特許 6181187 透析療法を管理するポータルおよび方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6181187

(24)【登録日】2017年7月28日

(45)【発行日】2017年8月16日

(54)【発明の名称】透析療法を管理するポータルおよび方法

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/17 20060101AFI20170807BHJP

   A61M 1/28 20060101ALI20170807BHJP

   G01N 21/05 20060101ALI20170807BHJP

   G01N 33/48 20060101ALI20170807BHJP

   G01N 33/49 20060101ALI20170807BHJP

   G01N 37/00 20060101ALI20170807BHJP

   G06T 1/00 20060101ALI20170807BHJP

【ＦＩ】

   G01N21/17 A

   A61M1/28

   G01N21/05

   G01N33/48 M

   G01N33/49 K

   G01N33/49 Y

   G01N37/00 101

   G06T1/00 295

【請求項の数】11

【全頁数】25

(21)【出願番号】特願2015-533264(P2015-533264)

(86)(22)【出願日】2013年9月24日

(65)【公表番号】特表2015-535933(P2015-535933A)

(43)【公表日】2015年12月17日

(86)【国際出願番号】US2013061292

(87)【国際公開番号】WO2014047608

(87)【国際公開日】20140327

【審査請求日】2016年9月8日

(31)【優先権主張番号】61/704,692

(32)【優先日】2012年9月24日

(33)【優先権主張国】US

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】505270980

【氏名又は名称】ブリガム・アンド・ウイミンズ・ホスピタル・インコーポレイテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100134832

【弁理士】

【氏名又は名称】瀧野 文雄

(74)【代理人】

【識別番号】100060690

【弁理士】

【氏名又は名称】瀧野 秀雄

(74)【代理人】

【識別番号】100070002

【弁理士】

【氏名又は名称】川崎 隆夫

(74)【代理人】

【識別番号】100165308

【弁理士】

【氏名又は名称】津田 俊明

(74)【代理人】

【識別番号】100110733

【弁理士】

【氏名又は名称】鳥野 正司

(72)【発明者】

【氏名】グルカン ウムット ア．

(72)【発明者】

【氏名】デミルチ ウトカン

(72)【発明者】

【氏名】イェリン デルヤ ア．

【審査官】 佐々木 龍

(56)【参考文献】

【文献】 国際公開第２０１２／０６１７９７（ＷＯ，Ａ２）

【文献】 特表２００４−５３５５６９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１１／０３１２０６７（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 米国特許出願公開第２００９／０２１５０７２（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 米国特許出願公開第２００６／０２５７０１３（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 SangJun Moon et al.，Lensless Imaging for Point-of-Care Testing，31st Annual International Conference of the IEEE EMBS，２００９年，pp. 6376-6379

【文献】 Ramin Soltanzadeh and Hossein Rabbani，CLASSIFICATION OF THREE TYPES OF RED BLOOD CELLS IN PERIPHERAL BLOOD SMEAR BASED ON MORPHOLOGY，ICSP2010 Proceedings，２０１０年，pp. 707-710

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｎ ２１／００−２１／６１

Ｇ０１Ｎ １５／００−１５／１４

Ｇ０１Ｎ ３３／４８−３７／００

Ｇ０６Ｔ １／００− １／４０

Ｇ０６Ｔ ３／００− ５／５０

Ｇ０６Ｔ ９／００− ９／４０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

体液サンプル中の標的細胞群を特定する操作、およびカウントする操作のうちの少なくとも一方の操作を行うシステムであって、前記システムは、
マイクロ流体流路群から構成される流路網を備える素子と、
前記素子に隣接配置されて前記素子内を透過する光によって前記素子が投影する光を受光する光検出器と、
コンピュータ可読プログラムコードを有する非一時的なコンピュータ可読媒体と、を備え、
前記システムは光学素子を前記素子と前記光検出器との間に設けず、
前記コンピュータ可読プログラムコードは、前記コンピュータ可読媒体に格納されて前記体液サンプル中の前記標的細胞群を特定する操作、およびカウントする操作のうちの少なくとも一方の操作を行い、かつ一連のコンピュータ可読プログラムステップを含み、
これらのステップでは、
前記少なくとも１つの流路を透過してきた光で照射される前記光検出器の表面に形成される前記マイクロ流体流路網の少なくとも１つの流路の初期画像を表すデータを取得し、
前記取得データを、前記少なくとも１つの流路のグレースケール画像を表すデータに変換し、
このようにして変換されたデータを、これらのデータを周波数領域および空間領域のうちの少なくとも一方の領域でフィルタ処理することによりデータ処理し、そして
前記マイクロ流体流路網の前記少なくとも１つの流路が、特定対象の生体細胞群を有する前記体液サンプルを収容している場合に、前記標的細胞群を、前記少なくとも１つの流路のパラメータ群、および所定の閾値を基準として特定して任意にカウントする、
システム。

【請求項2】

さらに、前記コンピュータ可読媒体と動作可能に通信するディスプレイを備え、コンピュータ可読プログラムコードはさらに、前記初期画像を前記ディスプレイに表示する操作を行う一連のコンピュータ可読プログラムステップを含み、前記初期画像は、カウントされ、かつ特定された前記細胞群を表す視覚識別マーク群を含む、請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

コンピュータ可読プログラムコードはさらに、前記カウント値を、前記コンピュータ可読媒体と通信を行うサーバに提出する操作を行う一連のコンピュータ可読プログラムステップを含む、請求項１に記載のシステム。

【請求項4】

コンピュータ可読プログラムコードはさらに、前記サーバのユーザから、前記所定の閾値に対する変更を表す入力を受信する操作、およびこのような入力に応じて、カウントかつ特定された前記細胞群を、変更後の閾値を基準にして特定するマーク群を含む、グレースケール画像及びカラー画像の少なくとも１つを表示する操作を行う一連のコンピュータ可読プログラムステップを含む、請求項３に記載のシステム。

【請求項5】

前記変換する操作は、前記取得データを処理して、対応する空間周波数スペクトルを変化させることにより、例えば前記スペクトルの高周波数成分の振幅を、前記スペクトルの低周波数成分の振幅を保持しながら大きくすることを含む、請求項１に記載のシステム。

【請求項6】

データ処理回路と、
コンピュータ可読プログラムコードを含むコンピュータ可読媒体と、を備え、前記コンピュータ可読プログラムコードは、前記コンピュータ可読媒体に格納されて、マイクロ流体システムの流路に収容される体液サンプル中の標的細胞群をカウントし、前記マイクロ流体システムは、
１つ以上のマイクロ流体流路を有するマイクロ流体チップと、
前記マイクロ流体チップに隣接する光検出器と、
光を、前記マイクロ流体チップ内を透過させて前記光検出器に到達させるように構成された光源と、を備え、
前記システムは、前記光検出器における前記サンプルの共役光を生成する光学素子を設けない状態で前記光が前記光検出器に影を投影するように構成され、前記影は、前記光検出器における前記体液サンプルを表す照射分布を有し、
前記コンピュータ可読プログラムコードは、前記標的細胞群を特定する操作、およびカウントする操作のうちの少なくとも一方の操作を、形成した前記照射分布をグレースケールで表示する変換データに少なくとも部分的に基づいて可能にする一連のコンピュータ可読プログラムステップを含む、製品。

【請求項7】

前記コンピュータ可読プログラムコードはさらに、前記カウントする操作を、前記標的細胞群が１つの流路の表面の近傍に位置する確率、および結合が、そのようにして位置する標的細胞群とレセプタ群との間に形成される可能性に基づいて可能にするステップ群を含む、請求項６に記載の製品。

【請求項8】

体液サンプル中に含まれる細胞群を特定する方法であって、前記方法は、
前記体液サンプルを収容するマイクロ流体流路を透過してきた、そして光検出器に前記マイクロ流体流路の影を投影する光により形成される体液サンプル中の標的細胞群の画像を表すデータを受信するステップと、
前記受信データを処理して、前記体液サンプル中の前記標的細胞群のカウントを、前記標的細胞群が前記マイクロ流体流路の表面の近傍に位置する確率、および結合が、そのようにして位置する前記標的細胞群とレセプタ群との間に形成される可能性に基づいて導出するステップと、を含み、
前記受信データが、前記光検出器における前記標的細胞群の共役光を生成する光学素子を設けない状態で形成された前記標的細胞群の前記画像を表す受信データを含むことを特徴とする、方法。

【請求項9】

さらに、前記標的細胞群が、前記マイクロ流体流路の前記表面に強固に付着する確率を導出することを含む、請求項８に記載の方法。

【請求項10】

さらに、視認させるインジケータを、前記導出カウントが、ユーザ入力に基づいて調整することができる閾値を超える場合に生成するステップを含む、請求項８に記載の方法。

【請求項11】

前記標的細胞群が、好中球、リンパ球、及び、単核白血球、の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、２０１２年９月２４日に出願された「腹膜透析療法を管理するポータル」と題する米国仮特許出願第６１／７０４，６９２号の利益および優先権を主張するものである。上に特定される仮特許出願の開示内容は、本明細書において参照することにより、開示内容全体が本明細書に組み込まれる。

