WO2026028554A1 - 代謝物解析用データ処理装置及び代謝物解析用データ処理方法 - Google Patents

代謝物解析用データ処理装置及び代謝物解析用データ処理方法

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Shimadzu Corp
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    • G01N27/62—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating the ionisation of gases, e.g. aerosols; by investigating electric discharges, e.g. emission of cathode
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    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing

Definitions

  • Metabolite analysis is performed using chromatography-mass spectrometers such as gas chromatography-mass spectrometers (GC/MS) and liquid chromatography-mass spectrometers (LC/MS) for the diagnosis and treatment of diseases involving metabolic disorders, as well as for the research and development of therapeutic drugs for such diseases. Metabolite analysis is also performed using chromatography-mass spectrometers to investigate the pharmacology of the safety and toxicity of pharmaceuticals, health foods, and drugs, as well as for metabolome analysis of animals and plants.
  • chromatography-mass spectrometers such as gas chromatography-mass spectrometers (GC/MS) and liquid chromatography-mass spectrometers (LC/MS) for the diagnosis and treatment of diseases involving metabolic disorders, as well as for the research and development of therapeutic drugs for such diseases.
  • Metabolite analysis is also performed using chromatography-mass spectrometers to investigate the pharmacology of the safety and toxicity of pharmaceuticals, health foods
  • Metabolic maps In fields that deal with metabolism, charts called metabolic maps are often used to depict the metabolic pathways within the bodies of humans and other organisms. Metabolic maps generally include information on the various compounds (metabolites) produced during the metabolic process, as well as chemical reactions and enzymes involved in metabolism, making it possible to understand the flow of metabolism at a glance. These metabolic maps make it possible to comprehensively understand, for example, the metabolites that are produced in the body in a chain reaction from ingested food, making it easy to know what metabolites are present in bodily fluids such as urine.
  • Chromatography mass spectrometers collect data with three dimensions: retention time, mass-to-charge ratio, and signal intensity. By processing this data, they create mass chromatograms that show the relationship between retention time and signal intensity for a specific mass-to-charge ratio, and mass spectra that show the relationship between mass-to-charge ratio and signal intensity at a specific retention time.
  • multivariate analysis multivariate analysis (multiple types of characteristic values) of correlated data obtained from a large number of samples using chromatography mass spectrometry has been carried out using methods such as discriminant analysis, factor analysis, cluster analysis, SIMCA (Soft Independent Modeling of Class Analogy), partial least squares (PLS), O-PLS (Orthogonal PLS), KNN (k nearest neighbors), and principal component analysis (PCA).
  • discriminant analysis factor analysis
  • cluster analysis SIMCA (Soft Independent Modeling of Class Analogy)
  • PLS partial least squares
  • O-PLS Orthogonal PLS
  • KNN k nearest neighbors
  • PCA principal component analysis
  • Patent Document 1 discloses an example in which mass spectrometry data obtained from multiple test samples is subjected to principal component analysis, and the results are displayed as a score plot and a loading plot.
  • the score plot obtained as a result of this principal component analysis makes it easy to understand how multiple test samples are grouped, and the loading plot makes it possible to understand how each metabolite contributes to the grouping of the multiple test samples.
  • the axes of score plots and loading plots are merely axes set for calculation purposes and have no relation to the mass-to-charge ratio or retention time of metabolites.
  • the axes of score plots and loading plots are merely axes set for calculation purposes and have no relation to the mass-to-charge ratio or retention time of metabolites.
  • the problem that this invention aims to solve is to make it possible to easily understand the relationships between multiple metabolites that affect the grouping of test samples from the results of multivariate analysis of data obtained by mass spectrometry of test samples belonging to multiple groups.
  • a data processing device for metabolite analysis comprises: an analysis result display processing unit that performs multivariate analysis processing on data acquired by performing mass spectrometry on samples collected from a plurality of subjects and displays the resulting multivariate analysis results on a display screen; a designation operation receiving unit that receives an operation to designate one or more specific designation points in a display area of the multivariate analysis result on the display screen; a metabolic map data storage unit that stores metabolic map display data for displaying a metabolic map on which a plurality of metabolites are listed, for one or more metabolic maps; a metabolic map display processing unit that reads metabolic map display data of a predetermined metabolic map from the metabolic map data storage unit and displays the predetermined metabolic map on the display screen; and a metabolite display processing unit that identifies a metabolite associated with one or more indication points received by the designation operation receiving unit, and inserts a mark indicating the identified metabolite into the area where the metabolite is
  • a data processing method for metabolite analysis comprises: an analysis result display step of performing multivariate analysis processing on data acquired by performing mass spectrometry on samples collected from a plurality of subjects and displaying the resulting multivariate analysis results on a display screen; a designation operation receiving step of receiving an operation to designate one or more specific designation points in a display area of the multivariate analysis result on the display screen; a metabolic map display step of reading metabolic map display data for displaying a metabolic map containing a plurality of metabolites from a metabolic map data storage unit and displaying a predetermined metabolic map on the display screen; a metabolite specifying step of specifying metabolites associated with one or more designated points received in the designation operation receiving step; and a metabolite display processing step for inserting a mark indicating the identified metabolite into a display area for the metabolite corresponding to the identified metabolite on a predetermined metabolic map displayed on the display screen.
  • the metabolite analysis data processing device and metabolite analysis data processing method according to the present invention perform multivariate analysis of data obtained by mass spectrometry of multiple test samples.
  • indicator points that affect the grouping of the multiple test samples from the results of the multivariate analysis
  • metabolites associated with the indicator points are identified, and markers indicating the identified metabolites are displayed on the metabolic map, making it easy to grasp the positions of the metabolites on the metabolic map. Therefore, the relationships between multiple metabolites that affect the grouping of the multiple test samples can be easily grasped from the positions on the metabolic map of the metabolites that affect the grouping of the multiple test samples.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a data processing device for metabolite analysis according to the present invention.
