特開 2024-84811 情報処理方法、情報処理装置及びシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024084811

(43)【公開日】2024-06-25

(54)【発明の名称】情報処理方法、情報処理装置及びシステム

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/64 20060101AFI20240618BHJP

   G01N 15/10 20240101ALI20240618BHJP

   G01N 15/14 20240101ALI20240618BHJP

   C12M 1/34 20060101ALI20240618BHJP

   C12Q 1/04 20060101ALI20240618BHJP

   G06F 16/906 20190101ALI20240618BHJP

【ＦＩ】

G01N21/64 Z

G01N15/10 B

G01N15/14 C

C12M1/34 B

C12Q1/04

G06F16/906

【審査請求】有

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2024060574

(22)【出願日】2024-04-04

(62)【分割の表示】P 2021525738の分割

【原出願日】2019-11-08

(31)【優先権主張番号】62/782688

(32)【優先日】2018-12-20

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】16/445075

(32)【優先日】2019-06-18

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(71)【出願人】

【識別番号】000002185

【氏名又は名称】ソニーグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】山根 健治

(72)【発明者】

【氏名】榎 潤一郎

(72)【発明者】

【氏名】村田 澪

(72)【発明者】

【氏名】二村 孝治

(72)【発明者】

【氏名】ベルトリ グレゴリー

(57)【要約】      （修正有）

【課題】測定データを次元圧縮したデータを用いてクラスタリングを行うことが可能であり、かつクラスタリング結果に対して測定データに遡った検証も可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】細胞からの光をセンシングした結果である第１のデータと、第１のデータを複数の蛍光に分離した結果である第２のデータとを対応付けて保持する情報保持部と、第２のデータに基づいて、細胞を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、クラスタリング部によるクラスタリング結果を出力する出力部と、を備え、出力部は、複数のクラスタのうちからユーザが選択したクラスタに含まれる細胞の第１のデータ又は第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力する、情報処理装置。
【選択図】図1

【特許請求の範囲】

【請求項1】

細胞からの光をセンシングした結果である第１のデータと、前記第１のデータを複数の蛍光に分離した結果である第２のデータとを対応付けて保持する情報保持部と、
前記第２のデータに基づいて、前記細胞を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、
前記クラスタリング部によるクラスタリング結果を出力する出力部と、
を備え、
前記出力部は、前記複数のクラスタのうちからユーザが選択したクラスタに含まれる前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力する、情報処理装置。

【請求項2】

前記第１のデータの次元数は、前記第２のデータの次元数よりも多い、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記第１のデータは、前記細胞からの光の分光スペクトルデータである、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記第２のデータは、前記複数の蛍光のうちから選択された蛍光の組み合わせにて出力される、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記クラスタリング結果は、画像表示にて出力される、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記情報保持部にて前記第１のデータ及び前記第２のデータを保持された第１サンプル及び第２サンプルを互いに比較するサンプル比較部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記サンプル比較部は、前記第１サンプルの細胞を複数のクラスタにクラスタリングし、前記第２サンプルの細胞を、前記第１サンプルのクラスタリング結果に基づく前記複数のクラスタにマッピングする、請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記サンプル比較部は、前記第１サンプルのクラスタリング結果と、前記第２サンプルのマッピング結果とを比較することで、前記第１サンプル及び前記第２サンプルの間の変化量が閾値以上となるクラスタを特定し、
前記出力部は、特定された前記クラスタに含まれる前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力する、請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記サンプル比較部は、前記第１サンプルのクラスタリング結果に基づく複数のクラスタに前記第２サンプルをマッピングする第１のクラスタリングと、前記第２サンプルのクラスタリング結果に基づく複数のクラスタに前記第１サンプルをマッピングする第２のクラスタリングとをそれぞれ行う、請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記サンプル比較部は、前記第１のクラスタリング及び前記第２のクラスタリングの各々において、前記第１サンプル及び前記第２サンプルのクラスタリング結果及びマッピング結果をそれぞれ比較することで、前記第１サンプル及び前記第２サンプルの間の変化量が閾値以上となるクラスタを特定し、
前記出力部は、特定された前記クラスタに含まれる前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力する、請求項９に記載の情報処理装置。

【請求項11】

前記サンプル比較部にて特定された前記クラスタに含まれる前記細胞に関する情報を、前記細胞を特定するためのデータベースに投入する細胞照会部をさらに備える、請求項８に記載の情報処理装置。

【請求項12】

前記細胞照会部は、前記データベースへの照会結果に基づいて、前記クラスタに含まれる前記細胞の細胞種を特定し、
前記出力部は、細胞種を特定された前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力する、請求項１１に記載の情報処理装置。

【請求項13】

前記データベースに投入される前記細胞に関する情報は、前記第２のデータに基づいて生成される、請求項１１に記載の情報処理装置。

【請求項14】

前記データベースに投入される前記細胞に関する情報は、前記複数の蛍光の各々に対応するマーカ分子の発現量に関する情報である、請求項１３に記載の情報処理装置。

【請求項15】

細胞から光をセンシングした結果である第１のデータと、前記第１のデータを複数の蛍光に分離した結果である第２のデータとを対応付けて保持することと、
前記第２のデータに基づいて、前記細胞を複数のクラスタにクラスタリングすることと、
前記クラスタリングによるクラスタリング結果を出力することと、
前記複数のクラスタのうちからユーザが選択したクラスタに含まれる前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力することと、
を含む、情報処理方法。

【請求項16】

コンピュータを、
細胞からの光をセンシングした結果である第１のデータと、前記第１のデータを複数の蛍光に分離した結果である第２のデータとを対応付けて保持する情報保持部と、
前記第２のデータに基づいて、前記細胞を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、
前記クラスタリング部によるクラスタリング結果を出力する出力部と、
として機能させ、
前記出力部を、前記複数のクラスタのうちからユーザが選択したクラスタに含まれる前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力するように機能させる、プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

【0003】

医学又は生化学等の分野では、大量の細胞の特性を迅速に測定するために、フローサイトメータを用いることが一般的になっている。フローサイトメータは、フローセルを流れる細胞に光線を照射し、該細胞から発せられる蛍光又は散乱光などを検出することで、細胞の特性を光学的に測定する装置である。

【0004】

近年、フローサイトメータでは、一度に測定可能な蛍光の数が増加している。これにより、測定データの次元数が増加することで、組み合わせ爆発が生じるため、フローサイトメータで測定されたデータを人の手で解析することが困難になってきている。

