＦ４８８で標識されたＣＤ７の反応性指標（蛍光強度／自家蛍光比）は、下記のように計算した。
　算出対象結合分子の同種類標識の抗体数：ＡＦ６４７ＣＤ７の抗体数＝２９．５（表４）
　基準結合分子の同種類標識抗体の抗体数：ＡＦ６４７ＣＤ３の抗体数＝３．４０（表４）
　算出対象蛍光色素の基準結合分子の[蛍光強度／自家蛍光比]：ＡＦ４８８ＣＤ３の[蛍光強度／自家蛍光比]＝０．７３９
　（２９．５／３．４０）×０．７３９≒６．４２
　（４）反応性指標の算出結果
　反応性指標の算出結果を下記の表６に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000006
　（５）標識分子と結合分子の組み合わせの選出
　算出された反応性指標を基に、標識分子と結合分子の組み合わせの選出を行った。実験例２では、選出の一例として、第１のシグナル群の値が小さい結合分子から、シグナルが最も高い標識を順番に割り当てるように選出した。
　具体的には、まず、表４でＡＦ６４７における第１のシグナルの最小値はＡＦ６４７ＣＤ５の１．９２であり、ＣＤ５の反応性指標算出値の最大値はＡＦ６４７ＣＤ５の２．５８であるため、結合分子ＣＤ５には標識ＡＦ６４７を割り当てた。
　表４において、ＡＦ６４７における第１のシグナルの次に小さい値は、ＡＦ６４７ＣＤ３の３．４０であり、ＣＤ３の反応性指標算出値の最大値はＡＦ６４７ＣＤ３の４．５８であるが、ＡＦ６４７はすでにＣＤ５に割り当てているため、その次に高い値を示すＡＦ５５５ＣＤ３の２．４１を選出し、結合分子ＣＤ３には標識ＡＦ５５５を割り当てた。
　表４において、ＡＦ６４７における第１のシグナルの次に小さい値は、ＡＦ６４７ＣＤ７の２９．５であり、ＣＤ７の反応性指標算出値の最大値はＡＦ６４７ＣＤ７の３９．８であり、その次はＡＦ５５５ＣＤ７の２０．９であるが、両方ともすでに割り当て済みであるため、その次に高い値を示すＡＦ４８８ＣＤ７の６．４２を選出し、ＣＤ７にはＡＦ４８８を割り当てた。
　以上から、標識分子と結合分子の組み合わせとして、ＡＦ４８８ＣＤ７、ＡＦ５５５ＣＤ３、ＡＦ６４７ＣＤ５を選出した。
　（６）染色確認
　ヒト扁桃のホルマリン固定パラフィン包埋組織切片を、前記で選出された標識分子と結合分子の組み合わせを用いて、蛍光免疫染色を行った。多重染色画像における各蛍光標識抗体の画像を図１４～１６に示す。ネガティブコントロールとして非染色標本における各蛍光標識の画像も併せて示す。なお、標識ＡＦ４８８については、反応性指標算出値が低値のために選出されなかった組み合わせであるＡＦ４８８ＣＤ５の染色画像も参考のために表示した。
　（７）抗体数の定量
　前記で選出された標識分子と結合分子の組み合わせを用いた多重染色画像および非染色標本における各蛍光標識の画像からも、各抗体数を算出した。算出結果を下記の表７および表８に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000008
　（８）考察
　図１４～１６に示す通り、選出された標識分子と結合分子の組み合わせを用いて、蛍光免疫染色を行った場合、ネガティブコントロールと比較して高値を示し、全て検出可能であることが証明された。また、図１４に示す通り、反応性指標算出値が低値のために選出されなかった組み合わせであるＡＦ４８８ＣＤ５は、選出されたＡＦ６４７ＣＤ５と比較してシグナルが低値であり、検出が困難であるため、ＡＦ４８８ＣＤ５の組み合わせは不適切であることが証明された。
　＜実験例３＞
　実験例３では、実験例２とは異なる手法で、標識分子と結合分子の組み合わせの選出を行った。
　実験例２で算出された反応性指標を基に、標識分子と結合分子の組み合わせの選出を行った。実験例３では、選出の一例として、第１のシグナル群の値が大きな結合分子から、短波長側の蛍光標識を順番に割り当てるように選出した。複数の候補が存在する場合には、パネル設計指標算出値の高くなる組み合わせを選択した。
　具体的には、まず、表４でＡＦ６４７における第１のシグナルが大きい値の順にＣＤ７、ＣＤ３、ＣＤ５であり、その値はそれぞれ２９．５、３．４０、１．９２であるため、第一シグナルが大きい順に短波長側の蛍光色素であるＡＦ４８８、ＡＦ５５５をそれぞれ割り当てて、ＡＦ４８８にはＣＤ７を、ＡＦ５５５にはＣＤ３を割り当てた。ＣＤ５にはＡＦ５９４、ＡＦ６４７を割り当てることが可能であるが、ＡＦ５９４ＣＤ５の反応性指標算出値は０．３２０、ＡＦ６４７ＣＤ５の反応性指標算出値は２．５８であったため、反応性指標算出値の高い方であるＡＦ６４７ＣＤ５を選出した。
　以上から、標識分子と結合分子の組み合わせとして、ＡＦ４８８ＣＤ７、ＡＦ５５５ＣＤ３、ＡＦ６４７ＣＤ５を選出した。
　なお、本技術では、以下の構成を取ることもできる。
（１）
　生体試料を含むサンプル由来のシグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理部を有し、
　前記シグナルは、
　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
　を含む、情報処理装置。
（２）