【0002】

連邦政府による資金提供を受けた研究開発の記載
本発明は、契約番号Ｒ０１ ＡＩ０８１５３４，Ｗ８１ＸＷＨ−１０−１−１０５０、およびＲ２１ ＡＩ０８７１０７に基づき、政府による支援を受けて行われた。政府は、特定の権利を本発明において有する。

【0003】

本発明は、必要な治療の判断を、体液サンプルを診療現場で測定することにより迅速に行うように適合させたシステムおよび方法に関するものである。

【背景技術】

【0004】

医療保険基金の下で利用可能な資金の−２００９年では８パーセントを超える−大きな割合部分が、末期腎臓病（ＥＳＲＤ）患者の処置および治療に振り向けられ、これは、この分野の医学的治療が重要であることを強調している。しかしながら、必要な治療の成功率は、関連する統計データが示す通り、極めて低い状態のままである。１９９９〜２００４年の全米健康栄養検査調査（ＮＨＡＮＥＳ）によれば、米国成人人口における慢性腎臓病（ＣＫＤ）の有病率は、２０歳以上の米国人口全体の約１６．８％にも達し、これは、例えば１９８８年に把握されている数値と比較して大幅に増えていることを示していた。ＣＫＤ（慢性腎臓病）患者がＥＳＲＤ（末期腎臓病）である場合、腎置換療法または腎透析療法が、残りのあらゆる腎機能を維持するために一般的に必要である。全世界の何百万人もの人々が、腎置換療法を受けており、この数は、年率約８％の割合で増え続けている。ＥＳＲＤ（末期腎臓病）の治療にかかる費用は、公共支出および民間支出の両方において、＄３９．５億米ドルにも達している。

【0005】

体液サンプルを検査する手法が、患者ケアを今日までサポートしてきた。例えば、血液透析法（ＨＤ）および腹膜透析法（ＰＤ）は、急性腎臓障害および慢性腎臓障害を治療するために現在用いられている治療法である。ＰＤ患者は、この患者数が非常に多い（３５％〜８０％）米国外の地域（カナダ、メキシコ、ヨーロッパ、アジア）と比較した場合、米国内では全透析患者の約７％を占めている。ＰＤ療法は、ＨＤ（血液透析）療法よりも、患者１人当たりに１年間にかかる費用が大幅に安くて済むと認識されている。患者に対してＰＤ（腹膜透析）療法を続けようとする機運が高まっている。例えば、患者が、ＰＤ（腹膜透析）療法を直ちに受ける状態になることができるのに対し、ＨＤ（血液透析）療法は、９０日の準備期間が経過するまで受け始めることができない。したがって、ＨＤ（血液透析法）は、多くの患者にとって不便であると考えられ、これらの患者は、ＨＤ（血液透析）センターに１週間当たり数回足を運び、そしてヘルスケアチームによるサポートを必要とするＨＤ（血液透析）療法を受けようと訪れるたびに３〜５時間を費やすことは困難であると考える。しかしながら、ＨＤ療法およびＰＤ療法は共に、極めて有効であることが分かっている。

【0006】

在宅血液透析（ＨＤ）および在宅ＰＤ（腹膜透析）を含む在宅治療は、コストが低く、かつ患者満足度が高いために、既存の形態のＨＤおよびＰＤに替わる有利な手段となる。在宅でのＰＤ（腹膜透析）に対する障害は、腹膜炎を繰り返し発症するリスク、または腹膜の炎症のリスクによって部分的に認識され、腹膜の炎症のために、腹膜の濾過性が低下し、場合によっては、腎臓移植の準備期間を短くしてしまう。腹膜炎は臨床的に、１マイクロリットル当たり１００個よりも多くの白血球（ＷＢＣｓ）を含む透析液中の濁った老廃物の産生として定義され、これらの白血球のうち、５０％超は好中球である。ＰＤ患者は、ＰＤ（腹膜透析）液を１日当たり２〜５回交換する。ＰＤ（腹膜透析）治療が在宅治療として施される場合、患者は、患者の透析液の混濁／濁りを交換のたびに観察し、そして患者が、透析液が濁っている様子を観察すると、患者の介護者を呼び出し始めると予測される。しかしながら、透析液の濁りに応じた解釈は、腹膜炎を予測する正確な手段とはならない。

【発明の概要】

【0007】

したがって、上記不具合を解決する実用的な腎代替療法が必要となる。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の種々実施形態は、体液サンプル中の標的細胞群を特定する操作、およびカウントする操作のうちの少なくとも一方の操作を行うシステムを提供し、前記システムは、
マイクロ流体流路群から構成される流路網を備える素子と、光源と、光検出器と、を含み、前記光検出器は、光学素子を前記光検出器と前記素子との間に挟むことなく前記素子に隣接配置されて、前記光検出器が、前記素子内を透過してくる光を受光するように適合させ、前記システムはさらに、透析液サンプル中の標的細胞群をカウントするコンピュータ可読プログラムコードを有する非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。前記透析液サンプルとして、これらには限定されないが、血液透析液サンプルまたは腹膜透析液サンプルを挙げることができる。前記プログラムコードは、一連のコンピュータ可読プログラムステップを含み、これらのステップでは、（ｉ）前記マイクロ流体流路網を透過してきた光で照射される前記光検出器の表面に形成される前記流路網のグレースケール画像（または、カラー画像、または多重画像、あるいはハイパースペクトル画像）を表すデータを取得する操作；および（ｉｉ）前記取得データを処理して視覚的に強調した画像を、入力画像を標準化するとともに特徴検出を行って、透析液サンプルを担持させた担体の構造的特性を特定する最先端画像強調技術を使用して、かつ前記透析液サンプル中の細胞特定および細胞カウントを行う形状検出／表面形状識別アルゴリズムを使用して取得する操作を行う。１つの例では、前記データ処理では、（ｉｉａ）前記取得データを、前記流路網のグレースケール画像を表すデータに変換し、（ｉｉｂ）そのようにして変換したデータを周波数領域でフィルタ処理する操作、および空間領域でフィルタ処理する操作のうちの少なくとも一方の操作を行い、そして（ｉｉｃ）前記流路網の１つの流路に、特定対象の生体細胞群を含む流体サンプルを流す場合に、前記細胞群を、流路パラメータ群および所定の閾値を基準にしてカウントすることによりカウント値を導出することができる。

【0009】

本発明の種々実施形態はさらに、体液サンプル中の標的細胞群を特定する操作、およびカウントする操作のうちの少なくとも一方の操作を行うシステムを提供し、前記システムは、複数のマイクロ流体流路と；光を、この複数の流路内を透過させるように配置される光源と；光検出器であって、前記光検出器が、前記複数の流路に隣接配置されて光を前記光源から、前記複数の流路内を透過した後に受光して、例えば前記光検出器における前記複数の流路のうちの少なくとも１つの流路を流れる前記サンプルを表す照射分布を形成する、前記光検出器と；１つ以上のプロセッサと、を含み、前記１つ以上のプロセッサは、前記プロセッサ上に、前記サンプル中の標的細胞群を特定する操作、およびカウントする操作のうちの少なくとも一方の操作を行う方法の１つ以上のステップを実行するように構成される操作コンピュータコードを有する。このような方法では、（ｉ）前記流路を透過してきた光で照射される前記光検出器の表面に形成される前記複数の流路の初期画像を表すデータを取得し；（ｉｉ）前記取得データを、前記複数のマイクロ流体流路を表すモノクロ画像データに変換し；そして（ｉｉｉ）前記モノクロ画像データを、前記データを、周波数領域および空間領域のうちの少なくとも一方の領域でフィルタ処理することにより処理する。前記方法はさらに、標的細胞群を、前記処理済みモノクロ画像データに基づいて特定し、そして任意であるが、特定した前記標的細胞群をカウントするステップを含むことができる。

【0010】

本発明の種々実施形態はさらに、マイクロプロセッサと、マイクロ流体システムの１つの流路を流れる腹膜透析液サンプル中の標的細胞群をカウントするコンピュータ可読プログラムコードを含むコンピュータ可読媒体と、を備える製品を提供する。前記システムは、流路群のうちの１つ以上の流路を有するマイクロ流体チップと；前記マイクロ流体チップに隣接する光検出器と；光を、前記流路内を透過させて前記光検出器に到達させることにより、例えば前記検出器における前記腹膜透析液サンプルの画像を、撮像光学素子を設けない状態で形成するように適合させた光源と、を含む。前記コンピュータ可読プログラムコードは、前記標的細胞群のカウントを、カラースケールからグレースケールに変換して生成される画像を表す変換データに少なくとも部分的に基づいて可能にする一連のプログラムステップを含む。さらに、または別の構成として、前記コンピュータ可読プログラムコードはさらに、細胞群の前記カウントを、前記標的細胞群が前記流路群の表面の近傍に位置する確率、および結合が、そのようにして位置する細胞群とレセプタ群との間に形成される可能性に基づいて可能にするステップ群を含む。