【0005】

そのため、下記の非特許文献１に開示されるように、フローサイトメータで測定された多次元データを機械学習によるクラスタリングによって解析することが検討されている。

【0006】

ただし、各次元におけるノイズ量が同じである場合、次元数が多いデータの方がクラスタリングの性能が低下してしまう。そのため、フローサイトメータの測定データをクラスタリングする場合、測定データに対して蛍光分離等を行うことで次元数を削減し、次元圧縮を行ったデータをクラスタリングすることが一般的である。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0007】

【非特許文献1】El-ad David Amir, et al, "viSNE enables visualization of high dimensional single-cell data and reveals phenotypic heterogeneity of leukemia", Nature Biotechnology, 2013 Jun, 31(6), 545-552

【発明の概要】

【0008】

しかし、多次元データに対して次元圧縮を行った場合、次元圧縮に伴って測定データに含まれる情報の一部が欠落してしまう。そのため、例えば、多次元データのクラスタリング結果が適切ではない場合、ユーザは、フローサイトメータの測定データに遡って、クラスタリング結果の妥当性を検証することが困難となっていた。

【0009】

そこで、本開示では、測定データを次元圧縮したデータを用いてクラスタリングを行うことが可能であり、かつクラスタリング結果に対して測定データに遡った検証も可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提案する。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本開示によれば、細胞からの光をセンシングした結果である第１のデータと、前記第１のデータを複数の蛍光に分離した結果である第２のデータとを対応付けて保持する情報保持部と、前記第２のデータに基づいて、前記細胞を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、前記クラスタリング部によるクラスタリング結果を出力する出力部と、を備え、前記出力部は、前記複数のクラスタのうちからユーザが選択したクラスタに含まれる前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力する、情報処理装置が提供される。

【0011】

また、本開示によれば、細胞から光をセンシングした結果である第１のデータと、前記第１のデータを複数の蛍光に分離した結果である第２のデータとを対応付けて保持することと、前記第２のデータに基づいて、前記細胞を複数のクラスタにクラスタリングすることと、前記クラスタリングによるクラスタリング結果を出力することと、前記複数のクラスタのうちからユーザが選択したクラスタに含まれる前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力することと、を含む、情報処理方法が提供される。

【0012】

また、本開示によれば、コンピュータを、細胞からの光をセンシングした結果である第１のデータと、前記第１のデータを複数の蛍光に分離した結果である第２のデータとを対応付けて保持する情報保持部と、前記第２のデータに基づいて、前記細胞を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、前記クラスタリング部によるクラスタリング結果を出力する出力部と、として機能させ、前記出力部を、前記複数のクラスタのうちからユーザが選択したクラスタに含まれる前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力するように機能させる、プログラムが提供される。

【0013】

本開示によれば、測定データと、該測定データを次元圧縮したデータとを対応付けて保持することができる。

【0014】

以上説明したように本開示によれば、測定データを次元圧縮したデータを用いてクラスタリングを行うことが可能であり、かつクラスタリング結果に対して測定データに遡った検証も可能である。

【0015】

なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本開示の一実施形態に係る情報処理装置を含むシステムの構成例を概略的に示す模式図である。

【図2】同実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。

【図3A】測定装置の第１の検出機構を説明する説明図である。

【図3B】測定装置の第２の検出機構を説明する説明図である。

【図4A】波長帯域ごとの蛍光の漏れ込みを補正し、各蛍光物質の発現量を導出する方法を説明する説明図である。

【図4B】波長帯域ごとの蛍光の漏れ込みを補正し、各蛍光物質の発現量を導出する方法を説明する説明図である。

【図5A】蛍光の分光スペクトルから各蛍光物質の発現量を導出する方法を説明する説明図である。

【図5B】蛍光の分光スペクトルから各蛍光物質の発現量を導出する方法を説明する説明図である。

【図6】情報保持部が保持するデータの一例を示す説明図である。

【図7A】情報処理装置によるクラスタリング結果を表す画像表示の一例を示す説明図である。

【図7B】情報処理装置によるクラスタリング結果を表す画像表示の一例を示す説明図である。

【図8A】第１のデータである蛍光に関する情報を示す画像表示の一例を示す説明図である。

【図8B】第２のデータである各蛍光物質の発現量に関する情報を示す画像表示の一例を示す説明図である。

【図9】同実施形態に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャート図である。

【図10】第１の変形例に係る情報処理装置の構成例を模式的に示すブロック図である。

【図11】第１の変形例に係る情報処理装置の動作の概要を説明する説明図である。

【図12】第１の変形例に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャート図である。

【図13】第１の変形例に係る情報処理装置の他の動作例を示すフローチャート図である。

【図14】第２の変形例に係る情報処理装置の構成例を模式的に示すブロック図である。

【図15】第２の変形例に係る情報処理装置の動作の概要を説明する説明図である。

【図16】第２の変形例に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャート図である。

【図17】同実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示したブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
１．全体システムの構成例
２．情報処理装置の構成例
３．情報処理装置の動作例
４．変形例
４．１．第１の変形例
４．２．第２の変形例
５．ハードウェア構成例

【0018】

＜１．全体システムの構成例＞
まず、図１を参照して、本開示の一実施形態に係る情報処理装置を含むシステム１００の構成について説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理装置を含むシステム１００の構成例を概略的に示す模式図である。

【0019】

図１に示すように、本実施形態に係るシステム１００は、測定装置１０と、情報処理装置２０と、端末装置３０、４０と、を備える。測定装置１０、情報処理装置２０及び端末装置３０、４０は、ネットワークＮを介して、相互に通信可能となるように接続されている。ネットワークＮは、例えば、移動体通信網、インターネット又はローカルエリアネットワーク等の情報通信網であってもよく、又はこれらの複数種のネットワークの組み合わせであってもよい。

【0020】

測定装置１０は、測定対象の細胞等から各色の蛍光を検出することが可能な測定装置である。測定装置１０は、例えば、蛍光染色した細胞をフローセルに高速で流し、流れる細胞に光線を照射することで、細胞から各色光の蛍光を検出するフローサイトメータであってもよい。