　前記反応性の指標として、結合分子数、および／または、結合分子に標識された蛍光強度を算出する、（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記蛍光強度は、励起効率、量子収率、吸収効率、光標識率（Ｆ／Ｐ値）から選択される１以上の数値から算出される、（２）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記シグナルは、シグナル、特異的シグナル／バックグラウンド、特異的シグナル／非特異的シグナルのうち少なくとも１つを含む、（１）から（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）
　前記処理部では、ネガティブコントロールを用いた際に取得された第３のシグナルに基づいて、各検出チャネルにおけるバックグランドを算出する、（１）から（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
　前記処理部では、自家蛍光シグナルの漏れ込み、および／または、他標識分子由来のシグナルの漏れ込みが算出される、（４）に記載の情報処理装置。
（７）
　前記処理部では、実際に測定が行われていない標識分子と結合分子の組み合わせについて、ターゲット分子との反応性を算出する、（１）から（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
　前記処理部では、前記特異的シグナル／バックグランドが閾値以上となる、標識分子と結合分子の組み合わせを選出する、（４）から（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
　前記処理部では、前記特異的シグナル／バックグランドの合計が最大となる、標識分子と結合分子の組み合わせを選出する、（４）から（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
　前記処理部では、前記蛍光強度のシグナルと前記蛍光強度のバックグランドとの差分の合計が最大となる、標識分子と結合分子の組み合わせを選出する、（２）から（９）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
　前記処理部では、前記蛍光強度のシグナルの大きさに基づいて、標識分子と結合分子の組み合わせを選出する、（２）から（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１２）
　前記処理部では、第１のシグナル群の値が小さい結合分子から順番に、蛍光強度のシグナルが高い標識から順番に割り当てるように、標識分子と結合分子の組み合わせを選出する、（２）から（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）
　前記処理部では、第１のシグナル群の値が大きな結合分子から順番に、検出波長が短い標識から順番に割り当てるように、標識分子と結合分子との組み合わせを選出する、（２）から（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１４）
　出力された前記反応性に基づいて、ユーザに、結合分子と、標識分子と、の組み合わせの支援情報を提示する提示部を更に含む、（１）から（１３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１５）
　画像情報に基づいて、ターゲット分子に対する結合分子および／または標識分子の意義を推定する、評価部を更に含む、（１）から（１４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１６）
　前記第１のシグナル群および前記第２のシグナル群は、励起パワー密度、露光時間、検出デバイス感度から選択される少なくとも一つを使用して規格化をした検出量である、（１）から（１５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１７）
　生体試料を含むサンプル由来のシグナルを取得する信号取得工程と、
　前記シグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理工程と、
　前記反応性を出力する出力工程と、を有し、
　前記シグナルは、
　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
　を含む、生体試料解析方法。
（１８）
　生体試料を含むサンプル由来のシグナルを取得する信号取得部と、
　前記シグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理部と、
　前記反応性を出力する出力部と、を有し、
　前記シグナルは、
　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
　を含む、情報処理装置と、
　該情報処理装置で算出された情報を記憶する、記憶装置と、
　を備える、情報処理システム。
（１９）
　前記情報処理装置では、前記記憶装置に記憶された情報が参酌される、（１８）に記載の情報処理システム。
（２０）
　生体試料を含むサンプル由来のシグナルを取得する信号取得部と、