  • FIG. 1 shows a score plot (a) and a loading plot (b).
  • FIG. 10 is a diagram showing a state in which multiple indicator points are specified on a loading plot.
  • FIG. 10 is a diagram showing a state in which multiple pointer points are specified on a volcano plot.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a metabolic map display before a marker indicating a metabolite corresponding to a specified indicator point is inserted.
  • FIG. 10 shows an example of a metabolic map display after markers indicating metabolites corresponding to designated indicator points have been inserted.
  • the metabolite analysis data processing device 100 includes a data analysis unit 1 having, as functional blocks, a metabolic map display data storage unit 10 (corresponding to a metabolic map data storage unit), a metabolite information storage unit 11, a mass analysis data storage unit 12, a peak list creation unit 13, a multivariate analysis unit 14, an analysis result display processing unit 15, a designation operation acceptance unit 16, and a metabolic map display processing unit 17; an input unit 2 through which a user can input or give instructions; and a display unit 3 on which analysis results and a metabolic map are displayed.
  • a predetermined mass spectrometer 4 is connected to the data analysis unit 1, and data acquired therefrom is input thereto.
  • the data analysis unit 1 is a computer such as a personal computer or a more powerful workstation, and the above-mentioned functional blocks are realized by running a dedicated data analysis program installed on the computer.
  • the input unit 2 is a pointing device such as a computer keyboard or mouse
  • the display unit 3 is a PC monitor.
  • the mass spectrometer 4 is a chromatographic mass spectrometer such as a GC/MS or LC/MS connected to the data analysis unit 1.
  • data mass analysis data
  • data having three dimensions: retention time, mass-to-charge ratio value, and signal intensity value is collected.
  • the data collected for one sample is stored as one file in the mass analysis data storage unit 12.
  • the mass analysis data for the multiple samples to be analyzed in the data analysis unit 1 can be data obtained by one specific mass spectrometer, or data obtained by multiple different mass spectrometers, and there are no restrictions on the device that obtains the mass analysis data.
  • the large number of samples will include samples that can be divided into two groups: blood, urine, etc. samples collected from multiple patients, and blood, urine, etc. samples collected from multiple healthy individuals.
  • the metabolite information storage unit 11 stores, for each metabolite, analysis-related information for metabolites that can be analyzed by the mass spectrometer 4, including analysis conditions including data processing conditions, and analysis results such as the retention index of known standard samples, mass spectra, and characteristic ion information (such as the mass-to-charge ratio of ions and the intensity ratio of multiple ions).
  • analysis results mass spectra, retention indices, etc.
  • the analysis results (mass spectra, retention indices, etc.) of standard samples included in the analysis-related information for each metabolite may be obtained by actually measuring a standard sample containing the metabolite using the mass spectrometer 4, or information published in existing academic papers may be used.
  • a single metabolite when measured using the mass spectrometer 4, it may be measured multiple times under multiple different analysis conditions. Therefore, a single metabolite may not necessarily be associated with just one piece of analysis-related information; multiple pieces of analysis-related information may be associated.
  • the multivariate analysis unit 14 generates a covariance matrix, a type of correlation matrix, from the data for multiple given samples, and calculates the loadings corresponding to each compound from the covariance matrix. It also calculates the score for each sample from the data for multiple samples and the loadings calculated as described above.
  • the multivariate analysis unit 14 creates a loading plot by positioning the calculated loadings on a graph consisting of two axes representing two mutually orthogonal principal components, and creates a score plot by positioning the calculated scores on a graph consisting of two mutually orthogonal principal components. Furthermore, the multivariate analysis unit 14 creates a volcano plot that visualizes the ratio of the average values of the two groups (fold change) and the statistically significant difference (p-value) based on the peak lists of multiple samples belonging to each of the two given groups.
  • the user operates the input unit 2 to instruct the display of a metabolic map showing the desired metabolic pathway.
  • the metabolic map display processing unit 17 reads the corresponding metabolic map data from the metabolic map display data storage unit 10 and displays the metabolic map on the screen of the display unit 3.
  • the metabolic map displayed on the screen of the display unit 3 lists the names of metabolites included in the metabolic map along with rectangular frames 51 along the metabolic pathway.
  • marks 5 indicating metabolites corresponding to the pointer points specified by the user in the display area for the multivariate analysis results are inserted into the rectangular frames 51, but as shown in Figure 5, in the initial state, the rectangular frames 51 are blank.
  • the user then performs a predetermined operation on the input unit 2 to launch the data analysis program.
  • This causes an analysis processing window (not shown) to be displayed on the screen of the display unit 3. Note that either the operation to display the metabolic map on the screen of the display unit 3 or the operation to launch the data analysis program can be performed first.
  • the analysis processing window has, for example, an analysis result display area and a sample setting area, and the user can set the group of samples to be subjected to analysis processing by performing a specified operation in the sample setting area.
  • Any number of groups, two or more, can be set as the group of samples to be subjected to analysis processing. Examples of groups that can be set include two groups, a group of patients and a group of healthy individuals, and a group of men and a group of women.
  • the multivariate analysis unit 14 reads the peak list data files corresponding to the samples included in each group from the mass analysis data storage unit 12 and organizes the data in the data files to create a peak matrix.
  • the peak matrix can be, for example, a matrix in which the mass-to-charge ratio values of all peaks are arranged vertically and the samples are arranged horizontally.
  • the multivariate analysis unit 14 performs multivariate analysis on this peak matrix.
  • Any multivariate analysis method can be selected from among, for example, Principal Component Analysis (PCA), Partial Least Squares (PLS), Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMCA), and Orthogonal PLS (O-PLS).