【0021】

情報処理装置２０は、測定装置１０にて測定された細胞の蛍光に関する情報に基づいて、測定対象の細胞の各々をクラスタリングする。これにより、情報処理装置２０は、測定装置１０にて測定された細胞の各々を複数の集団（すなわち、クラスタ）に分割することができる。また、情報処理装置２０は、測定装置１０にて測定された測定データと、クラスタリングに適するように該測定データを次元圧縮等したクラスタリング用データとを対応付けて保持する。これにより、情報処理装置２０は、測定データを次元圧縮等することでクラスタリングにかかる時間及びコストを低減しつつ、解析結果の妥当性を判断する際に次元圧縮前の測定データを参照することを可能とする。情報処理装置２０は、例えば、大容量のデータを高速で処理可能なサーバ等であってもよい。

【0022】

端末装置３０、４０は、例えば、情報処理装置２０によるクラスタリング結果が出力される表示装置等である。例えば、端末装置３０、４０は、情報処理装置２０から受信した解析結果を画像又は文字等で表示する表示部を備えるコンピュータ、ラップトップ、スマートフォン又はタブレット端末などであってもよい。

【0023】

本実施形態に係る情報処理装置２０を含むシステム１００では、まず、情報処理装置２０は、病院、クリニック又は研究所の各々に設けられた測定装置１０にて測定された測定データをネットワークＮ経由で取得する。その後、情報処理装置２０は、取得した測定データをクラスタリングし、クラスタリング結果を端末装置３０、４０に出力する。クラスタリングは、情報処理の負荷が高いため、専用のサーバ等で構成された情報処理装置２０によって集中的に実行することで、システム１００全体の効率性を向上させることができる。さらに、情報処理装置２０は、ユーザの選択に基づいて、測定データと、測定データを情報処理したクラスタリング用データとの出力を制御する。これによれば、情報処理装置２０は、ユーザの要望に沿った情報を適宜切り替えて出力することが可能である。

【0024】

なお、上記では、測定装置１０、情報処理装置２０及び端末装置３０、４０は、ネットワークＮを介して相互に接続されているとしたが、本開示に係る技術は、かかる例示に限定されない。例えば、測定装置１０、情報処理装置２０及び端末装置３０、４０は、直接接続されていてもよい。

【0025】

＜２．情報処理装置の構成例＞
次に、図２を参照して、本実施形態に係る情報処理装置２０の構成例について説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理装置２０の構成例を示すブロック図である。

【0026】

図２に示すように、情報処理装置２０は、入力部２０１と、蛍光分離部２０３と、情報保持部２０５と、クラスタリング部２０７と、出力部２０９と、を備える。なお、情報処理装置２０の機能の一部（例えば、後述する蛍光分離部２０３の機能）は、測定装置１０に備えられていてもよい。

【0027】

入力部２０１は、測定装置１０から測定対象である細胞の測定結果を取得する。具体的には、入力部２０１は、測定対象である細胞の蛍光に関する情報を測定装置１０から取得する。入力部２０１は、例えば、ネットワークＮを介して測定装置１０から情報を取得するための接続ポート又は通信装置等を含む外部入力インタフェースにて構成されてもよい。

【0028】

ここで、入力部２０１にて取得される蛍光に関する情報の内容は、測定装置１０での蛍光の検出機構によって異なる。蛍光に関する情報の具体的な内容について、図３Ａ及び図３Ｂに示す測定装置１０での蛍光の検出機構と併せて説明する。図３Ａは、測定装置１０の第１の検出機構を説明する説明図であり、図３Ｂは、測定装置１０の第２の検出機構を説明する説明図である。

【0029】

図３Ａに示すように、第１の検出機構では、光源１１からサンプル１３に光線を照射することで得られた蛍光をダイクロイックミラー１５で分光することで、所定の波長帯域ごとに光検出器１７にて蛍光の強度を測定する。

【0030】

ダイクロイックミラー１５は、特定の波長帯域の光を反射し、その他の波長帯域の光を透過させる鏡であり、光検出器１７は、例えば、光電子増倍管又はフォトダイオード等である。第１の測定方法では、サンプル１３からの蛍光の光路上に、異なる波長帯域の光を反射するダイクロイックミラー１５を設けることで、サンプル１３からの蛍光を波長帯域ごとに分光することができる。例えば、第１の検出機構では、サンプル１３からの光が入射する側から順に、赤色に対応する波長帯域の光を反射するダイクロイックミラー１５、緑色に対応する波長帯域の光を反射するダイクロイックミラー１５、及び青色に対応する波長帯域の光を反射するダイクロイックミラー１５をそれぞれ設けることで、サンプル１３からの蛍光を波長帯域ごとに分光してもよい。

【0031】

このような第１の検出機構にて測定装置１０が蛍光を検出する場合、入力部２０１にて取得される蛍光に関する情報は、波長帯域ごとの蛍光の強度に関する情報となる。

【0032】

また、図３Ｂに示すように、第２の検出機構では、光源１１からサンプル１３に光線を照射することで得られた蛍光をプリズム１６で分光することで、光検出器アレイ１８にて連続的な蛍光スペクトルを測定する。

【0033】

プリズム１６は、入射する光を分散させる光学部材であり、光検出器アレイ１８は、複数の光検出器（電子増倍管又はフォトダイオード）をアレイ状に配置したセンサである。第２の検出機構では、サンプル１３からの蛍光をプリズム１６にて分散させ、光検出器アレイ１８にて検出することで、サンプル１３からの蛍光を連続的なスペクトルとして検出することができる。

【0034】

このような第２の検出機構にて測定装置１０が蛍光を検出する場合、入力部２０１にて取得される蛍光に関する情報は、蛍光の分光スペクトルに関する情報となる。

【0035】

蛍光分離部２０３は、測定装置１０にて測定された蛍光に含まれる蛍光の各々を分離することで、蛍光の各々に対応する蛍光物質の発現量を導出する。測定対象の細胞は、複数の蛍光物質によって標識されており、各蛍光物質から発せられる蛍光の波長分布は、互いに重なり合っている。そのため、蛍光分離部２０３は、各蛍光物質から発せられる蛍光の波長分布の重なりを補正し、蛍光の各々の正味の光量を導出することで、各蛍光物質の発現量、及び各蛍光物質で標識した生体分子等の発現量を導出することができる。

【0036】

より具体的には、入力部２０１にて取得された蛍光に関する情報が波長帯域ごとの蛍光の強度に関する情報である場合、蛍光分離部２０３は、図４Ａ及び図４Ｂを参照して説明する方法で、各蛍光物質の発現量を導出することができる。図４Ａ及び図４Ｂは、波長帯域ごとの蛍光の漏れ込みを補正し、各蛍光物質の発現量を導出する方法を説明する説明図である。