　前記シグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理部と、
　前記反応性を出力する出力部と、
　出力された前記反応性に基づいて選択された、標識分子で標識された結合分子を用いて標識されたターゲット分子から発せられるシグナルを検出する検出部と、を有し、
　前記シグナルは、
　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
　を含む、生体試料検出装置。
（２１）
　出力された前記反応性に基づいて選択された、標識分子で標識された結合分子を用いて、ターゲット分子を標識する標識部を更に具備する、（２０）に記載の生体試料検出装置。
（２２）
　前記検出部で検出されたシグナルに基づいて前記サンプルを解析する解析部を更に具備する、（２０）または（２１）に記載の生体試料検出装置。
（２３）
　生体試料を含むサンプル由来のシグナルを取得する信号取得部と、
　前記シグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理部と、
　前記反応性を出力する出力部と、を有し、
　前記シグナルは、
　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
　を含む、情報処理装置と、
　出力された前記反応性に基づいて選択された、標識分子で標識された結合分子を用いて標識されたターゲット分子から発せられるシグナルを検出する検出装置と、
　を備える、生体試料検出システム。
（２４）
　生体試料を含むサンプル由来のシグナルを取得する信号取得機能と、
　前記シグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理機能と、
　前記反応性を出力する出力機能と、をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムであって、
　前記シグナルは、
　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
　を含む、コンピュータプログラム。
（２５）
　生体試料を含むサンプル由来のシグナルを取得する信号取得機能と、
　前記シグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理機能と、
　前記反応性を出力する出力機能と、をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムであって、
　前記シグナルは、
　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
　を含む、コンピュータプログラムと、
　出力された前記反応性に基づいて選択された、標識分子で標識された結合分子を用いて標識されたターゲット分子から発せられるシグナルを検出する検出装置と、
を有する、生体試料検出システム。
１　情報処理装置
１１　信号取得部
１２　処理部
１３　評価部
１４　出力部
１５　提示部
１６　記憶部
１７　表示部
１８、２３　ユーザーインターフェース
２　情報処理システム
３　生体試料検出装置
４　生体試料検出システム
２１　記憶装置
２２　表示装置
２４　評価装置
３１、６１０２　検出部
４１　検出装置
３２　標識部
４２　標識装置
３３　解析部
４３　解析装置
５０００　顕微鏡システム
５１００　顕微鏡装置
５１１０　制御部
５１２０、６１０３　情報処理部
５１０１、６１０１　光照射部
５１０２　光学部
５１０３　信号取得部
５１０４　試料載置部
Ｓ　生体由来試料、生体試料
Ｒ、Ｓａ　撮像対象領域
Ｒ１　分割領域
Ｒｓ　分割スキャン領域
６１００　生体試料分析装置
Ｃ　流路
Ｐ　生体粒子
６１０４　分取部

Claims (16)

  1. 　生体試料を含むサンプル由来のシグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理部を有し、
    　前記シグナルは、
    　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
    　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
    　を含む、情報処理装置。
  2. 　前記処理部では、前記反応性の指標として、結合分子数、および／または、結合分子に標識された蛍光強度を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記蛍光強度は、励起効率、量子収率、吸収効率、光標識率（Ｆ／Ｐ値）から選択される１以上の数値から算出される、請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記シグナルは、シグナル、特異的シグナル／バックグラウンド、特異的シグナル／非特異的シグナルのうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 　前記処理部では、ネガティブコントロールを用いた際に取得された第３のシグナルに基づいて、各検出チャネルにおけるバックグランドを算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 　前記処理部では、自家蛍光シグナルの漏れ込み、および／または、他標識分子由来のシグナルの漏れ込みが算出される、請求項２に記載の情報処理装置。