  • PCA Principal Component Analysis
  • PLS Partial Least Squares
  • SIMCA Soft Independent Modeling of Class Analogy
  • OFS Orthogonal PLS
  • FIG. 2 shows an example of a score plot ( Figure 2(a)) and a loading plot ( Figure 2(b)) displayed on the screen of the display unit 3.
  • the score plot and loading plot may be displayed in the same window on the screen of the display unit 3, or in separate windows.
  • Each indicator point on the score plot (shown as a black circle on the score plot) represents a sample.
  • a large number of samples can be divided into multiple groups, as shown in the figure.
  • samples collected from subjects A to G are divided into two groups: "female” and "male.”
  • each indicator point on the loading plot corresponds to a variable collected by mass spectrometry of the sample, and here each indicator point represents a compound (metabolite) contained in at least one sample.
  • compounds that are common to each sample are clustered near the origin (0,0), and conversely, unique compounds that characterize differences between groups are positioned away from the origin.
  • the axes of the loading plot are calculated solely and have no relation to the retention time or mass-to-charge ratio of each compound. Therefore, even when the user looks at the loading plot, they cannot tell what metabolite each indicator represents. Therefore, the user performs a predetermined operation on input unit 2 to specify one or more indicators on the loading plot.
  • the input unit 2 is, for example, a mouse (or other pointing device)
  • one method of specifying points located on the loading plot one by one by clicking is to specify a range that includes multiple points by dragging the mouse.
  • Figure 3 shows an example of the latter method of specification, where the range specified by the user is indicated by a rectangular frame drawn with dashed lines and a rectangular frame drawn with broken lines.
  • the specification operation receiving unit 16 reads out the mass analysis data corresponding to the indicator point for which the specification operation was received from the mass analysis data storage unit 12 and inputs it to the metabolic map display processing unit 17.
  • the metabolic map display processing unit 17 identifies the metabolite indicated by each indicator point based on the input data for each indicator point and the information stored in the metabolite information storage unit 11, and inserts a mark indicating the identified metabolite into the rectangular frame 51 of the area on the metabolic map where the metabolite is displayed. That is, in this embodiment, the metabolic map display processing unit 17 also functions as a metabolite display processing unit.
  • the metabolic map shown in Figure 6 shows an example in which an elliptical mark 5 is inserted into the rectangular frame 51 as a mark indicating the identified metabolite.
  • the form of this mark is arbitrary, and instead of inserting a mark, the display color of the rectangular frame 51 may be changed or the interior of the rectangular frame 51 may be filled in.
  • the name of the metabolite can be surrounded by a rectangular frame, and the display color of the rectangular frame or the color inside the rectangular frame can be changed as a marker to indicate that it is an identified metabolite.
  • Figure 3 shows an example in which two rectangular frames are set on a loading plot to encompass multiple indicator points that represent compounds that are thought to be characteristic of the male and female groups, respectively.
  • the metabolite analysis data processing device 100 of this embodiment makes it easy to determine the position on a metabolic map of metabolites that characterize differences between groups identified from the results of multivariate analysis (principal component analysis) of mass spectrometry data from samples from multiple groups. Therefore, the metabolite analysis data processing device 100 of this embodiment can be a useful device for searching for markers that lead to the early detection of patients suffering from a specific disease, for example.
  • one or more indicator points can also be specified on a volcano plot such as the one shown in Figure 4.
  • Each indicator point on a volcano plot represents a metabolite contained in at least one sample, with the higher up the vertical axis the more significantly different the metabolite is between the two groups, and the further out from the center on the horizontal axis the greater the difference in average values between the two groups. Therefore, when a volcano plot is created as the result of multivariate analysis, the user can easily specify indicator points (metabolites) that affect the differences between the groups by viewing the volcano plot displayed on the screen of display unit 3.
  • a data processing device for metabolite analysis comprises: an analysis result display processing unit that performs multivariate analysis processing on data acquired by performing mass spectrometry on samples collected from a plurality of subjects and displays the resulting multivariate analysis results on a display screen; a designation operation receiving unit that receives an operation to designate one or more specific designation points on a display area of the multivariate analysis result on the display screen; a metabolic map data storage unit that stores metabolic map display data for displaying a metabolic map on which a plurality of metabolites are listed, for one or more metabolic maps; a metabolic map display processing unit that reads metabolic map display data of a predetermined metabolic map from the metabolic map data storage unit and displays the predetermined metabolic map on the display screen; and a metabolite display processing unit that identifies a metabolite associated with one or more indication points received by the designation operation receiving unit, and inserts a mark indicating the identified metabolite into the area where the metabolite is displayed on the metabolic map
  • the analysis result display processing unit performs multivariate analysis on data obtained by mass spectrometry of samples collected from multiple subjects, such as mass spectrum data, mass chromatogram data, or peak data obtained by performing peak detection on mass spectra or mass chromatograms in accordance with a predetermined algorithm, and displays the results on the display screen.
  • Multivariate analysis is a statistical method that analyzes the interrelationships between multiple variables from data related to those variables, and therefore the results of the multivariate analysis displayed on the display screen can be used to group multiple samples or to search for metabolites that contribute to the grouping of the multiple samples.
  • the user's operation of specifying one or more specific indicator points in the display area of the multivariate analysis results on the display screen is an operation of selecting a specific grouped sample or selecting a metabolite that contributes to the grouping of the multiple samples.
  • the designation operation receiving unit When the user's operation to designate a pointer is received by the designation operation receiving unit, the metabolite associated with that pointer is identified, and a marker indicating that this is the specified metabolite is inserted at the location of the specified metabolite among the metabolites listed on the metabolic map displayed on the display screen, making it easy to determine the position of the metabolite on the metabolic map.