【0037】

図４Ａに示すように、蛍光に関する情報が波長帯域ごとに検出された蛍光の強度である場合、波長帯域ごとに光を検出する光検出器ＦＬ１、ＦＬ２、ＦＬ３からの信号は、蛍光物質Ｄｙｅ１、Ｄｙｅ２、Ｄｙｅ３の蛍光に対応する。ただし、蛍光物質Ｄｙｅ１、Ｄｙｅ２、Ｄｙｅ３からの蛍光は、波長分布を有するため、光検出器ＦＬ１、ＦＬ２、ＦＬ３が検出した信号には、他の蛍光物質からの蛍光も入り込んでいる。

【0038】

そのため、図４Ｂに示すように、まず、蛍光分離部２０３は、蛍光物質Ｄｙｅ１、Ｄｙｅ２、Ｄｙｅ３からの蛍光が光検出器ＦＬ１、ＦＬ２、ＦＬ３の各々の波長帯域にどの程度入り込むのかを示す漏れ込みマトリックス情報（Ｓｐｉｌｌｏｖｅｒ ｍａｔｒｉｘ）を取得する。次に、蛍光分離部２０３は、漏れ込みマトリックス情報に基づいて、光検出器ＦＬ１、ＦＬ２、ＦＬ３が検出した信号を蛍光物質Ｄｙｅ１、Ｄｙｅ２、Ｄｙｅ３の各々からの蛍光に分離する。これにより、蛍光分離部２０３は、蛍光物質Ｄｙｅ１、Ｄｙｅ２、Ｄｙｅ３からの正味の蛍光量を導出することができるため、蛍光物質Ｄｙｅ１、Ｄｙｅ２、Ｄｙｅ３の発現量を導出することができる。

【0039】

また、入力部２０１にて取得された蛍光に関する情報が蛍光の分光スペクトルに関する情報である場合、蛍光分離部２０３は、図５Ａ及び図５Ｂを参照して説明する方法で、各蛍光物質の発現量を導出することができる。図５Ａ及び図５Ｂは、蛍光の分光スペクトルから各蛍光物質の発現量を導出する方法を説明する説明図である。

【0040】

図５Ａに示すように、蛍光に関する情報が蛍光の分光スペクトルである場合、光検出器アレイの複数の光検出器Ｃｈａｎｎｅｌ１、２、３等で検出された信号は、各蛍光物質Ｄｙｅ１、Ｄｙｅ２、Ｄｙｅ３からの蛍光の重ね合わせとなっている。

【0041】

そのため、図５Ｂに示すように、まず、蛍光分離部２０３は、検出する各蛍光物質Ｄｙｅ１、Ｄｙｅ２、Ｄｙｅ３のリファレンススペクトル（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ）を取得する。リファレンススペクトルは、各蛍光物質Ｄｙｅ１、Ｄｙｅ２、Ｄｙｅ３の単体での蛍光の分光スペクトルを示す。次に、蛍光分離部２０３は、検出された蛍光の分光スペクトルにおける各蛍光物質Ｄｙｅ１、Ｄｙｅ２、Ｄｙｅ３のリファレンススペクトルの重ね合わせを推定することで、各蛍光物質Ｄｙｅ１、Ｄｙｅ２、Ｄｙｅ３の発現量を導出することができる。

【0042】

これによれば、蛍光分離部２０３は、入力部２０１にて取得された蛍光に関する情報の内容が上記のいずれであっても、細胞が発する蛍光の各々に対応する蛍光物質の発現量を導出することができる。

【0043】

情報保持部２０５は、入力部２０１にて取得された蛍光に関する情報と、蛍光分離部２０３が導出した各蛍光物質の発現量に関する情報とを対応付けて保持する。具体的には、情報保持部２０５は、測定装置１０がサンプルをセンシングしたことで得られた細胞からの蛍光に関する情報を第１のデータとして保持し、細胞からの蛍光を複数の蛍光に分離することで得られた各蛍光物質の発現量に関する情報を第２のデータとして保持する。このとき、情報保持部２０５は、第１のデータと、第１のデータから導出された第２のデータとを互いに対応付けることで、これらのデータを統合されたデータとして保持する。

【0044】

例えば、情報保持部２０５は、図６に示すような形式で、第１のデータ及び第２のデータを統合したデータを保持してもよい。図６は、情報保持部２０５が保持するデータの一例を示す説明図である。

【0045】

図６に示すように、情報保持部２０５が保持するデータでは、細胞ごとに識別情報である「細胞ＩＤ」が割り振られている。また、第１のデータとして、光検出器の各々で検出された蛍光強度「ＰＭＴ１」～「ＰＭＴＮ」が細胞ごとに保持されている。さらに、第２のデータとして、各蛍光物質の発現量「色素１」～「色素Ｍ」が細胞ごとに保持されている。

【0046】

ここで、第１のデータは、Ｎ個の蛍光強度「ＰＭＴ１」～「ＰＭＴＮ」の情報を含むＮ次元のデータであり、第２のデータは、Ｍ個の発現量「色素１」～「色素Ｍ」の情報を含むＭ次元のデータである。第２のデータの次元数Ｍは、蛍光分離部２０３の蛍光分離によって、第１のデータの次元数Ｎよりも小さくなっている。

【0047】

ここで、次元数が小さいほど、クラスタリングの効率及び精度が高くなるため、後段で説明するクラスタリング部２０７では、第２のデータを用いて細胞をクラスタリングする。ただし、第２のデータは、蛍光分離部２０３による蛍光分離にて次元圧縮されているため、情報の欠落等が発生している可能性がある。そのため、情報保持部２０５は、両者を対応付けて保持することによって、クラスタリングの効率及び精度を高めつつ、測定装置１０の測定データに遡ったクラスタリングの検証又は確認を容易に行うことを可能にする。

【0048】

なお、情報保持部２０５にて対応付けられて保持される第１のデータ及び第２のデータは、入力部２０１及び蛍光分離部２０３から出力された情報でなくともよい。例えば、測定装置１０が蛍光分離部２０３を備える場合、情報処理装置２０は、測定装置１０から細胞の蛍光に関する情報と、該細胞の各蛍光物質の発現量に関する情報とを取得し、情報保持部２０５は、取得したこれらの情報を第１のデータ及び第２のデータとして対応付けて保持してもよい。または、情報処理装置２０は、外部の記憶装置に記憶された細胞の蛍光に関する情報と、該細胞の各蛍光物質の発現量に関する情報とを取得し、情報保持部２０５は、取得したこれらの情報を第１のデータ及び第２のデータとして対応付けて保持してもよい。