  7. 　前記処理部では、実際に測定が行われていない標識分子と結合分子の組み合わせについて、ターゲット分子との反応性を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
  8. 　前記処理部では、下記の（ａ）～（ｆ）から選択される１以上の方法によって、標識分子と結合分子の組み合わせを選出する、請求項１に記載の情報処理装置。
    （ａ）特異的シグナル／バックグランドが閾値以上となる、標識分子と結合分子の組み合わせを選出する。
    （ｂ）特異的シグナル／バックグランドの合計が最大となる、標識分子と結合分子の組み合わせを選出する。
    （ｃ）蛍光強度のシグナルと蛍光強度のバックグランドとの差分の合計が最大となる、標識分子と結合分子の組み合わせを選出する。
    （ｄ）蛍光強度のシグナルの大きさに基づいて、標識分子と結合分子の組み合わせを選出する。
    （ｅ）第１のシグナル群の値が小さい結合分子から順番に、蛍光強度のシグナルが高い標識から順番に割り当てるように、標識分子と結合分子の組み合わせを選出する。
    （ｆ）第１のシグナル群の値が大きな結合分子から順番に、検出波長が短い標識から順番に割り当てるように、標識分子と結合分子との組み合わせを選出する。
  9. 　算出された前記反応性に基づいて、ユーザに、結合分子と、標識分子と、の組み合わせの支援情報を提示する提示部を更に含む、請求項１に記載の情報処理装置。
  10. 　画像情報に基づいて、ターゲット分子に対する結合分子および／または標識分子の意義を推定する、評価部を更に含む、請求項１に記載の情報処理装置。
  11. 　前記第１のシグナル群および前記第２のシグナル群は、励起パワー密度、露光時間、検出デバイス感度から選択される少なくとも一つを使用して規格化をした検出量である、請求項１に記載の情報処理装置。
  12. 　生体試料を含むサンプル由来のシグナルを取得する信号取得工程と、
    　前記シグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理工程と、
    　前記反応性を出力する出力工程と、を有し、
    　前記シグナルは、
    　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
    　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
    　を含む、生体試料解析方法。
  13. 　生体試料を含むサンプル由来のシグナルを取得する信号取得部と、
    　前記シグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理部と、
    　前記反応性を出力する出力部と、
    　出力された前記反応性に基づいて選択された、標識分子で標識された結合分子を用いて標識されたターゲット分子から発せられるシグナルを検出する検出部と、を有し、
    　前記シグナルは、
    　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
    　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
    　を含む、生体試料検出装置。
  14. 　出力された前記反応性に基づいて選択された、標識分子で標識された結合分子を用いて、ターゲット分子を標識する標識部を更に具備する、請求項１３に記載の生体試料検出装置。
  15. 　前記検出部で検出されたシグナルに基づいて前記サンプルを解析する解析部を更に具備する、請求項１３に記載の生体試料検出装置。
  16. 　生体試料を含むサンプル由来のシグナルを取得する信号取得部と、
    　前記シグナルに基づいて、異なる標識分子で標識された複数の異なる結合分子を用いた際の、ターゲット分子と複数の異なる結合分子とのそれぞれの反応性を算出する処理部と、
    　前記反応性を出力する出力部と、を有し、
    　前記シグナルは、
    　ターゲット分子に対して、同種類の標識分子で標識された複数の異なる結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第１のシグナル群と、
    　ターゲット分子に対して、異なる標識分子で標識された同種類の結合分子を、それぞれ反応させた際に取得された第２のシグナル群と、
    　を含む、情報処理装置と、
    　出力された前記反応性に基づいて選択された、標識分子で標識された結合分子を用いて標識されたターゲット分子から発せられるシグナルを検出する検出装置と、
    　を備える、生体試料検出システム。
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