  • the metabolite analysis data processing device is the metabolite analysis data processing device according to the 1st paragraph
  • the mass spectrometer may be a gas chromatograph mass spectrometer or a liquid chromatograph mass spectrometer.
  • the metabolite analysis data processing device is the metabolite analysis data processing device according to item 1 or 2
  • the multivariate analysis process may be any one of principal component analysis (PCA), partial least squares (PLS), soft independent modeling of class analogy (SIMCA), and orthogonal PLS (O-PLS).
  • PCA principal component analysis
  • PLS partial least squares
  • SIMCA soft independent modeling of class analogy
  • OFS orthogonal PLS

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Abstract

本発明では、複数の被検体から採取された試料に対して質量分析することにより取得されたデータに対して多変量解析処理を行い、その解析結果を表示画面に表示する。前記表示画面における多変量解析結果の表示領域において、特定の１ないし複数の指示点を指定する操作を受け付けると、その指示点に対応づけられる代謝物を特定し、該特定された代謝物であることを示す目印を、前記表示画面に表示された代謝マップ上の該代謝物の掲載領域に挿入する。

Description

代謝物解析用データ処理装置及び代謝物解析用データ処理方法
　本発明は、代謝物解析用データ処理装置及び代謝物解析用方法に関する。
　代謝異常を伴う疾患の診断、治療、或いはこうした疾患に対する治療薬の研究・開発等のために、ガスクロマトグラフ質量分析装置（ＧＣ／ＭＳ）や液体クロマトグラフ質量分析装置（ＬＣ／ＭＳ）等のクロマトグラフ質量分析装置を利用した代謝物解析が行われている。また、医薬品、健康食品、薬物などの安全性、や毒性に関する薬理の検討、動植物のメタボローム解析などにも、クロマトグラフ質量分析装置を利用した代謝物解析が行われている。
　代謝を扱う分野では、ヒトや他の生物の生体内における代謝の経路を記した代謝マップと呼ばれるチャートがよく利用されている。一般に、代謝マップには、代謝の過程で生成される各種の化合物（代謝物）、化学反応、代謝に関与する酵素、などが掲載されており、一目で代謝の流れが理解できるようになっている。こうした代謝マップによれば、例えば、摂取した食物から連鎖的に生体内で生成される代謝物を網羅的に把握可能であるため、尿などの体液中にどのような代謝物が存在するかなどを容易に知ることができる。
　或る代謝マップに掲載されている様々な代謝物が被検試料に含まれているか否かについては、クロマトグラフ質量分析装置を用いて、被検試料に含まれる代謝物を分析することにより確認することができる。クロマトグラフ質量分析装置では、リテンションタイム（保持時間）、質量電荷比、信号強度という３つのディメンジョンを持つデータが収集され、このデータを処理することにより、特定の質量電荷比についての保持時間と信号強度とを関係を示すマスクロマトグラム、特定の保持時間における質量電荷比と信号強度との関係を示すマススペクトルなどが作成される。したがって、被検試料をクロマトグラフ質量分析した結果により得られたクロマトグラムピークに対応するマススペクトルやマスクロマトグラムから被検試料に含まれる代謝物を同定することにより、代謝マップに掲載されている代謝物の存在を確認することができる。
　近年、特定の疾患と代謝物との関係、特定の疾患に対する治療薬の効果確認等のために、多数のサンプルについてクロマトグラフ質量分析装置で得られた互いに関係のある多変量（多種類の特性値）データを、判別分析、因子分析、クラスター分析、シムカ法（ＳＩＭＣＡ：Soft Independent Modeling of Class Analogy）、部分的最小二乗法（ＰＬＳ：Partial Least Square）、Ｏ－ＰＬＳ（Orthogonal ＰＬＳ）、ＫＮＮ法（k nearest neighbors）、主成分分析（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）などの手法を用いて多変量解析することが行われている。
　例えば特許文献１には、複数の被検試料について得られた質量分析データを主成分分析し、その結果をスコアプロット及びローディングプロットで示した例が開示されている。こうした主成分分析の結果として得られるスコアプロットによれば複数の被検試料のグループ分けの状態を容易に把握することができ、ローディングプロットによれば、複数の被検試料のグループ分けに各代謝物がどのように寄与しているのかを把握することができる。
　しかしながら、スコアプロットやローディングプロットの軸はあくまでも計算上設定された軸であり、それは代謝物の質量電荷比や保持時間などとは何ら関係がない。そのため、複数のグループに属する被検試料について得られた質量分析データの主成分分析の結果をユーザが見ても、複数の被検試料のグループ分けに影響のある複数の代謝物が互いにどのような関係にあるのかといった情報を得ることは困難であった。
特開2009-025056号公報
　本発明が解決しようとする課題は、複数のグループに属する被検試料を質量分析することにより取得されたデータを多変量解析した結果から、前記被検試料のグループ分けに影響する複数の代謝物の関係性を容易に把握できるようにすることである。