【0049】

クラスタリング部２０７は、蛍光分離部２０３にて導出された細胞の各蛍光物質の発現量に基づいて、細胞をクラスタリングする。すなわち、クラスタリング部２０７は、情報保持部２０５が保持する第２のデータに基づいて、細胞をクラスタリングする。細胞の各蛍光物質の発現量を示す第２のデータは、多次元データであるため、情報処理装置２０は、機械学習に基づくクラスタリング技術を用いることで、マニュアルよりも迅速に細胞を複数の集団（クラスタ）に分割することができる。

【0050】

クラスタリング部２０７で用いられるクラスタリング手法は、特に限定されず、公知のクラスタリング手法であってもよい。例えば、クラスタリング部２０７は、ｗａｒｄ法、群平均法、単リンク法、若しくはｋ－ｍｅａｎｓ法などの一般的なクラスタリング手法を用いてクラスタリングしてもよく、又は自己組織化マップ（ｓｅｌｆ－ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｍａｐ）法を用いてクラスタリングしてもよい。

【0051】

出力部２０９は、クラスタリング部２０７によるクラスタリング結果を端末装置３０、４０等に出力する。例えば、端末装置３０、４０では、出力されたクラスタリング結果は、画像表示としてユーザに提示されてもよい。

【0052】

例えば、クラスタリング部２０７によるクラスタリング結果は、図７Ａ及び図７Ｂに示す画像表示にて表示されてもよい。図７Ａ及び図７Ｂは、情報処理装置２０によるクラスタリング結果を表す画像表示の一例を示す説明図である。

【0053】

例えば、図７Ａに示すように、クラスタリング部２０７によるクラスタリング結果は、表形式の表示で表されてもよい。

【0054】

図７Ａに示す表示では、１００個の細胞の集団が１０のクラスタに分割されており、クラスタ及び細胞の各々に付された識別番号にて、各クラスタへの細胞の所属が示されている。具体的には、図７Ａに示す表示では、識別番号「１」のクラスタには、識別番号「１」及び「２」の細胞が所属しており、識別番号「２」のクラスタには、識別番号「３」～「６」の細胞が所属しており、識別番号「１０」のクラスタには、識別番号「１００」の細胞が所属している。このような表形式の表示によれば、細胞の各々の各クラスタへの所属を簡潔に示すことができる。

【0055】

例えば、図７Ｂに示すように、クラスタリング部２０７によるクラスタリング結果は、ミニマムスパニングツリー（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｓｐａｎｎｉｎｇ Ｔｒｅｅ）表示にて表されてもよい。

【0056】

図７Ｂに示す表示では、複数の色で塗り分けられたレーダチャートが互いに接続された樹状に配列されている。各レーダチャートは、各細胞の各々を表しており、具体的には、各レーダチャートの分布及び大きさは、細胞の各蛍光物質の発現量に対応するベクトルを表している。ここで、各色で塗り分けられた領域は、各細胞が所属するクラスタの各々を表す。例えば、同じ色（図７Ｂでは同じハッチング）で塗り分けられたレーダチャートで示される細胞は、同じクラスタに所属していることを表す。

【0057】

さらに、図７Ｂに示す表示では、レーダチャート間の表示上の距離が、レーダチャートで表される細胞間の類似度に対応している。すなわち、互いに接近したレーダチャートが表す細胞は、互いに類似しており、互いに離れたレーダチャートが表す細胞は、互いに類似していないことを示している。このようなミニマムスパニングツリー表示によれば、細胞のクラスタへの所属に加えて、細胞の互いの類似関係を示すことができる。

【0058】

また、出力部２０９は、ユーザが選択したクラスタについて、該クラスタに含まれる細胞のデータを端末装置３０、４０等にさらに出力する。具体的には、出力部２０９は、ユーザが表示対象として選択したクラスタに含まれる細胞のデータとして、第１のデータ若しくは第２のデータのいずれか又は両方を端末装置３０、４０等にさらに出力する。出力部２０９が第１のデータ、第２のデータ、又は第１のデータと第２のデータとの両方のいずれを端末装置３０、４０に出力するのかは、例えば、ユーザによって選択されてもよい。

【0059】

例えば、出力部２０９は、第１のデータを図８Ａに示す画像表示として端末装置３０、４０に出力してもよい。図８Ａは、第１のデータである蛍光に関する情報を示す画像表示の一例を示す説明図である。

【0060】

図８Ａに示すように、出力部２０９は、各細胞の蛍光の分光スペクトルデータを重ね合わせ、ヒートマップとして表現した画像表示を端末装置３０、４０に出力してもよい。図８Ａに示す画像表示を参照することで、ユーザは、測定自体に不具合があったか否か等を容易に判断することが可能である。

【0061】

出力部２０９は、第２のデータを図８Ｂに示す画像表示として端末装置３０、４０に出力してもよい。図８Ｂは、第２のデータである各蛍光物質の発現量に関する情報を示す画像表示の一例を示す説明図である。

【0062】

図８Ｂに示すように、出力部２０９は、細胞の各蛍光物質のうち２つの蛍光物質の発現量を縦軸及び横軸に採り、散布図として表現した画像表示を端末装置３０、４０に出力してもよい。図８Ｂに示す画像表示を参照することで、ユーザは、クラスタリングが妥当か否か等を容易に判断することが可能である。

【0063】

以上の構成を備える情報処理装置２０によれば、ユーザは、クラスタリング結果から蛍光分離等されていない測定データまで遡って、情報を参照することができるため、クラスタリングの信頼性、及び測定結果の信頼性の判断をより容易に行うことが可能となる。したがって、本実施形態に係る情報処理装置２０は、クラスタリング結果に対する情報のトレーサビリティを向上させることができる。

【0064】

＜３．情報処理装置の動作例＞
次に、図９を参照して、本実施形態に係る情報処理装置２０の動作例について説明する。図９は、本実施形態に係る情報処理装置２０の動作例を示すフローチャート図である。