【0011】

本発明の種々実施形態はさらに、体液サンプル中の標的細胞群を特定する操作、およびカウントする操作のうちの少なくとも一方の操作を行うシステムを提供する。前記システムは、１つ以上のコンピュータプロセッサと、コンピュータ可読媒体と、を含み、前記コンピュータ可読媒体はコンピュータコードを含み、前記コンピュータコードは、１つ以上のコンピュータプロセッサを動作させるために使用される場合に、体液サンプル中の標的細胞群を特定する操作、およびカウントする操作のうちの少なくとも一方の操作を行う方法の１つ以上のステップを実行するように構成される。前記システムは、１つ以上のマイクロ流体流路を有するマイクロ流体チップと；前記マイクロ流体チップに隣接する光検出器と；光を、マイクロ流体流路群内を透過させて前記光検出器に到達させることにより、例えば前記光検出器における前記体液サンプルを表す照射分布を、前記検出器における前記流体サンプルの共役光を生成する光学素子を設けない状態で形成するように適合させた光源と、を含む。このようなシステムでは、前記方法の前記ステップ（群）は、形成した前記照射分布を表すデータをモノクロスケールに変換することにより少なくとも部分的に行われる。

【0012】

種々実施形態はさらに、腹膜透析液サンプル中に含まれる細胞群を特定する方法を提供する。このような方法では、（ｉ）前記流体サンプルを流すマイクロ流体流路を透過してきた光により、光学撮像素子を使用することなく形成される好中球群の画像を表すデータを受信し、そして（ｉｉ）前記受信データを処理して、前記好中球群のカウントを、前記細胞群が前記マイクロ流体流路の表面の近傍に位置する確率、および結合が、そのようにして位置する前記細胞群とレセプタ群との間に形成される可能性に基づいて導出する。 前記方法ではさらに、前記好中球群が、前記マイクロ流体流路の前記表面に強固に付着する確率を導出することができる。別の構成として、またはさらに、前記方法では、視認させるインジケータを、前記導出カウントが、ユーザ入力に基づいて調整することができる閾値を超える場合に生成することができる。

【0013】

種々実施形態はさらに、体液サンプル中の標的細胞群を特定する操作、およびカウントする操作のうちの少なくとも一方の操作を行う方法を提供し、前記方法は、（ｉ）複数のマイクロ流体流路と、光を、このような複数の流路内を透過させるように構成される光源と、光を、前記複数の流路内を透過した後に受光して、例えば前記検出器における前記流体サンプルを表す照射分布を形成するように構成される光検出器と、を備えるシステムを提供するステップと；（ｉｉ）前記体液サンプルを、前記複数の流路のうちの少なくとも１つの流路に配置するステップと；（ｉｉｉ）前記複数の流路を前記光源で照射するステップと；（ｉｖ）前記検出器における前記複数の流路の初期画像を表すデータを、光が、少なくとも１つの流路内を透過している状態で取得するステップと；（ｉｖ）前記取得データをモノクロ画像データに変換するステップと；（ｖ）前記モノクロ画像データを、これらのデータを、周波数領域および空間領域のうちの少なくとも一方の領域でフィルタ処理することにより処理するステップと；（ｖｉ）標的細胞群を、前記処理済みモノクロ画像データに基づいて特定するステップと；任意であるが、特定した前記標的細胞群をカウントするステップと、を含む。

【0014】

種々実施形態はさらに、非一時的な有形コンピュータ可読媒体を提供し、前記有形コンピュータ可読媒体は、前記コンピュータ可読媒体に格納されるコンピュータコードを有し、前記コンピュータコードは、コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサ上で動作することにより、体液サンプル中に含まれる標的細胞群を特定する操作、およびカウントする操作のうちの少なくとも一方の操作を行う方法を実行するようにし、前記方法では、前記複数の流路のうちの少なくとも１つの流路内を透過してきた光源からの光で照射される光検出器の表面に形成される複数のマイクロ流体サンプルのうちの少なくとも１つのサンプルの初期画像を表すデータを取得する。前記方法ではさらに、前記取得データをモノクロ画像データに変換し、そして前記モノクロ画像データを、これらのデータを、周波数領域および空間領域のうちの少なくとも一方の領域でフィルタ処理することにより処理する。前記方法ではさらに、標的細胞群を、前記処理済みモノクロ画像データに基づいて特定し、そして任意であるが、特定した前記標的細胞群をカウントする。

【0015】

本発明は、以下の詳細な説明を、図面と併せて参照することによりさらに完全に理解される。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】腹膜透析（ＰＤ）患者の感染を、本発明のマイクロチップの診療現場形態を利用してモニタリングする様子を示す概略図Ａ〜Ｅを示している。

【図2】本発明のコンピュータプログラム製品および方法の操作を示す画像Ａ〜Ｉを表している。概略図Ｊは、チップの一実施形態を使用した場合の好中球の特異的捕捉能のプロットを、広い好中球濃度範囲に亘って示している。

【図3】本発明の一実施形態による撮像に適合させた検出器およびチップを斜視図で示している。

【図4】一実施形態によるＰＤマイクロ流体チップの画像ＡおよびＢを含んでいる。

【図5A】本発明の画像再生アルゴリズムの一実施形態を示す概略図である。

【図5B】高域強調フィルタ処理画像を周波数領域に変換する様子を示す概略図である。

【図5C】図５Ａの実施形態に使用される帯域通過フィルタのフィルタ処理特性を表す等高線プロットおよび表面プロットを示している。

【図6】図５Ａの実施形態のプロセスに使用されるディスクの画像の２値画像（左側）、および円形細胞群の高域強調画像の２値画像を示している。

【図7A】本発明の一実施形態による周波数領域でフィルタ処理したときの出力を表すグレースケール画像である。

【図7B】本発明の一実施形態による周波数領域でフィルタ処理したときの出力を表す空間領域でフィルタ処理したときの出力を表す白黒画像である。

【図8】画像データ処理アルゴリズムの一実施形態を示すフローチャートである。

【図9】本発明の一実施形態によるＣＤ６６ｂ⁺好中球捕捉をモデル化した結果を表す概略図Ａ〜Ｅを示している。

【図10】好中球細胞をチップの表面に、ＦＩＴＣ標識抗ヒトＣＤ６６ｂ抗体で染色されている状態で結合させる様子を示す模式図である。

【図11】濁ったＰＤサンプルを注入した後のチップの流路、およびＰＢＳ（緩衝生理食塩水）でフラッシュした後の同じ流路をそれぞれ表す画像ＡおよびＢを示している。

【図12A】ＰＤサンプルの分析例を表すＦＣＳプロットである。

【図12B】ＰＤサンプルの分析例を表すＦＣＳプロットである。

【図12C】ＰＤサンプルの分析例を表すＦＣＳプロットである。

【図12D】ＰＤサンプルの分析例を表すＦＣＳプロットである。

【図12E】ＰＤサンプルの分析例を表すＦＣＳプロットである。

【図12F】ＰＤサンプルの分析例を表すＦＣＳプロットである。

【図13】Ａ〜Ｆは本発明の一実施形態の動作性能の検証結果を示すプロットである。

【発明を実施するための形態】

【0017】

血液透析法（ｈａｅｍｏｄｉａｌｙｓｉｓまたはＨＤとも表記される）は、腎臓が腎不全の状態になったときに血液中のクレアチニンおよび尿毒素、および遊離水のような老廃物の体外排泄を行うために使用される療法である。腹膜透析法は、ＨＤに替わる手段として使用されるが、この腹膜透析法は広く採用されるには程遠い状態である。ＰＤは従来のＨＤと比較すると、より高度なケアが提供できるが、これらの療法は共に、患者が利用することができ、かつ使用する際の利便性が高い。以下の開示では、ＰＤについて説明が行われるが、このような説明は、本開示を簡潔にするためにのみ行われ、かつＨＤ液（血液透析液）または他のいずれかの体液を、以下に説明する分析サンプルとして使用しているのは、本発明の範囲に含まれると考えられていたことを理解されたい。

【0018】

腹膜透析において認識されている臨床上の障害は、腹膜炎のリスク、すなわち腹膜の炎症のリスクである。腹膜炎は臨床的に、１マイクロリットル当たり１００個よりも多くの白血球（ＷＢＣｓ）を含む濁った透析液の生成として定義され、これらの白血球のうち、５０％超は、好中球である。感染が進むと、ＷＢＣｓが大幅に増えて、腹膜透析液の濁りの程度がより大きくなる。しかしながら、感染の初期段階では、濁りの変化は、視認することができない。