　上記課題を解決するために成された本発明の一形態に係る代謝物解析用データ処理装置は、
　複数の被検体から採取された試料に対して質量分析することにより取得されたデータに対して多変量解析処理を行い、その結果である多変量解析結果を表示画面に表示する解析結果表示処理部と、
　前記表示画面における前記多変量解析結果の表示領域において、特定の１ないし複数の指示点を指定する操作を受け付ける指定操作受付部と、
　複数の代謝物が掲載されている代謝マップを表示するための代謝マップ表示用データを、１ないし複数の代謝マップについて記憶している代謝マップデータ記憶部と、
　前記代謝マップデータ記憶部から所定の代謝マップの代謝マップ表示用データを読み出して、該所定の代謝マップを前記表示画面に表示する代謝マップ表示処理部と、
　前記指定操作受付部が受け付けた１ないし複数の指示点に対応づけられる代謝物を特定し、該特定された代謝物であることを示す目印を、前記表示画面に表示された代謝マップ上の該代謝物の掲載領域に挿入する代謝物表示処理部と
　を備えるものである。
　また、上記課題を解決するために成された本発明の別の一形態に係る代謝物解析用データ処理方法は、
　複数の被検体から採取された試料に対して質量分析することにより取得されたデータに対して多変量解析処理を行い、その結果である多変量解析結果を表示画面に表示する解析結果表示ステップと、
　前記表示画面における前記多変量解析結果の表示領域において、特定の１ないし複数の指示点を指定する操作を受け付ける指定操作受付ステップと、
　代謝マップデータ記憶部から、複数の代謝物が掲載されている代謝マップを表示するための代謝マップ表示用データを読み出して、所定の代謝マップを前記表示画面に表示する代謝マップ表示ステップと、
　前記指定操作受付ステップで受け付けた１ないし複数の指示点に対応づけられる代謝物を特定する代謝物特定ステップと、
　該特定された代謝物であることを示す目印を、前記表示画面に表示されている所定の代謝マップ上の前記特定された代謝物に対応する代謝物の掲載領域に挿入する代謝物表示処理ステップとを含むものである。
　本発明に係る代謝物解析用データ処理装置及び代謝物解析用データ処理方法によれば、複数の被検試料を質量分析することにより取得されたデータを多変量解析した結果から、前記複数の被検試料のグループ分けに影響する指示点を指定することにより、該指示点に対応付けられる代謝物が特定され、その特定された代謝物を示す目印が代謝マップに示されるため、前記代謝マップ上における代謝物の位置を容易に把握することができる。このため、前記複数の被検試料のグループ分けに影響する複数の代謝物の代謝マップ上の位置から、該複数の代謝物の関係性を容易に把握することができる。
本発明に係る代謝物解析用データ処理装置の概略構成を示すブロック図。 スコアプロット（ａ）、及びローディングプロット（ｂ）を示す図。 ローディングプロット上で複数の指示点が指定された状態を示す図。 ボルケーノプロット上で複数の指示点が指定された状態を示す図。 指定された指示点に対応する代謝物を示す目印が挿入される前の代謝マップの表示例を示す図。 指定された指示点に対応する代謝物を示す目印が挿入された後の代謝マップの表示例を示す図。
　以下、本発明の代謝物解析用データ処理装置及び方法の一実施例について添付図面を参照して説明する。
　図１は、本実施例の代謝物解析用データ処理装置１００の概略的な構成を示すブロック図である。代謝物解析用データ処理装置１００は、代謝マップ表示用データ記憶部１０（代謝マップデータ記憶部に相当）、代謝物情報記憶部１１、質量分析データ記憶部１２、ピークリスト作成部１３、多変量解析部１４、解析結果表示処理部１５、指定操作受付部１６、代謝マップ表示処理部１７を機能ブロックとして有するデータ解析部１と、ユーザが何らかの入力や指示を行うための入力部２と、解析結果や代謝マップが表示される表示部３とを備える。データ解析部１には、所定の質量分析装置４が接続されており、そこで取得されたデータが入力される。
　　通常、データ解析部１の実体はパーソナルコンピュータ又はより高性能なワークステーション等のコンピュータであり、該コンピュータにインストールされた専用のデータ解析プログラムを該コンピュータ上で実行することによって、上記各機能ブロックが具現化される。その場合、入力部２はコンピュータのキーボードやマウス等のポインティングデバイスであり、表示部３はＰＣモニタである。
　本実施例では、質量分析装置４として、ＧＣ／ＭＳやＬＣ／ＭＳ等のクロマトグラフ質量分析装置がデータ解析部１に接続されているものとする。このような質量分析装置４では、所定のサンプルを分析すると、保持時間、質量電荷比値、信号強度値の3つのディメンジョンを持つデータ（質量分析データ）が収集される。1つのサンプルに対して収集されたデータは1つのファイルとして質量分析データ記憶部１２に格納される。
　ただし、或る特定の１台の質量分析装置４により得られたデータのみならず、他の質量分析装置において同様に得られたデータも質量分析データ記憶部１２に格納することが可能である。即ち、データ解析部１において解析対象である多数のサンプルに対する質量分析データは、特定の１台の質量分析装置で得られたデータでもよいし、異なる複数の質量分析装置で得られたデータでもよく、質量分析データを取得する装置の制約はない。
　質量分析データ記憶部１２には、多数のサンプルに対する質量分析データが格納される。ピークリスト作成部１３は、個々の質量分析データに基づくマススペクトルまたはマスクロマトグラムに対し所定のアルゴリズムに従ってピークを検出し、検出されたピークの位置（質量電荷比値、保持時間）と信号強度値とを求める。そして、サンプルごとに、質量電荷比値または保持時間と信号強度値との組を多数集めたピークリストを作成し、質量分析データ記憶部１２に格納する。
　ここでは、多変量解析を行う前提として、多数のサンプルについてそれぞれピークリストが格納されたデータファイルが作成され、質量分析データ記憶部１２に格納されているものとする。例えば多変量解析を行う目的が、特定の疾病に罹患している患者にみられる代謝物異常を見つけることである場合は、多数のサンプルには、複数の患者からそれぞれ採取された血液や尿等のサンプルと、複数の健常者からそれぞれ採取された血液や尿等のサンプルという、２つのグループに区別されるサンプルが含まれる。