【0065】

図９に示すように、まず、入力部２０１は、測定装置１０から第１のデータを取得する（Ｓ１０１）。具体的には、第１のデータとは、測定対象である細胞の蛍光に関する情報であり、例えば、細胞からの蛍光の分光スペクトルデータであってもよい。次に、蛍光分離部２０３は、第１のデータを蛍光分離することで、第２のデータを生成する（Ｓ１０３）。具体的には、第２のデータとは、細胞における蛍光物質の発現量に関する情報であり、蛍光分離部２０３は、第１のデータの分光スペクトルから蛍光の各々を分離することで、第２のデータを生成することができる。

【0066】

続いて、情報保持部２０５は、第１のデータと、該第１のデータから生成された第２のデータとを対応付けて保持する（Ｓ１０５）。次に、クラスタリング部２０７は、第２のデータに基づいて、細胞をクラスタリングする（Ｓ１０７）。具体的には、クラスタリング部２０７は、細胞における各蛍光物質の発現量に基づいて、細胞をクラスタリングする。クラスタリング部２０７によるクラスタリングの手法は、特に限定されず、公知の手法を用いることが可能である。

【0067】

その後、出力部２０９は、クラスタリング部２０７によるクラスタリング結果を端末装置３０、４０等に出力する（Ｓ１０９）。このとき、画像表示等にてクラスタリング結果が出力された端末装置３０、４０を確認したユーザから更なる出力対象となるクラスタが選択され（Ｓ１１１）、第１のデータ又は第２のデータのいずれを出力するのか選択された（Ｓ１１３）とする。これにより、出力部２０９は、ユーザから出力を選択されたデータが第１のデータか否かを確認し（Ｓ１１３）、選択されたデータが第１のデータである場合（Ｓ１１３／Ｙｅｓ）、選択されたクラスタに所属する各細胞の第１のデータを端末装置３０、４０等に出力する（Ｓ１２１）。一方、選択されたデータが第２のデータである場合（Ｓ１１３／Ｎｏ）、出力部２０９は、第２のデータの蛍光物質の組み合わせをユーザに選択させ（Ｓ１１７）、第２のデータのうち、選択された組み合わせの蛍光物質の発現量のデータを端末装置３０、４０等に出力する（Ｓ１１９）。

【0068】

以上の動作によれば、情報処理装置２０は、クラスタリング結果から、第１のデータ及び第２のデータに遡って、情報をユーザに提示することが可能である。したがって、本実施形態に係る情報処理装置２０は、クラスタリング結果に対する情報のトレーサビリティを向上させることができる。

【0069】

＜４．変形例＞
（４．１．第１の変形例）
次に、図１０～図１３を参照して、本実施形態に係る情報処理装置２０の第１の変形例について説明する。図１０は、第１の変形例に係る情報処理装置２１の構成例を模式的に示すブロック図である。

【0070】

図１０に示すように、第１の変形例に係る情報処理装置２１は、サンプル比較部２１１をさらに備える点が図２で示した情報処理装置２０と異なる。以下では、第１の変形例にて特徴的なサンプル比較部２１１について説明し、図２で示した情報処理装置２０と実質的に同様のその他の構成については説明を省略する。

【0071】

サンプル比較部２１１は、複数のサンプルのクラスタリング結果を比較し、比較した複数のサンプル間で差異が存在するクラスタを特定する。具体的には、第１サンプルと第２サンプルとを比較する場合、まず、サンプル比較部２１１は、クラスタリング部２０７による第１サンプルのクラスタリング結果に、第２サンプルの細胞の各々をマッピングする。次に、サンプル比較部２１１は、第１サンプルのクラスタリング結果と、第２サンプルのマッピング結果と比較し、第１サンプルのクラスタリング結果及び第２サンプルのマッピング結果の間の変化が閾値以上となるクラスタを差異クラスタとして特定する。特定された差異クラスタの第１のデータ又は第２のデータは、例えば、出力部２０９によって端末装置３０、４０に出力されてもよい。なお、第１サンプルは、例えば、健常者から採取したサンプルであり、第２サンプルは、例えば、疾患者から採取したサンプルである。

【0072】

ここで、図１１及び図１２を参照して、サンプル比較部２１１の動作についてより具体的に説明する。図１１は、第１の変形例に係る情報処理装置２１の動作の概要を説明する説明図である。図１２は、第１の変形例に係る情報処理装置２１の動作例を示すフローチャート図である。

【0073】

図１１及び図１２に示すように、まず、クラスタリング部２０７によって、第２のデータに基づいて、第１サンプルの各々がクラスタリングされる（Ｓ２０１）。

【0074】

続いて、サンプル比較部２１１は、第１サンプルの各々をクラスタリングしたクラスタの各々において、各クラスタに所属する細胞の第２のデータの代表値を算出する（Ｓ２０３）。例えば、サンプル比較部２１１は、第２のデータである各蛍光物質の発現量のそれぞれの平均値、最頻値又は中央値を代表値としてもよい。

【0075】

次に、サンプル比較部２１１は、第２サンプルの第２のデータに基づいて、第２サンプルの各細胞を、第１サンプルのクラスタリング結果のクラスタのうち最も距離が近いクラスタにマッピングする（Ｓ２０５）。具体的には、サンプル比較部２１１は、第２サンプルの各細胞の第２のデータのベクトルと、第１サンプルのクラスタリング結果であるクラスタの代表値のベクトルとのユークリッド距離又はマンハッタン距離を計算し、第２サンプルの各細胞を最も距離が近いクラスタにマッピングする。

【0076】

続いて、サンプル比較部２１１は、第１サンプルのクラスタリング結果と、第２サンプルのマッピング結果とを比較し、第１サンプル及び第２サンプルの間で所属する細胞数が閾値以上変化しているクラスタの存在の有無を判断する（Ｓ２０７）。第１サンプル及び第２サンプルの間で所属する細胞数が閾値以上変化しているクラスタが存在しない場合（Ｓ２０７／Ｎｏ）、情報処理装置２１は動作を終了する。

【0077】

一方、第１サンプル及び第２サンプルの間で所属する細胞数が閾値以上変化しているクラスタが存在する場合（Ｓ２０７／Ｙｅｓ）、サンプル比較部２１１は、該クラスタを差異クラスタと特定する（Ｓ２０９）。例えば、サンプル比較部２１１は、第１サンプルのクラスタリング結果と、第２サンプルのマッピング結果との間で、所属する細胞数が閾値（例えば、２個など）以上変化しているクラスタを差異クラスタとして特定してもよい。または、サンプル比較部２１１は、第１サンプルのクラスタリング結果と、第２サンプルのマッピング結果との間で、所属する細胞数のサンプル全体に対する割合が閾値以上変化しているクラスタを差異クラスタとして特定してもよい。

