生物試料の分類のための方法及びシステム

発明者： , , , ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：石田敬 (外4名)
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2002-501018
公開番号（公開出願番号）：特表2003-535330
出願日： 2001年06月01日
公開日（公表日）： 2003年11月25日
要約：

【要約】本発明は生物試料の特性付けのための分類システムを学習させる方法、診断用の分類システム、並びに該試料から得られるパラメーターを使用して動物又は人間の状態を特性付けする方法に関する。本発明は試料から放出される光についてのルミネセンス・スペクトル分析によって得られる物理的パラメーターに基づく分類に関する。蛍光分光分析から得られるこのデータは試料の指紋と見ることができる。各試料は蛍光分光分析に負う独自の物理的パラメーター・セットを生成する。この蛍光データを分析すれば、蛍光スペクトルに基づいて試料を2以上のクラスに分類することが、たとえば特定の疾患、疾患群もしくは将来特定の疾患又は身体状態に至るリスクの有無、あるいは特定化合物又は薬物の濃度などから分類することが可能である。

請求項（抜粋）：

次のステップを含む、生物試料を1以上の状態に関して特性決定するための分類システムを学習させる方法: a) 人間を含む動物から生物試料を取得する、ここで当該生物試料は体液及び/又は組織より選択され、当該組織試料は該状態に関連しないものとする; b) 各生物試料に関する特性の情報を取得する; c) 該試料に、既定範囲内の波長の励起光を照射する; d) 該試料から放出される光の物理的パラメーターを決定する; e) a)からd)までのステップを反復して、システム学習用の全試料について物理的パラメーターを決定する; f) 任意的に、得られた物理的パラメーターのデータ処理を実行してデータ変数を取得する; g) 任意的にデータ変数及び任意的に特性情報の多変量解析を実行して、データ変数の変動を表すモデルパラメーターを取得する; h) 特性情報に相関させた2種以上のクラスに生物試料を分類して、学習された分類システムを取得する。

IPC (3件)：

G01N 21/64 , G01J 3/443 , G01N 33/483

FI (4件)：

G01N 21/64 A , G01N 21/64 B , G01J 3/443 , G01N 33/483 C

Fターム (52件)：

2G020AA03 , 2G020AA04 , 2G020AA05 , 2G020BA20 , 2G020CA01 , 2G020CB32 , 2G020CB42 , 2G020CB43 , 2G020CD04 , 2G020CD14 , 2G020CD15 , 2G020CD23 , 2G020CD24 , 2G020CD33 , 2G043AA03 , 2G043BA16 , 2G043CA03 , 2G043CA05 , 2G043DA02 , 2G043EA01 , 2G043EA02 , 2G043FA03 , 2G043GA25 , 2G043GB21 , 2G043HA07 , 2G043JA01 , 2G043KA01 , 2G043KA02 , 2G043KA03 , 2G043KA07 , 2G043LA02 , 2G043LA03 , 2G043NA01 , 2G045AA25 , 2G045BB51 , 2G045CA25 , 2G045CA26 , 2G045CB01 , 2G045CB03 , 2G045CB07 , 2G045CB09 , 2G045CB11 , 2G045CB12 , 2G045CB13 , 2G045CB14 , 2G045CB17 , 2G045CB26 , 2G045FA11 , 2G045FA29 , 2G045FB12 , 2G045GC15 , 2G045JA01

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