　代謝マップ表示用データ記憶部１０には、１ないし複数（通常は複数）の代謝マップについて、各代謝マップを表示部３の画面に表示するための代謝マップ表示用データ（以下、代謝マップデータという。）が記憶されている。代謝マップデータは、代謝マップを構成する複数の代謝物の名称を代謝経路に沿って配置した状態で表示部３の画面に表示するためのデータである。
　代謝物情報記憶部１１には、質量分析装置４で分析可能な代謝物について、データ処理条件を含む分析条件と、既知の標準試料の保持指標、マススペクトル、特徴的なイオン情報（イオンの質量電荷比や複数のイオンの強度比など）などの分析結果とを含む分析関連情報が代謝物毎に記憶されている。代謝物毎の分析関連情報に含まれる標準試料の分析結果（マススペクトル、保持指標等）は、質量分析装置４を用いて当該代謝物を含む標準試料を実際に測定して求めるようにしてもよいし、既存の学会論文などに発表されている情報を利用してもよい。なお、或る１つの代謝物を質量分析装置４を用いて測定する場合、異なる複数の分析条件で複数回測定されることがある。したがって、１つの代謝物に対応付けられている分析関連情報は１つであるとは限らず、複数の分析関連情報が対応づけられることもあり得る。
　多変量解析部１４は、与えられた複数のサンプルに対するデータから相関行列の一種である共分散行列を生成し、共分散行列から各化合物に対応するローディングを算出する。また、複数の試料に対するデータと上記のように求められたローディングとから各サンプルのスコアを算出する。多変量解析部１４は、算出されたローディングを互いに直交する２つの主成分を示す二軸で構成されるグラフ中に位置付けてローディングプロットを作成し、算出されたスコアを互いに直交する２つの主成分を示す二軸で構成されるグラフ中に位置付けてスコアプロットを作成する。さらに多変量解析部１４は、与えられた2つのグループにそれぞれ属する複数のサンプルのピークリストに基づいて、2つのグループの平均値の比率（Fold Change）と統計的有意差（p-value）を可視化したボルケーノプロットを作成する。
　次に、上記構成の代謝物解析システムを用い、多数のサンプルのグループを特徴づける代謝物を探索するための操作及び処理動作、並びに探索された代謝物を代謝マップ上に表示させるための操作及び処理動作について説明する。
　ユーザ（作業者）は、入力部２を操作して目的とする代謝経路が記載された代謝マップの表示を指示する。この指示に応じて代謝マップ表示処理部１７は、代謝マップ表示用データ記憶部１０から対応する代謝マップデータを読み出し、その代謝マップを表示部３の画面上に描出する。
　表示部３の画面に表示される代謝マップには、該代謝マップに含まれる代謝物の名称が、矩形枠５１とともに代謝経路に沿って掲載されている。後述するように、矩形枠５１には多変量解析結果の表示領域でユーザが指定した指示点に対応する代謝物を示すマーク５が挿入されるが、図５に示すように、初期状態では、矩形枠５１は空欄となっている。
　また、ユーザは入力部２で所定の操作を行い、データ解析プログラムを起動させる。これにより、表示部３の画面上に解析処理ウインドウ（図示せず）が表示される。なお、上述した代謝マップを表示部３の画面上に描出させる操作と、データ解析プログラムを起動する操作はどちらを先に行ってもよい。
　解析処理ウインドウは、例えば解析結果表示領域とサンプル設定領域を有しており、ユーザは、サンプル設定領域上で所定の操作をすることにより、解析処理の対象となるサンプルのグループを設定することができる。解析処理の対象となるサンプルのグループとして2以上の任意の数のグループを設定することができる。設定するグループの例として、患者のグループと健常者のグループという2つのグループ、男性のグループと女性のグループが挙げられる。
　サンプルのグループが設定されると、多変量解析部１４は、各グループに含まれるサンプルに対応するピークリストのデータファイルを質量分析データ記憶部１２から読み出し、前記データファイル中のデータを整理してピークマトリクスを作成する。ピークマトリクスは、例えばすべてのピークの質量電荷比値を縦方向に並べ、サンプルを横方向に並べたものとすることができる。
　ピークマトリクスが作成されると、多変量解析部１４は、このピークマトリクスに対して多変量解析を実行する。多変量解析の手法としては、例えば主成分分析法（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）、部分的最小二乗法（ＰＬＳ：Partial Least Square）、シムカ法（ＳＩＭＣＡ：Soft Independent Modeling of Class Analogy）、Ｏ－ＰＬＳ（Orthogonal ＰＬＳ）の中から任意の手法を選択できるようになっており、多変量解析部１４は、選択された手法の多変量解析を実行して、スコアプロット、ローディングプロット及びボルケーノプロットを多変量解析結果として作成する。
　作成されたスコアプロット、ローディングプロット及びボルケーノプロットはいずれも解析結果表示処理部１５に送られ、解析結果表示処理部１５はそれらを表示部３の画面に表示する。図２は、表示部３の画面に表示された、スコアプロット（図２（ａ））とローディングプロット（図２（ｂ））の例を示している。スコアプロット及びローディングプロットは表示部３の画面上の同じウインドウに表示されるようにしても良く、別のウインドウに表示されるようにしてもよい。
　スコアプロット上の各指示点（スコアプロット上に黒丸で示す点）は各サンプルを表す。各指示点の位置関係により、図中に示したように、多数のサンプルを複数のグループに分けることができる。図２に示す例では、被検者Ａ～Ｇから採取したサンプルが「女性」と「男性」という２つのグループに分けられている。