【0078】

サンプル比較部２１１によって特定された差異クラスタは、出力部２０９によって第１のデータ又は第２のデータが端末装置３０、４０に画像表示等で出力されることで、ユーザに提示される。これによれば、ユーザは、第１サンプル及び第２サンプルの間で差異がある細胞集団の蛍光に関する情報、及び各蛍光物質の発現量に関する情報を確認することができる。

【0079】

続いて、図１３を参照して、第１の変形例に係る情報処理装置２１の他の動作例について説明する。図１３は、第１の変形例に係る情報処理装置２１の他の動作例を示すフローチャート図である。

【0080】

図１２で示したフローチャートによる動作例では、例えば、第２サンプルのみに含まれる細胞集団が存在する場合、該細胞集団は、第１サンプルではクラスタを形成していないため、第１サンプルのクラスタリング結果全体にマッピングされてしまう可能性がある。そこで、図１３に示す他の動作例では、クラスタリングされるサンプルと、マッピングされるサンプルとの組み合わせを入れ替えて、それぞれクラスタリング及びマッピングする。これにより、図１３に示す他の動作例では、第１サンプル又は第２サンプルのいずれかにのみ含まれる細胞集団が存在する場合でも、第１サンプル及び第２サンプルの間で差異がある細胞集団を特定することが可能となる。

【0081】

図１３に示すように、まず、クラスタリング部２０７によって、第２のデータに基づいて第１サンプルの各々がクラスタリングされる（Ｓ２０１）。続いて、サンプル比較部２１１は、第１サンプルの各々をクラスタリングしたクラスタの各々において、各クラスタに所属する細胞の第２のデータの代表値を算出する（Ｓ２０３）。次に、サンプル比較部２１１は、第２サンプルの第２のデータに基づいて、第２サンプルの各細胞を、第１サンプルのクラスタリング結果のクラスタのうち最も距離が近いクラスタにマッピングする（Ｓ２０５）。ここで、Ｓ２０１～Ｓ２０５におけるクラスタリングされるサンプル（第１サンプル）と、マッピングされるサンプル（第２サンプル）との組み合わせを第１の組み合わせとも称する。

【0082】

続いて、第１サンプル及び第２サンプルのクラスタリング及びマッピングの関係を入れ替えて、上記のＳ２０１～Ｓ２０５の動作を実行する（Ｓ２１１）。

【0083】

具体的には、クラスタリング部２０７によって、第２のデータに基づいて第２サンプルの各々がクラスタリングされる。続いて、サンプル比較部２１１は、第２サンプルの各々をクラスタリングしたクラスタの各々において、各クラスタに所属する細胞の第２のデータの代表値を算出する。次に、サンプル比較部２１１は、第１サンプルの第２のデータに基づいて、第１サンプルの各細胞を、第２サンプルのクラスタリング結果のクラスタのうち最も距離が近いクラスタにマッピングする。ここで、Ｓ２１１におけるクラスタリングされるサンプル（第２サンプル）と、マッピングされるサンプル（第１サンプル）との組み合わせを第２の組み合わせとも称する。

【0084】

次に、サンプル比較部２１１は、第１サンプルのクラスタリング結果に第２サンプルをマッピングした場合（第１の組み合わせ）の各クラスタの変化量が、第２サンプルのクラスタリング結果に第１サンプルをマッピングした場合（第２の組み合わせ）の各クラスタの変化量よりも大きいか否かを判断する（Ｓ２１３）。サンプル比較部２１１は、第１の組み合わせの各クラスタの変化量の方が大きい場合（Ｓ２１３／Ｙｅｓ）、第１の組み合わせを選択し（Ｓ２１７）、第２の組み合わせの各クラスタの変化量の方が大きい場合（Ｓ２１３／Ｎｏ）、第２の組み合わせを選択する（Ｓ２１５）。第１の組み合わせの各クラスタの変化量と、第２の組み合わせの各クラスタの変化量との比較は、例えば、全クラスタにおける変化量の最大値で行ってもよく、変化量が閾値以上のクラスタの数で行ってもよい。

【0085】

その後、サンプル比較部２１１は、選択した組み合わせにおいて、クラスタリング結果と、マッピング結果とを比較し、クラスタリング結果及びマッピング結果の間で所属する細胞数が閾値以上変化しているクラスタの存在の有無を判断する（Ｓ２０７）。クラスタリング結果及びマッピング結果の間で所属する細胞数が閾値以上変化しているクラスタが存在しない場合（Ｓ２０７／Ｎｏ）、情報処理装置２１は動作を終了する。

【0086】

一方、クラスタリング結果及びマッピング結果の間で所属する細胞数が閾値以上変化しているクラスタが存在する場合（Ｓ２０７／Ｙｅｓ）、サンプル比較部２１１は、該クラスタを差異クラスタと特定する（Ｓ２０９）。

【0087】

サンプル比較部２１１によって特定された差異クラスタは、出力部２０９によって第１のデータ又は第２のデータが端末装置３０、４０に画像表示等で出力されることで、ユーザに提示される。これによれば、ユーザは、第１サンプル及び第２サンプルの間で差異がある細胞集団の蛍光に関する情報、及び各蛍光物質の発現量に関する情報を確認することができる。

【0088】

（４．２．第２の変形例）
次に、図１４～図１６を参照して、本実施形態に係る情報処理装置２０の第２の変形例について説明する。図１４は、第２の変形例に係る情報処理装置２２の構成例を模式的に示すブロック図である。

【0089】

図１４に示すように、第２の変形例に係る情報処理装置２２は、第１の変形例に係る情報処理装置２１に対して、さらに細胞照会部２１３を備える。以下では、第２の変形例にて特徴的な細胞照会部２１３について説明し、図１０で示した情報処理装置２１と実質的に同様のその他の構成については説明を省略する。