【0019】

感染が生じているかどうかの判断は現在、患者自身が濁りの程度を把握し、そして透析液のような体液の濁度を視覚的に認識することにより行われ、この視覚的な認識は、主観的な理解であり、かつ少なくともそのような理由から、腹膜炎に関してモニタリングするために極めて十分であるとは言えない。臨床的には、ＷＢＣ数および好中球カウント数は、腹膜炎の発症を把握するために使用される。これとは異なり、細胞カウントプラットフォームに、診療現場（ＰＯＣ）ではアクセスすることができないので、体液または透析液が濁って見える場合、この状態は、潜在的な感染の兆候であると考えられ、そして患者は、患者の介護者を呼び出し始め、続いて直ちに診療所または緊急治療室を訪れると予測される。表１を参照すると、患者が行う観察は、全体として誤解を招いてしまって、不必要に緊急治療室に運ばれ、入院し、続いて診察室に運ばれるが、これらの事象は、臨床検査を確実に行うことにより回避することができる。

【0020】

【表1】

表１：現在の臨床治療に使用される実施形態の比較結果

【0021】

上に説明される状況は、（ｉ）体液または透析液の混濁（濁り）が、腹膜炎を必ずしも示唆している訳ではない他の理由（例えば、塩酸マニジピン、ジヒドロピリジン系カルシウムチャンネル遮断薬のような薬物）により生じ得るという事実、および（ｉｉ）適切な定量的モニタリングが可能ではないために、ＨＤ／ＰＤ患者の健康状態のモニタリングが複雑になっているという事実から深刻になっている。全体的に、透析液を迅速かつ定量的にモニタリングして、感染のリスクを判断するという臨床上の満たされない必要性が解決されずに依然として残っている。

【0022】

臨床上のこの必要性を解決するために、本発明の種々実施形態は、使い捨て体液分析マイクロチップ（例えば、ＨＤ／ＰＤマイクロチップ）、および透析液中の好中球の迅速な定量化を可能にしてＨＤ／ＰＤ患者の健康状態をモニタリングするこのようなマイクロチップを操作する対応方法を提供する。予備実験では、２０人のＨＤ／ＰＤ患者の透析液中のマイクロチップによる好中球のカウントが、最長１９０日の期間に亘って得られた（１００マイクロリットル当たり１６±２〜８４２±２９個の範囲の好中球）。ＨＤ／ＰＤマイクロチップは、これらの患者の状態を無事把握するように動作することができた。提案されるこれらの実施形態は、体液の定量分析を臨床／診療現場で迅速に行うために広く適用することにより、持続的なモニタリングを必要とする、またはモニタリングを繰り返す必要がある広範な種類の疾患を受け持つことができる。本明細書全体を通じて、「一実施形態」、「ある実施形態」、「関連する実施形態」という表現、または同様の表現を指す場合、これは、「実施形態」という表記に関連して記述される特定の機能、構造、または特徴が、本発明の少なくとも一実施形態に含まれていることを意味している。したがって、本明細書全体を通じて、「一実施形態において」、「ある実施形態において」というフレーズ、および同様の表現が現れる場合、これは、必ずという訳ではないが、全てが同じ実施形態を指すことができる。 本開示のいずれの部分も、そのままで解釈され、かつ場合によってはある図に関連して解釈されて、本発明の全ての特徴についての完全な記述を行っていると捉えられてはならないことを理解されたい。

【0023】

さらに、以下の開示では、本発明の特徴について、対応する図面を参照しながら説明することができ、これらの図面では、同様の参照番号は、可能な限り、同じ構成要素、または同様の構成要素を指している。これらの図面では、図示される構造的要素群は普通、寸法通りには描かれておらず、そして特定の構成要素群を他の構成要素群よりも拡大して図示することにより強調し、そして理解し易くしている。１枚の図面で、本発明の全ての特徴についての完全な記述をサポートするようにはなっていないことを理解されたい。別の表現をすると、所定の図面は普通、本発明のほぼ全ての特徴ではないが、いくつかの特徴のみを表している。所定の図面、およびこのような図面を説明する記述を含む本開示の関連部分は普通、特定の図の全ての構成要素を含んでいる訳ではない、または提示することができる全ての特徴は、この図を見れば分かるようにして、所定の図面および説明を簡易化し、かつ説明を、この図面に特徴が記述されている特定の構成要素群に振り向けるようにしている。当業者であれば、本発明を、特定の機能、要素、構成要素、構造、詳細、または特徴のうちの１つ以上を用いることなく、または他の方法、構成要素、材料などを用いて実施することができることを理解できるであろう。したがって、本発明の一実施形態の特定の詳細は必ずしも、このような実施形態を表す各図面に、かつ図面ごとに図示されている訳ではないが、記載の前後部分に異なることを記載する必要がない限り、このような詳細が前記図面に含まれていることは、暗に理解することができる。他の例では、公知の構造、詳細、材料、または操作は、所定の図面に図示しないか、または詳細には記述しないようにして、説明されている本発明の一実施形態の態様が不明瞭にならないようにしている。さらに、本発明について記載される単体の機能群、構造群、または特徴群は、任意の適切な方法で、１つ以上のさらに別の実施形態において組み合わせることができる。

【0024】

さらに、模式的なフローチャート図が含まれている場合、前記フローチャート図は普通、論理フローチャート図として説明される。したがって、論理フローの図示の順番、および記号付加ステップは、提示される方法の一実施形態を表している。他のステップおよび方法は、機能、論理、または効果の点で、図示の方法の１つ以上のステップ、またはこれらのステップのステップ構成部分と等価であると考えることができる。さらに、採用するフォーマットおよび記号は、前記方法の論理ステップを説明するために提供され、かつ前記方法の範囲を限定しないものとして理解される。種々の種類の矢印および線をフローチャート図に用いているが、これらの矢印および線は、対応する方法の範囲を限定しないものとして理解される。実際、いくつかの矢印または他の結合記号を使用して、前記方法の論理フローのみを指すことができる。例えば、１つの矢印は、図示の方法について列挙されるステップとステップとの間の未指定期間の待機時間長、またはモニタリング時間長を表すことができる。一般性を失わない範囲で、処理ステップ群または特定の方法群が行われる順番は、図示の対応するステップ群の順番に厳密に従うことができる、または厳密に従わなくてもよい。

【0025】

本開示に添付される請求項に記載される本発明は、参照の対象となる先行技術に開示される特徴を含む本開示を全体的に考慮することにより把握できるようになっている。

【0026】

上に既に示唆したように、以下に説明する種々の例では、説明がＰＤについてのみ行われているが、このような説明は、記載を簡潔にし、かつ簡易化するためにのみ行われ、そしてＨＤ（血液透析）療法およびＨＤ液サンプルの使用は、または分析サンプルとしての他のいずれかの体液の使用は、本発明の範囲に含まれるように行われるものとする。

【0027】

図１を参照するに、概略図Ａ〜Ｅは、ＰＤ患者の感染を、診療現場での治療形態を利用してモニタリングする原理を例示するために使用される。ＰＤマイクロチップ１００は、患者の排泄物に由来する小容量の廃棄透析液１１４を使用して、ＣＤ６６ｂ⁺好中球を、チップ１００の流路の表面に高い特異的結合能力および高い効率で捕捉する。マイクロチップの画像１１８を撮影し、そして捕捉好中球を自動ソフトウェア１２０で定量化する。参照番号１２４で図示されるように、測定した透析液中の好中球カウントは任意であるが、例えば電子記録媒体のような記憶装置に送信され、この好中球カウントを次に、介護者が把握することにより、ＰＤ治療中の感染のリスクをモニタリングすることができる。概略図Ｂは、ＰＤ患者の透析液サンプルを、マイクロチップ１００の流路群１００ａに注入して好中球群を、流路表面で選択的に捕捉する様子を示している。 概略図Ｃは、ＣＤ６６抗体で官能化された流路表面１３０、および透析液中の白血球集団から捕捉された好中球群を模式的に図示している。これらのＣＤ６６ｂ⁺好中球が流路１００ａに選択的に捕捉されている間に、他の細胞群が流れ、そして流路から、捕捉されることなく、勢いがほとんど衰えることなく流れ出る。概略図Ｄは、チップ１００の流路群１００ａに捕捉される好中球群を撮像し、検出し、そして定量化する手段を模式的に示している。手段１４０は、光をチップ１００および捕捉細胞群１４６に照射するように適合させた光源１４４を含むことにより、捕捉細胞群１４６の影１４８が電荷結合素子（ＣＣＤ）センサ１５０の表面に投影されるようにしている。手段１４０は、ＣＣＤ１５０を作動させて、捕捉細胞群１４６の影１４８に対応する光強度分布を、対物レンズを必要とすることなく、かつコンピュータシステムに搭載される自動細胞認識定量化コンピュータプログラム製品を使用して検出するように構成される。 概略図Ｅは、上から見た図として、ＰＤマイクロ流体チップ１００の一実施形態の画像を示している。