　また、ローディングプロット上の各指示点（ローディングプロット上に黒丸で示す点）はそれぞれが、サンプルを質量分析することによって収集された変数に対応しており、ここでは各指示点はそれぞれ少なくとも１つサンプルに含まれる化合物（代謝物）を表す。ローディングプロット上では、各サンプルに共通に含まれる化合物は原点（０，０）付近に集まり、逆に、グループの相違を特徴付けるような特異的な化合物は原点から離れて位置付けられる。
　ローディングプロット（スコアプロットも同様）の軸はあくまでも計算上得られる軸であり、各化合物の保持時間や質量電荷比とは何ら関連がない。したがって、ユーザは、ローディングプロットを見ても、各指示点が表している代謝物が何であるかは分からない。そこで、ユーザは入力部２で所定の操作を行い、ローディングプロット上の１ないし複数の指示点を指定する。
　指示方法としては、入力部２が例えばマウス（又は他のポインティングデバイス） の場合は、クリック操作により、ローディングプロット上に位置している指示点を１つずつ指定する方法が挙げられる。或いはマウスのドラッグ操作により複数の指示点を包含する範囲を指定する方法が挙げられる。図３は後者の指定方法の一例であり、ユーザにより指定された範囲が一点鎖線の矩形枠と破線の矩形枠とで示されている。
　入力部２の操作によりローディングプロット上で或る範囲（又は特定の指示点）が指定されると、指定操作受付部１６は、指定操作を受け付けた指示点に対応する質量分析データを質量分析データ記憶部１２から読み出して、代謝マップ表示処理部１７に入力する。代謝マップ表示処理部１７は、入力された各指示点のデータと代謝物情報記憶部１１に格納されている情報とに基づいて各指示点が示す代謝物を特定し、特定された代謝物であることを示す目印を代謝マップ上の該代謝物の掲載領域の矩形枠５１に挿入する。すなわち、本実施例では、代謝マップ表示処理部17は、代謝物表示処理部としても機能する。図６に示す代謝マップは、特定された代謝物であることを示す目印として楕円状のマーク５が矩形枠５１に挿入されている例を示している。ただし、この目印の形態は任意であり、マークを挿入することに代えて矩形枠５１の表示色を変えたり、矩形枠５１の内部を塗りつぶしたりしてもよい。或いは代謝物の名称を矩形枠で囲み、特定された代謝物であることを示す目印として矩形枠の表示色を変えたり矩形枠の内部の色を変えたりしてもよい。要は、ローディングプロット（多変量解析結果）上で指定された指示点に対応する代謝物を代謝マップ上で容易に認識できる目印であればよい。
　図３は、ローディングプロット上で、男性及び女性のグループのそれぞれに特徴的であると思われる化合物を示す複数の指示点を包含するように２つの矩形枠が設定された例を示している。このようにして矩形枠が設定されると、該矩形枠内の指示点が指定され、指定された指示点から特定された代謝物を示す目印が代謝マップに挿入される。これにより、ユーザは、被検者のうち男性のグループと女性のグループとの相違を特徴づける代謝物が、代謝マップ上の或る代謝経路に関与するものであるとの推測ができる。
　以上のように、本実施例の代謝物解析用データ処理装置１００では、複数のグループのサンプルの質量分析データを多変量解析（主成分分析）した結果から特定されたグループ間の相違を特徴づける代謝物の、代謝マップにおける位置を容易に把握することができる。したがって、本実施例の代謝物解析用データ処理装置１００は、例えば特定の疾患に罹患した患者の早期発見につながるマーカの探索に有用な装置となり得る。
　なお、上記では、ローディングプロット上で１ないし複数の指示点を指定する例を説明したが、図４に示すようなボルケーノプロット上でも、同様に１ないし複数の指示点を指定することができる。ボルケーノプロットの各指示点はそれぞれ少なくとも１つのサンプルに含まれる代謝物を表しており、縦軸の上に行くほど２つのグループにおいて有意差がある代謝物であることを、横軸の中心から外側にいくほど２つのグループ間で平均値の差が大きい代謝物であることを示している。したがって、多変量解析結果としてボルケーノプロットが作成された場合は、ユーザは、表示部３の画面に表示されたボルケーノプロットをみて、各グループの相違に影響する指示点（代謝物）を容易に指定することができる。
　［態様］
　上述した例示的な実施形態が以下の態様の具体例であることは、当業者には明らかである。
　（第１項）本発明の一態様に係る代謝物解析用データ処理装置は、
　複数の被検体から採取された試料に対して質量分析することにより取得されたデータに対して多変量解析処理を行い、その結果である多変量解析結果を表示画面に表示する解析結果表示処理部と、
　前記表示画面における前記多変量解析結果の表示領域上において、特定の１ないし複数の指示点を指定する操作を受け付ける指定操作受付部と、
　複数の代謝物が掲載されている代謝マップを表示するための代謝マップ表示用データを、１ないし複数の代謝マップについて記憶している代謝マップデータ記憶部と、
　前記代謝マップデータ記憶部から所定の代謝マップの代謝マップ表示用データを読み出して、該所定の代謝マップを前記表示画面に表示する代謝マップ表示処理部と、
　前記指定操作受付部が受け付けた１ないし複数の指示点に対応づけられる代謝物を特定し、該特定された代謝物であることを示す目印を、前記表示画面に表示された代謝マップ上の該代謝物の掲載領域に挿入する代謝物表示処理部と
　を備えるものである。
　第１項に係る代謝物解析用データ処理装置では、解析結果表示処理部が、複数の被検体から採取された試料に対して質量分析することにより取得されたデータ、例えばマススペクトルデータ、マスクロマトグラムデータ、又はマススペクトルやマスクロマトグラムに対して所定のアルゴリズムに則ったピーク検出が実行されることで取得されたピークデータに対し、多変量解析処理を実行し、その結果を表示画面に表示する。多変量解析は、複数の変数に関するデータから、該変数間の相互関連を分析する統計的手法であるため、表示画面に表示されている多変量解析の結果から、複数の試料をグループ分けしたり、該複数の試料のグループ分けに寄与する代謝物を探索したりすることができる。つまり、ユーザが、表示画面における多変量解析結果の表示領域において、特定の１ないし複数の指示点を指定する操作は、グループ分けされた特定の試料を選択したり、複数の試料のグループ分けに寄与する代謝物を選択したりする操作となる。ユーザによる指示点の指定操作が、指定操作受付部によって受け付けられると、その指示点に対応付けられる代謝物が特定され、該特定代謝物であることを示す目印が、表示画面に表示された代謝マップに掲載されている代謝物のうち、前記特定された代謝物の箇所に挿入されるため、当該代謝物が代謝マップにおける位置を容易に把握することができる。