【0028】

本開示の以下の部分では、図２〜８を参照して、好中球群の画像を取得し、そして処理するシステムおよび方法の非限定的かつ例示的な実施形態について詳細に説明する。

【0029】

図２および図３の概略図Ａは、特定の実施形態１００をＣＣＤ１５０の上部に、光学部品を特定の実施形態１００とＣＣＤ１５０との間に挟むことなく配置する様子を示している。図２の概略図Ｂは、ＣＣＤ１５０で生成される実施形態１００の画像２００を示している。 図２の概略図Ｃは、流路１００ａの表面に捕捉される細胞群１４６の影画像２１０を示しており、これらの細胞１４６に後に時点で、本発明のコンピュータプログラム製品の一実施形態によってマーキングされて細胞カウント合計が表示されるようにしている。緑色でマーキングされた細胞群２４６は、図２の概略図Ｄに図示されている。この手順に続いて、個々の細胞群の画像は、このような画像のコントラストを変化させることにより特定され、これらの画像の例は、図２の概略図Ｅの細胞２５６の画像として図示されている。撮像データの処理、および周波数領域変換処理だけでなく、３Ｄ（３次元）帯域通過フィルタを用いたデータフィルタ処理に関連するノイズリダクションを示す概略図は、図２の概略図ＦおよびＧにそれぞれ図示されている。

【0030】

アルゴリズムの種々実施形態
本発明のアルゴリズム（本明細書では、ＨＶＣ法と表記される）を補完するために、本発明のコンピュータプログラム製品の一実施形態は、周波数領域（ＦＤ）演算を用いた画像再生の初期段階の後に、電子データ処理コンピュータ回路（このコンピュータ回路は、プロセッサと略記される）が受信する画像データを処理するプログラムコードを含む。ＦＤ処理の後、前記データは、空間領域（ＳＤ）演算を用いて再処理されて、最終結果を、２つの出力の交点に基づいて生成する。コンピュータプログラム製品は、以下のステップ：
ｉ．チップ上の流路群を自動および／または手動で選択するステップ、
ｉｉ．画像を再生して画像コントラストを高めるステップ、
ｉｉｉ．周波数領域で帯域通過フィルタによるフィルタリングを行うステップ、
ｉｖ．マッチドフィルタ処理を利用して円形物を検出するステップ、
ｖ．（ｉｉｉ）および／または（ｉｖ）で検出される一致度を微調整するステップ、
ｖｉ．ユーザフィードバックを取り入れて、どの対象物を細胞群としてカウントする必要があるかについて指定する閾値を更新するステップ、
を実行するプログラムコードを含むことができる。

【0031】

本発明の画像処理アルゴリズムの一実施形態の上記ステップ群について以下に説明する。

【0032】

チップ上の流路群の自動選択および／または手動選択。図１のチップ１００の流路群１００ａの各流路に含まれる細胞群を別々にカウントする必要がある。そのような操作を行うに際して、各ＣＣＤ画像に特有の撮像不具合である１つの流路の境界近傍の細胞群の画像が光学的に“不鮮明” になる現象のために、１つの流路の境界の内側に収まる領域の全てを考慮に入れなければならないという訳ではない。本発明の実施形態は、この問題を、ユーザに以下の選択肢を与えることにより解決する。

【0033】

完全自動モード。このモードは、特定のチップについて撮影された画像を大量処理する内蔵モードである。図１および２をさらに参照すると、いくつかの所定の特定用マーカ群（例えば、図２の概略図の画像中の方形マーカ群２６０のような）は、チップ１００の各コーナーで、流路群１００ａの位置および向きに対応して、表面形状データ処理アルゴリズム（例えば、Ｍａｔｌａｂの画像処理ツールボックスのヒットミス変換のような）を用いて彫り込む／刻み込むことができ、この場合、構造的要素は、前記マーカのバイナリマスクに相当する。各チップにこのようなマーカを設ける場合、ユーザは、これらのマーカ２６０（図示の方形マーカ）、およびカウントを行う必要がある流路群１００ａの内部のこれらの領域を特定するための「テンプレート」を作成することができる。図４は、４個の方形２６０の内部にマゼンタ色の星印でマーキングした状態の画像ＡおよびＢを示している。細胞カウントを行う必要がある（画像Ａの）３つの流路１００ａの内部の領域は、赤（４１０Ｒ）、緑（４１０Ｇ）、および青（４１０Ｂ）で強調されている。チップ１００をＣＣＤ１５０の下に配置するときの微小なバラツキ（例えば、チップとＣＣＤの表面との間の平行度のバラツキのような）は許容できる。チップに特定用マーカを設けない場合、この選択肢の有効性は、チップがＣＣＤの下に、テンプレートに一致するように配置される限り発揮される。一旦、コンピュータシステムが、チップの流路群の存在、および位置／向きを特定するか、または認識すると、表面形状データ処理アルゴリズムは、細胞カウントを、更なるユーザ入力を待機することなく、自動的に実施することができる。

【0034】

半自動モード。このモードでは、図４の画像Ａを参照するに、ユーザは、１チップ当たり１つの「テンプレート」を作成し、そして各新規画像中の流路群は、自動的に色付けされる（例えば、上に説明したように、赤色の影、緑色の影、および青色の影で強調される）。プログラムコードは待機状態になり、そしてこれらの流路の境界の特定、微調整、および流路選択が完了したことを表すユーザ入力を待機する。

【0035】

完全手動モード。このモードでは、コンピュータプログラム製品によってプロセッサは、ユーザに許可して、１つの流路の長さよりも短くすることができる画像中のいずれかの領域にサイズ変更可能に、かつ移動可動にマーキングさせることができ（例えば、図４の画像Ｂの領域４３０のように、矩形形状または方形形状であるかどうかに関係なく）、そして次に、細胞カウントを、マーキングされた区分領域４３０内においてのみ実施させることができる。

【0036】

画像再生。取得画像が低コントラストを有する場合、正規化処理および／または標準化処理を実行して、確実に細胞の画像が、背景から浮かび上がるようにする。例えば、図５Ａの画像５１０を参照すると、これらの取得画像のうちのいくつかの画像は、カラー画像を含む。カラー情報によって、実用的価値が細胞カウント作業に付加されることはない、または細胞カウント作業が変更されることはないことを理解されたい。本発明の一実施形態による画像再生処理の１つの特定の実施形態における第１ステップでは、画像５１０をグレースケール画像５１２に変換する。グレースケール画像５１２は、依然として低コントラストによって特徴付けることができ；この場合、画像のヒストグラムの形状は、参照番号５１４で図示される通り、裾広がりになる（例えば、Ｍａｔｌａｂ関数ａｄａｐｔｈｉｓｔｅｑを使用して）。これに続いて、ハイブーストフィルタを用いて、参照番号５１６で示すように、画像の高周波数成分を、低周波数成分を維持しながら強調することにより、高域強調画像５１８を形成する。この画像は、周波数領域フィルタ処理の入力画像である。

【0037】

周波数領域で帯域通過フィルタによるフィルタリングを行う処理。画像５１４の高周波数成分を強調した結果として、高周波数成分強調フィルタ処理画像５１８の２Ｄ（２次元）フーリエ変換画像５２４は、図５Ｂに示す「光輪」５２８を示すことができる。光輪５２８が、低周波数領域における高エネルギー領域（周波数領域画像の中心に位置する）を取り囲む様子を観察することができる。この光輪は、細胞群の存在および性質に起因して現れる。プログラムコードで専用設計帯域通過フィルタ５３０を画像５１８のフーリエ変換画像５２４に適用すると、変換画像５２４を空間領域（図示せず）に戻すことができ、かつ空間画像中の細胞群を視覚的に強調する効果を、光輪に影響しない空間周波数成分を除去することにより発揮させることができる。この専用フィルタの一実施形態の周波数特性は、図５Ｃの上側の斜視図に図示されている。

【0038】

周波数領域で帯域通過フィルタによるフィルタリングを行うと、画像の細胞群を強調し、そして他の不所望な要素を減衰させることができるが、細胞群は、「光輪」に影響する唯一の要素ではなく、相当量のノイズが残っている。これらのノイズ発生要素として、例えば細胞群ではないサンプル由来の気泡、繊維、および微細構造物を挙げることができる。画像ノイズに影響する各要素を処理しようとするのではなく、本発明のＨＣＣ治療法の一実施形態では、（ｉ）注目細胞群はほとんど必ず丸みを帯びており、かつ略同じ直径を有するという事実、（ｉｉ）撮像が、同じシステムを用いて行われるという事実、（ｉｉｉ）チップが必ず、ＣＣＤからほぼ同じ距離の位置に配置されるという事実を利用する。これにより、以下に詳細に説明するように、注目細胞群の表面形状を利用し、かつ特定の直径の円形物を特定することができる。

【0039】

マッチドフィルタ処理を利用した円形物の検出。この段階では、高域強調（ハイブースト）フィルタ処理画像５１８を表す撮像データはこの場合も同じく、入力として使用される。画像５１８はまず、２値画像に変換され、そして次に、「ディスク」のテンプレートによる畳み込み演算が施される。図６は、図５の画像５１８の２値画像６１８だけでなく、丸みを帯びた細胞の２値画像であるテンプレート６２０（方形形状が、ノイズの多い画像中のディスク形状を十分に近似表現する）を図示しており、このテンプレート６２０により、コンピュータプログラム製品の形態のプログラムコードでその後、画像６１８に畳み込み演算を行う。

【0040】

一致度の微調整。図７Ａおよび７Ｂは、グレースケール画像７１０、および周波数領域フィルタ処理および空間領域フィルタ処理の出力を表す白黒画像７２０を示している。細胞群の最終カウントは、周波数領域フィルタ処理により閾値化された白黒画像７２０の結果と、マッチドフィルタ処理により出力される白黒画像の結果の交点を求めることにより算出される。この２値の交点画像では、細胞群が、隣接する３画素内で衝突すると、崩壊して１つの細胞になる。これにより確実に、重複が生じることがなく、かつ細胞カウントが多く見積もられることがない。

【0041】

ユーザフィードバックを取り入れて、どの対象物を細胞群としてカウントする必要があるかについて指定する閾値の更新。最終結果は、指定された閾値の値によって異なる。一旦、細胞群のカウントが完了すると、正しい各細胞に原画像上でマーキングし、そして各細胞をユーザに対して表示して目で確認させる。この時点で、ユーザは、閾値の値を、したがってこれらの結果を調整することができる。細胞群の個数は、図窓に表示され、そして動的に更新される。閾値が大きくなると、細胞群として特定されるポイントの個数が少なくなるが、これらのポイントは、実際に細胞群である可能性がより高くなる。閾値が小さくなると、より多くのポイントが、細胞群として特定されるが、誤検出の数が普通、増える。

【0042】

上に説明した画像処理アルゴリズムの概要は、図８のフローチャートに要約される。

【0043】

本開示の以下の部分では、図９を参照し、かつ図１も参照しながら、細胞捕捉（例えば、ＣＤ６６ｂ⁺細胞のような）を最適化するために提案されるチップのマイクロ流路群の構造に関連する実施形態についてさらに詳細に説明する。マイクロチップ表面に至るＣＤ６６ｂ⁺好中球群の流動運動および移動は、図９の概略図Ａに示すように、白血球群（ＣＤ６６ｂ⁺好中球群）および血小板群の多体相互作用によって特徴付けられる。低せん断速度では、徐々に減少する速度の概要、および促進されるＣＤ６６ｂ⁺好中球の融合がマイクロベッセル内で観察されている。本開示の目的のために、矩形断面を有するマイクロ流路群１００ａを、２つの異なる高さ（または、深さ）、ｈ＝５０μｍおよび８０μｍを有するように作製した。容積流量を両方の場合に、Ｑ＝２μｌ／分が成り立つように設定したので、対応するレイノルズ数Ｒｅ＝ρｕｈ／μ＝ρＱ／μｗは、両方の場合に成り立ち、かつＲｅ≒０．０１が成り立つ。この場合、ρは、流体の密度であり、Ｑは、容積流量であり、μは、流体の速度であり、そしてｗは、流路の幅である。これらのマイクロ流路１００ａのレイノルズ数は低く、かつ慣性力は、粘性力と比較すると小さいので、流れは、クリープ流れとして特徴付けることができ、クリープ流れの場合、Ｒｅ≪１が成り立つ。クリープ流れは、それ自体では、低Ｒｅ流体（低レイノルズ流体）の運動の公知の時間可逆性に起因して、好中球群がこれらのマイクロ流路の周辺に移動するという基礎的な機構を解決することはできない。時間可逆性によって、硬質のしたがって好中球群がマイクロチップ壁に融合する現象が促進されることはない。ＣＤ６６ｂ⁺好中球群の表面の微小な曲率変化は、理論的には、反対称性をもたらすように作用してしまい、したがってこれらの細胞の移動は、流線が交差することにより生じる。しかしながら、これは、ＣＤ６６ｂ⁺好中球群を壁に向かってではなく、マイクロ流路中心に向かって緩慢に移動させるように作用すると予測される。

【0044】

患者の透析液サンプルに由来するＣＤ６６ｂ⁺好中球群を効果的に捕捉する図１の実施形態１００のマイクロ流路群１００ａを設計するために、図９の概略図Ｂ〜Ｅに模式的に図示される本発明による理論モデルは、親和性細胞捕捉過程が、２つの確率的期間を含むものと仮定する。

【0045】

これらの確率は、（１）概略図Ｂのグラフに示すように、問題の細胞群が、マイクロ流路１００ａの表面の近傍に位置し、かつ細胞群が平衡ゾーンに向かって移動して融合することにより（細胞が存在する場合に）、細胞集団を流路表面の近傍に送り込むことができる確率；および（２）図９の概略図Ｃのグラフに示すように、結合が、流路表面の近傍に位置する細胞群とレセプタ群との間に形成される可能性を含む。後者の可能性を求めるために、確率論的運動方程式を用いることができる。融合の重要性、すなわち平衡ゾーンに向かうＣＤ６６ｂ⁺好中球群の移動を把握するために、我々はまず、融合速度（図９の概略図Ｄのグラフに示す）を計算する：

【数1】

式中、ｙ_WBCは、ＣＤ６６ｂ⁺好中球群の垂直方向距離であり、ｄｙ_WBC／ｄｔは融合速度であり、ｙ_WBC^*は平衡垂直方向距離であり、αは、ＣＤ６６ｂ⁺好中球群の半径であり、ρ₀およびε₀は、流体密度および流体粘度である。
次のステップでは、平均融合速度および平均流速が、

【数2】

、および

【数3】

としてそれぞれ計算される。この計算の後、時間スケールが、ｔ^*＝（ｈ／ｕ_m）／（Ｌ／ｕ_f）により比較される。

【0046】

融合と流動の時間スケール比は≫１（ｔ^*〜１００）であるので、好中球群の初期分布が決定因子となる。この場合、我々は単に、次式の通り、細胞群が流れ全体に亘って正規分布していると仮定する：

【数4】

式中、μは平均位置であり、そしてσ²は細胞分布の分散である。図９の概略図Ｂをさらに参照するに、細胞群が流路表面とリガンド−レセプタ結合を形成することができる閾値位置ｈ₀（最大距離）との間の薄いゾーンに位置する確率は次式の通りに表される：

【数5】

【0047】

これらの好中球は、マイクロ流路の底面に付着した。好中球群を剥がすことができる実効流動力は、Ｆ＝６πａｌμＳＦ^SおよびＭ＝６πａ３μＳＴ^Sで与えられ、式中、ｌは、壁までの離間距離であり、μＳは、壁におけるせん断応力であり、Ｆ^SおよびＴ^Sは形状依存係数である。マイクロ流路表面におけるせん断応力τ_wは、次式の通りに計算することができる：
τ_w＝６μＱ／（ｗｈ²） （４）

【0048】

この場合、せん断応力は、ｈ＝８０μｍの場合に０．００７８Ｐａであり、そしてｈ＝５０μｍの場合に０．０２Ｐａである。したがって、図９の概略図Ｃをさらに参照すると、強固に付着する確率は、次式の通りに表され：

【数6】

式中、ｍ_rおよびｍ_lは、それぞれレセプタ密度およびリガンド密度であり；Ｋα０は、リガンド−レセプタペアのゼロ荷重における結合定数であり；Ａｃは接触面積であり；λはリガンド−レセプタ結合の結合長であり；ｋｂは、ボルツマン定数であり；Ｆｄｉｓは、単位リガンド−レセプタペア当たりに作用する引き剥がし力であり；γは細胞のアスペクト比であり；そしてＴは温度である。

【0049】

最後に、図９の概略図Ｅを参照するに、表面に捕捉される好中球群の結合確率は、Ｐ_t＝Ｐ_sＰ_aと算定される。流量が増加し、かつ好中球濃度が高くなる場合に合計細胞カウントが増えるのは、これらの細胞が、マイクロ流路壁に向かって拡散して衝突する運動が助長されるからであることが容易に分かる。好中球濃度が同じ場合、マイクロ流路の厚さが薄くなると、せん断速度が大きくなり、かつ捕捉細胞群の合計数が増える。細胞群の個数を一定に保ちながら、より多くの個数の細胞群を同じ領域に詰め込むか、または前記領域のサイズを小さくすると、融合が促進され、かつ捕捉される好中球群が増える。最後に、せん断速度が大きくなると、捕捉された好中球群を引き剥がす力が大きくなるだけでなく、自由に流動する好中球群が照射される時間が長くなる。前記過程が前の現象によってほぼ決定されていた場合、または前の現象の影響が大きくなっていた場合、前記現象によって、好中球群が（より迅速に）引き剥がされるようになり、かつ細胞カウントが少なくなる。