　（第２項）第２項に係る代謝物解析用データ処理装置は、第１項に係る代謝物解析用データ処理装置において、
　前記質量分析装置が、ガスクロマトグラフ質量分析装置または液体クロマトグラフ質量分析装置であるものとすることができる。
　（第３項）第３項に係る代謝物解析用データ処理装置は、第１項又は第２項に係る代謝物解析用データ処理装置において、
　前記多変量解析処理が、主成分分析法（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）、部分的最小二乗法（ＰＬＳ：Partial Least Square）、シムカ法（ＳＩＭＣＡ：Soft Independent Modeling of Class Analogy）、Ｏ－ＰＬＳ（Orthogonal ＰＬＳ）のいずれかであるものとすることができる。
　（第４項）第４項に係る代謝物解析用データ処理装置は、第１項から第３項までのいずれか一項に係る代謝物解析用データ処理装置において、
　前記解析結果表示処理部が前記表示画面に表示する多変量解析結果が、ローディングプロット又はボルケーノプロットであるものとすることができる。
　（第５項）本発明の一態様に係る代謝物解析用データ処理方法は、
　複数の被検体から採取された試料に対して質量分析することにより取得されたデータに対して多変量解析処理を行い、その結果である多変量解析結果を表示画面に表示する解析結果表示ステップと、
　前記表示画面における前記多変量解析結果の表示領域において、特定の１ないし複数の指示点を指定する操作を受け付ける指定操作受付ステップと、
　代謝マップデータ記憶部から、複数の代謝物が掲載されている代謝マップを表示するための代謝マップ表示用データを読み出して、所定の代謝マップを前記表示画面に表示する代謝マップ表示ステップと、
　前記指定操作受付ステップで受け付けた１ないし複数の指示点に対応づけられる代謝物を特定する代謝物特定ステップと、
　該特定された代謝物であることを示す目印を、前記表示画面に表示されている所定の代謝マップ上の前記特定された代謝物に対応する代謝物の掲載領域に挿入する代謝物表示処理ステップとを含むものである。
１…データ解析部
　１０…代謝マップ表示用データ記憶部
　１１…代謝物情報記憶部
　１２…質量分析データ記憶部
　１３…ピークリスト作成部
　１４…多変量解析部
　１５…解析結果表示処理部
　１６…指定操作受付部
　１７…代謝マップ表示処理部
２…入力部
３…表示部
４…質量分析装置
５…マーク
１００…代謝物解析用データ処理装置

Claims (5)

  1. 　複数の被検体から採取された試料に対して質量分析することにより取得されたデータに対して多変量解析処理を行い、その結果である多変量解析結果を表示画面に表示する解析結果表示処理部と、
    　前記表示画面における前記多変量解析結果の表示領域において、特定の１ないし複数の指示点を指定する操作を受け付ける指定操作受付部と、
    　複数の代謝物が掲載されている代謝マップを表示するための代謝マップ表示用データを、１ないし複数の代謝マップについて記憶している代謝マップデータ記憶部と、
    　前記代謝マップデータ記憶部から所定の代謝マップの代謝マップ表示用データを読み出して、該所定の代謝マップを前記表示画面に表示する代謝マップ表示処理部と、
    　前記指定操作受付部が受け付けた１ないし複数の指示点に対応づけられる代謝物を特定し、該特定された代謝物であることを示す目印を、前記表示画面に表示された代謝マップ上の該代謝物の掲載領域に挿入する代謝物表示処理部と
    　を備える、代謝物解析用データ処理装置。
  2. 　請求項１に記載の代謝物解析用データ処理装置において、
    　前記質量分析装置が、ガスクロマトグラフ質量分析装置または液体クロマトグラフ質量分析装置である、代謝物解析用データ処理装置。
  3. 　請求項１に記載の代謝物解析用データ処理装置において、
    　前記多変量解析処理が、主成分分析法（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）、部分的最小二乗法（ＰＬＳ：Partial Least Square）、シムカ法（ＳＩＭＣＡ：Soft Independent Modeling of Class Analogy）、Ｏ－ＰＬＳ（Orthogonal ＰＬＳ）のいずれかである代謝物解析用データ処理装置。
  4. 　請求項１に記載の代謝物解析用データ処理装置において、
    　前記解析結果表示処理部が前記表示画面に表示する多変量解析結果が、ローディングプロット又はボルケーノプロットである、代謝物解析用データ処理装置。
  5. 　複数の被検体から採取された試料に対して質量分析することにより取得されたデータに対して多変量解析処理を行い、その結果である多変量解析結果を表示画面に表示する解析結果表示ステップと、
    　前記表示画面における前記多変量解析結果の表示領域において、特定の１ないし複数の指示点を指定する操作を受け付ける指定操作受付ステップと、
    　代謝マップデータ記憶部から、複数の代謝物が掲載されている代謝マップを表示するための代謝マップ表示用データを読み出して、所定の代謝マップを前記表示画面に表示する代謝マップ表示ステップと、
    　前記指定操作受付ステップで受け付けた１ないし複数の指示点に対応づけられる代謝物を特定する代謝物特定ステップと、
    　該特定された代謝物であることを示す目印を、前記表示画面に表示されている所定の代謝マップ上の前記特定された代謝物に対応する代謝物の掲載領域に挿入する代謝物表示処理ステップとを含む、代謝物解析用データ処理方法。
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