【0050】

マイクロ流体チップの実施形態の例
図１を再度参照するに、一実施形態では、実施形態１００は、ポリ（メチルメタクリレート）（ＰＭＭＡ）（ジョージア州アトランタにあるＭｃＭａｓｔｅｒ Ｃａｒｒ社製）を、チップのバッキング材として使用することにより製造され、前記バッキング材は、約５０μｍ〜約８０μｍ厚さの両面接着剤（ＤＳＡ）フィルム（ニュージャージー州スコッチプレインズにあるｉＴａｐｓｔｏｒｅ社製）に取り付けられて流路高さを確保している。これらの構成部材は共に、約２４×４０ｍｍの大きさに切断された。等しい幅の６個の細孔を、ＰＭＭＡ中を切開して作製し、この場合、一方の端部に位置する３個の細孔が流入口となり、そして反対側の端部に位置する３個の細孔が流出口となる。各流路が４．３ｍｍ長さ×２５ｍｍ長さの形状であるこれらの流路を、ＤＳＡ中を切開して作製し；組み付け中に、これらの流路を各組の入口細孔および出口細孔に位置合わせし、そしてＰＭＭＡ表面に固定した。一旦、プラズマ処理済みガラススライドを中央に配置し、そしてＤＳＡの残りの面に固定すると、マイクロ流体チップが形成され、そしてマイクロ流体チップにシラン化処理を行う状態になる。流路１００ａの長さは、約３０ｍｍになるように、このような長さが、好中球を固定するために十分なＣＤ６６ｂ細胞間相互作用を実現するので選択された。約４ｍｍの流路幅は、約１００μＬのＰＤサンプルの細胞捕捉を行うために十分な大きさの表面積を確保することができる。ガラススライド（マサチューセッツ州ローウェルにあるコーニング社製）を、酸素プラズマ（約１００ｍＷおよび１％濃度の酸素）で、約１分の時間をかけて、ＰＸ−２５０チャンバ（マサチューセッツ州コンコードにあるＭａｒｃｈ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ社製）内でプラズマ処理し、そしてチップ１００のキャップとして使用して、流路群１００ａの気密状態を確保した。

【0051】

マイクロ流体流路に官能基を導入する例
官能基を流路に導入するための材料。流路の１００％エタノール（ＥｔＯＨ）希釈洗浄液、およびジメチルスルホキシド（ＤＭＳＯ）、ＧＭＳＢ標準原液の溶媒は、Ｓｉｇｍａ−Ａｌｄｒｉｃｈ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｃｏｍｐａｎｙ（ミズーリ州セントルイス）から購入した。３−メルカプトプロピルトリメトキシシラン（３−ＭＰＳ）、シラン化剤をさらに、Ｓｉｇｍａ−Ａｌｄｒｉｃｈ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｃｏｍｐａｎｙ（ミズーリ州セントルイス）から購入した。Ｎ−ｙ−マレイミドブチリルオキシスクシンイミドエステル（ＧＭＢＳ）、カップリング剤は、Ｐｉｅｒｃｅ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（イリノイ州ロックフォード）から購入した。水性試薬を希釈して洗浄に用いる１Ｘリン酸緩衝生理食塩水（ＰＢＳ）は、Ｇｉｂｃｏ（ニューヨーク州グランドアイランド）から購入した。ニュートラビジン、ビオチン結合を利用した官能性タンパク質は、Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ（ニュージャージー州フェアローン）から購入した。非特異的結合反応／相互作用を防ぐための凍結乾燥ウシ血清アルブミン（ＢＳＡ）は、Ｓｉｇｍａ−Ａｌｄｒｉｃｈ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｃｏｍｐａｎｙ（ミズーリ州セントルイス）から購入した。臨床ＰＤサンプル中の好中球群を捕捉するために使用されるビオチン化抗ヒトがん胎児性抗原関連細胞接着分子８（ＣＥＡＣＡＭ−８）抗体は、Ｒ＆Ｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ（ミネソタ州ミネアポリス）から購入した。

【0052】

好中球を捕捉して分析するための材料。ＰＤサンプルをマイクロ流体チップ内で流動させるために使用されるシリンジポンプは、ＳｙｒｉｎｇｅＰｕｍｐ．ｃｏｍ（ニューヨーク州ファーミングデール）から購入した。ＰＤ（腹膜透析）液をマイクロ流体チップ内に注入するために使用される１ｍＬの容量のＬｕｅｒ Ｌｏｃｋ（ルアーロック）シリンジは、ＢＤ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ（ニュージャージー州フランクリンレイクス）から購入した。シリンジをマイクロ流体チップに接続するために使用される０．０１インチ（０．２５４ｍｍ）の内径を持つナイロンチューブは、Ｃｏｌｅ−Ｐａｒｍｅｒ（イリノイ州ヴァーノンヒルズ）から購入した。マイクロ流体チップは、Ｃａｒｌ Ｚｅｉｓｓ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｉｎｃ．（オハイオ州クリーブランド）から購入したＺｅｉｓｓ Ｌｅｎｓ Ｃｌｅａｎｅｒでクリーニングした。チップを撮像して好中球捕捉を計測するために使用される電荷結合素子（ＣＣＤ）は、Ｉｍｐｅｒｘ Ｉｎｃ．（フロリダ州ボカラトン）から購入し、そして８６．９ｋΩ抵抗および２．３Ｖ電源を備えるＬＥＤ光源を作り出す「ブラックボックス」内に組み込んだ。

【0053】

溶液調製。一旦、マイクロ流体チップを組み付けると、これらのマイクロ流体流路に官能基を導入するために必要な手順を、表２および３の概略に従って実施した。

【0054】

まず、シラン化溶液をピペットで各流路内に流し込み、そして３０分の時間をかけて培養した。シラン化溶液は、２００ｍＭ（２００ミリモル）の３−ＭＰＳをＥｔＯＨ（１００％エタノール）中に含む希釈液である。ＧＭＢＳ溶液は、２ｍＭのＧＭＢＳ溶液をＥｔＯＨ中に含む希釈液である。ニュートラビジン溶液は、ニュートラビジンをＰＢＳ中に１００μｇ／ｍＬの割合で含む溶液である。１％ＢＳＡ溶液は、ＢＳＡをＰＢＳ中に１０ｍｇ／ｍＬの割合で含む溶液である。抗体溶液は、ＣＥＡＣＡＭ−８抗体をＰＢＳ中に２００ｎｇ／ｍＬの割合で含む溶液である（原液の１０００倍希釈液）。

【0055】

全ての非結合３−ＭＰＳを流路から、ＥｔＯＨ（エタノール）を用いてフラッシュした。次に、ＧＭＢＳ溶液をピペットで各流路内に流し込み、そして３０分の時間をかけて培養した。未反応ＧＭＢＳを流路から、ＥｔＯＨ（エタノール）を用いてフラッシュした。次に、これらの流路を、ＰＢＳ（緩衝生理食塩水）で洗浄して有機溶媒を除去した。ニュートラビジン溶液をピペットで各流路内に流し込み、そして６０分の時間をかけて暗室内で（感光性を有しているので）培養して、ＧＭＢＳに固定した。非結合ニュートラビジンを流路からＰＢＳと一緒に洗い流した。次に、１％ＢＳＡ溶液をピペットで各流路内に流し込み、そして３０分の時間をかけて培養して、表面を安定化させた。非結合ＢＳＡをこれらの流路からＰＢＳ（緩衝生理食塩水）と一緒に洗い流した。次に、抗体溶液をピペットで各流路内に流し込み、３０分の時間をかけて培養し、再びピペットで各流路内に流し込み、そして３０分以上の時間をかけて培養した。

【0056】

【表2】

ＰＢＳ：リン酸緩衝生理食塩水
ＥｔＯＨ：１００％エタノール

表２．マイクロ流体チップを作製して最初に官能基を導入するための操作手順の例（全てのステップが室温で行われる）

【0057】

【表3】

表３．表面化学反応をマイクロ流体流路内で応用する操作手順の例

【0058】

好中球群をマイクロ流体流路内で捕捉する例
表４を参照すると、シリンジおよびシリンジポンプを取り付けている。各シリンジを２００μＬの臨床ＰＤサンプルで満たした（１サンプル当たり３つのシリンジ）。先が丸くなったルアーロック型３０ゲージ針をこれらのシリンジに取り付け；ナイロンチューブを各針の尖鋭端に嵌め込んだ。次に、これらのシリンジをシリンジポンプ内に装着した。前記ポンプは、プランジャー群の全ての高さが同じになり、かつ流体がナイロンチューブを流れるようになるまで作動させた。次に、各ナイロンチューブ部材の自由端を、マイクロ流体チップのそれぞれの各入口ポートにエポキシ樹脂で接着させた。２００μＬ容量のピペットの先端を、各出口ポートに配置して、劣化したサンプルを回収した。シリンジポンプは、１００μＬが各マイクロ流体流路内を流れてしまうまで作動させた。次に、チューブ先端およびピペット先端を、これらのマイクロ流体チップ入口から取り外し、マイクロ流体チップの表面を、Ｚｅｉｓｓ Ｌｅｎｓ Ｃｌｅａｎｅｒを使用してクリーニングした。最後に、上に説明したように、マイクロ流体チップをＣＣＤイメージセンサの上に配置し、そして画像をコンピュータに保存して定量化を行った。

【0059】

【表4】

表４．表面化学反応で官能基を導入した臨床腹膜透析液（ＰＤ）サンプルを試験する操作手順の例

【0060】

濁ったＰＤ透析液サンプルを分析する際に発揮されるマクロ流体チップの一実施形態のロバストな性能
ＰＤマイクロ流体チップについて提案される実施形態は、ＰＤ患者サンプルから採取されるサンプルが、繊維またはＲＢＣ（赤血球）のようなさらに別の粒子を含んでいても、正確な結果をもたらす能力を備えている。詳細には、図１０を参照すると、マイクロチップの一実施形態は、免疫測定用チップを含み、この免疫測定用チップでは、結合好中球は必ず、他の粒子が洗浄用緩衝液で除去されている状態でも表面に残留する。

【0061】

流体サンプルの不透明度が光学撮像の品質に及ぼす影響も解決した。粒子濃度が高いＰＤ液（腹膜透析液）は、洗浄用緩衝液を用いてフラッシュした後では、ＣＣＤ画像に影響を及ぼさないと判断された。しかしながら、ＰＤチップを、サンプルをフラッシュする前に撮像した場合、ＣＣＤ画像のノイズが極めて大きくなる。例えば、図１１Ａおよび１１Ｂに示すように、不透明度（濁度）が高いＰＤサンプルを、ＰＤチップの実施形態１００に注入し、そして注入後直ちに撮像して図１１Ａの画像を生成した。同じサンプルを、ＰＢＳ（緩衝生理食塩水）フラッシュステップの後にさらに撮像して、図１１Ｂの画像を生成した。濁度の上昇は、繊維がＰＤ透析液中に蓄積した結果であった。 図１１Ａの画像と図１１Ｂの画像を比較すると、ノイズの大幅な減少が、洗浄用緩衝液を投入した場合に生じることが分かる。流体の濁度が高いにも拘わらず、ＣＣＤ１５０はそれでも、表面への全ての捕捉物の明瞭な画像を形成することができた。

【0062】

ＦＡＣＳ（流動血球計算）結果も、ＰＤ液中の種々の粒子の影響を受けた。死細胞群によって多くの場合、ＦＡＣＳ（流動血球計算）画像にノイズが生じて、好中球群のような標的細胞群をゲートすることが困難になる。全粒子数が増える場合、細胞密度値を求めるために必要な時間がさらに長くなる。図１２Ａおよび１２Ｂは、リンパ球群、単核白血球群、および好中球群を含む代表的なサンプルを特徴付けるＦＡＣＳ（流動血球計算）プロットを示している。ＦＩＴＣ（フルオレセインイソチオシアネート：蛍光色素の一種）標識抗ヒトＣＤ６６抗体で染色した好中球群がゲートされ、そして対応するＦＳＣ対ＳＳＣ領域に表示される。図１２Ｃおよび１２Ｄは、患者から採取される濁ったＰＤサンプルを特徴付けした結果を表すＦＡＣＳプロットを示している。死細胞群だけでなく、さらに別の粒子によって、ノイズレベルがＦＳＣ対ＳＳＣの関係に見られるように大きくなって、細胞群をゲートするのが複雑になる（例えば、図１２ＣにおいてゲートされたＲ２領域の左側のプロット領域から分かるように）。このようなノイズレベルでは、特定の細胞カウントを求め、そして細胞濃度を正確に求めるのが困難になる。図１２Ｅおよび１２Ｆは、イコデキストリンを患者の透析液糖（従来のブドウ糖透析液ではなく）として使用する患者から得られるサンプルを特徴付けるＦＡＣＳプロットを示している。１モル当たりの質量が大きい糖であるイコデキストリンは、流動血球計算器に１つの現象として認識される。その結果、これらの現象の１００倍よりも多くの現象が、相当高いＷＢＣ（白血球）濃度を得るために必要とされる。

【0063】

図１３は、本発明の種々実施形態の動作性能の検証を示すプロットＡ〜Ｆを示している。図１３Ａは、本発明の実施形態によるＰＤサンプル中の好中球群を自動でカウントする場合と、手動で細胞カウントする場合を統計的に比較した結果を示すプロットである。手動カウントとソフトウェアによる細胞カウントとの間で強い相関（ｒ＝０．９６、ｐ＜０．０１）が観察された。図１３Ｂは、流路寸法および流量が好中球捕捉効率に及ぼす影響を示し、かつ上に説明した８０μｍ流路と比較して５０μｍ流路の場合に得られる捕捉効率が高いことを示すプロットである。図１３Ｂは、流路寸法および流量が好中球捕捉効率に及ぼす影響を示し、かつ上に説明した８０μｍ流路と比較して５０μｍ流路の場合に得られる捕捉効率が高いことを示すプロットである。さらに、５０μｍ高さの構造は、８０μｍ高さの流路構造（ｒ＝０．７４、ｐ＜０．０１）と比較して、流動血球計算器による好中球カウントとより強い相関（ｒ＝０．９０、ｐ＜０．０１）を示した。図１３Ｃは、ＰＤ患者サンプルに対して行われる好中球カウントを表すプロットである。非常に強い相関（ｒ＝０．９０、ｐ＜０．０５）が、サンプル好中球濃度とＰＤチップ細胞カウントとの間に観察された。図１３Ｄは、ＰＤチップの一実施形態の捕捉効率が表２に示すサンプル中の好中球濃度に応じて変化する様子を表すプロットである。ＰＤ患者サンプルで得られたマイクロチップカウントは、ＦＡＣＳ（流動血球計算器による）カウントと統計的に非常に強い相関（ｒ＝０．８３、ｐ＜０．０１）を示した。測定結果が図１３Ｅおよび１３Ｆに図示されている臨床サンプルの測定は、非常に強い相関（ｒ＝０．９０、ｐ＜０．０１）を流動血球計算器による結果（究極の判断基準）とマイクロチップから取得される０〜３００細胞数／μｌの範囲の好中球カウントとの間で示した。このような範囲は、臨床的に関連する検出範囲を含んでいる。

【0064】

種々実施形態の例によれば、マイクロ流体システム、および感染を早期に検出してＰＤ（腹膜透析）における衛生遵守率を文書化する方法が提供される。本開示において説明される腹膜透析療法の管理を向上させる在宅ヘルスケアポータルは、患者のヘルスケアを診療現場でモニタリングする臨床医を支援するように適合させる。本願発明者らは、ＰＤ液を患者の臨床でモニタリングするためにＰＯＣ（診療現場）で迅速な診断に基づいて行われる治療が存在しているということに全く気付いていない。想到される実施形態では、廃棄ＰＤ液を利用して、前記透析液中のＷＢＣ（白血球）群および好中球群をカウントすることができるようにする。ＰＤのこのような測定値に基づいて、前記システムはインジケータ（例えば、カラーインジケータ、赤色または緑色ＬＥＤ）を提供し、前記インジケータに応答して、対話が臨床医と患者との間で開始されて、感染の可能性に関する臨床判定が行われることにより、治療の遅れを減らすか、または無くすことができる。記録データは電子記録媒体に送信され、この記録媒体に、患者、介護者がアクセスすることができる。診断判定は依然として、患者と対話する医師および看護師によって行われることになる。提案する実施形態では、不確実な濁度測定方法または濁り測定方法に替えて別の方法を用いることにより、患者に利点をもたらして重症例、治療の遅れを回避し、かつ血液透析よりも患者に優しいＰＤ（腹膜透析）の特徴を引き出す方法を提供する。

【0065】

これらの実施形態について選択される特定の値が説明されているが、本発明の範囲内で、パラメータ群の全ての値を広範囲に変化させて異なる用途に適合させることができることを理解されたい。

【0066】

上に説明した本発明の方法の実施、および／または本発明のシステムの動作の実現化は、必要なアルゴリズムのステップ群を実行するように詳細かつ具体的にプログラムされるプロセッサを使用することにより可能になる。このようなプロセッサは、有形コンピュータ可読メモリに格納される命令群により制御することができる。この技術分野の当業者であれば、本発明の機能を定義する命令群またはプログラム群をプロセッサに様々な形式で供給することができ、これらの形式として、これらには限定されないが、非書込記憶媒体に永久的に格納される情報の形式、書込記憶媒体に消去再書込可能に格納される情報の形式、またはコンピュータに、有線または無線コンピュータネットワークを含む通信媒体を介して伝送される情報の形式を挙げることができることを容易に理解できるであろう。さらに、本発明は、ソフトウェアとして具体化することができるが、本発明を実施するために必要な機能は、任意であるが、または別の構成として、適切なファームウェア要素および／またはハードウェア要素（例えば、組み合わせ論理、特定用途向け集積回路、およびフィールドプログラマブルゲートアレイのような）を使用して部分的に、または全体的に具体化することができる。

【0067】

本発明は、例示的な上記実施形態を通して説明されているが、この技術分野の当業者であれば、例示される実施形態の変形および変更は、開示される発明コンセプトから逸脱しない範囲で行うことができることを理解できるであろう。したがって、本発明は、開示される実施形態（群）に限定されるものとして捉えられてはならない。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図6】

【図7A】

【図7B】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11A】

【図11B】

【図12A】

【図12B】

【図12C】

【図12D】

【図12E】

【図12F】

【図13】