【0090】

細胞照会部２１３は、サンプル比較部２１１にて特定された差異クラスタが生物学的にいずれの細胞種に該当するのかを、外部データベースに問い合わせることで特定する。具体的には、細胞照会部２１３は、サンプル比較部２１１にて特定された差異クラスタの第２のデータから、差異クラスタに含まれる細胞の発現パターンに関する情報を生成する。次に、細胞照会部２１３は、生成した発現パターンに関する情報を外部のオントロジーデータベースに投入することで、差異クラスタがいずれの細胞集団に該当するのかを特定する。特定された細胞集団の情報は、例えば、出力部２０９によって端末装置３０、４０に出力されることで、ユーザに提示されてもよい。

【0091】

外部のオントロジーデータベースとしては、例えば、「ｃｅｌｌ ｏｎｔｏｌｏｇｙ ｄａｔａｂａｓｅ（ｈｔｔｐｓ：／／ｂｉｏｐｏｒｔａｌ．ｂｉｏｏｎｔｏｌｏｇｙ．ｏｒｇ／ｏｎｔｏｌｏｇｉｅｓ／ＣＬ）」等の公共のデータベースを用いてもよく、「ｆｌｏｗＣＬ（ｈｔｔｐｓ：／／ｂｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒ．ｏｒｇ／ｐａｃｋａｇｅｓ／ｒｅｌｅａｓｅ／ｂｉｏｃ／ｈｔｍｌ／ｆｌｏｗＣＬ．ｈｔｍｌ）」のデータベースを用いてもよい。

【0092】

ここで、図１５及び図１６を参照して、細胞照会部２１３の動作についてより具体的に説明する。図１５は、第２の変形例に係る情報処理装置２２の動作の概要を説明する説明図である。図１６は、第２の変形例に係る情報処理装置２２の動作例を示すフローチャート図である。

【0093】

図１５及び図１６に示すように、まず、第１の変形例に係る情報処理装置２１の動作例にて説明したように、第１サンプル及び第２サンプルのクラスタリング及びマッピングが行われる。これにより、第１サンプル及び第２サンプルの間で差異がある差異クラスタが特定されたとする（Ｓ３０１）。

【0094】

ここで、細胞照会部２１３は、差異クラスタに含まれる細胞の第２のデータから、差異クラスタの各蛍光物質の発現量の代表値を算出する（Ｓ３０３）。例えば、細胞照会部２１３は、差異クラスタに含まれる各細胞の各蛍光物質の発現量の平均値、最頻値又は中央値を差異クラスタの各蛍光物質の発現量の代表値としてもよい。

【0095】

次に、細胞照会部２１３は、算出された差異クラスタの各蛍光物質の発現量に基づいて、外部のデータベースに投入可能な情報を生成する（Ｓ３０５）。例えば、外部のデータベースとして「ｆｌｏｗＣＬ」を用いる場合、細胞照会部２１３は、細胞における各マーカ分子の発現の陽性又は陰性を指定する情報（例えば、ＣＤ３＋；ＣＤ８－；ＣＤ２０＋など）を生成してもよい。

【0096】

各マーカ分子の発現の陽性又は陰性は、例えば、全クラスタでの蛍光物質の発現量が二文されるような適切な閾値を設定し、差異クラスタの各蛍光物質の発現量の代表値が該閾値を超えたか否かに基づいて相対的に決定されてもよい。または、各マーカ分子の発現の陽性又は陰性は、差異クラスタの各蛍光物質の発現量の代表値があらかじめ指定された閾値を超えたか否かに基づいて絶対的に決定されてもよい。

【0097】

続いて、細胞照会部２１３は、生成した情報を外部のデータベースに投入することで、差異クラスタに含まれる細胞の細胞種を問い合わせる（Ｓ３０７）。その後、細胞照会部２１３は、問い合わせの結果に基づいて、差異クラスタに属する細胞の細胞種を特定する（Ｓ３０９）。

【0098】

細胞照会部２１３によって特定された差異クラスタの細胞種は、出力部２０９によって端末装置３０、４０に出力され、画像表示等にてユーザに提示される。また、出力部２０９は、併せて差異クラスタの第１のデータ又は第２のデータを端末装置３０、４０に出力してもよい。これによれば、ユーザは、第１サンプル及び第２サンプルの間で差異がある細胞集団が生物学的にどのような細胞種であるのかを確認することができる。

【0099】

＜５．ハードウェア構成例＞
続いて、図１７を参照して、本実施形態に係る情報処理装置２０のハードウェア構成について説明する。図１７は、本実施形態に係る情報処理装置２０のハードウェア構成例を示したブロック図である。

【0100】

図１７に示すように、情報処理装置２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３と、ブリッジ９０７と、内部バス９０５および９０６と、インタフェース９０８と、入力装置９１１と、出力装置９１２と、ストレージ装置９１３と、ドライブ９１４と、接続ポート９１５と、通信装置９１６と、を備える。

【0101】

ＣＰＵ９０１は、演算処理装置及び制御装置として機能し、ＲＯＭ９０２等に記憶された各種プログラムに従って、情報処理装置２０の動作全般を制御する。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラム、演算パラメータを記憶し、ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。例えば、ＣＰＵ９０１は、蛍光分離部２０３、クラスタリング部２０７、サンプル比較部２１１、及び細胞照会部２１３の機能を実行してもよい。

【0102】

これらＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、ブリッジ９０７、内部バス９０５及び９０６等により相互に接続されている。また、ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、インタフェース９０８を介して入力装置９１１、出力装置９１２、ストレージ装置９１３、ドライブ９１４、接続ポート９１５及び通信装置９１６とも接続されている。例えば、ＲＡＭ９０３は、情報保持部２０５の機能を実行してもよい。

【0103】

入力装置９１１は、タッチパネル、キーボード、マウス、ボタン、マイクロフォン、スイッチ又はレバーなどの情報が入力される入力装置を含む。また、入力装置９１１は、入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力するための入力制御回路なども含む。入力装置９１１は、例えば、入力部２０１の機能を実行してもよい。

【0104】

出力装置９１２は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）表示装置、液晶表示装置又は有機ＥＬ（Ｏｒｇａｎｉｃ ＥｌｅｃｔｒｏＬｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）表示装置などの表示装置を含む。さらに、出力装置９１２は、スピーカ又はヘッドホンなどの音声出力装置を含んでもよい。出力装置９１２は、例えば、出力部２０９の機能を実行してもよい。

【0105】

ストレージ装置９１３は、情報処理装置２０のデータ格納用の記憶装置である。ストレージ装置９１３は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記憶する記憶装置、記憶媒体からデータを読み出す読み出し装置、及び記憶されたデータを削除する削除装置を含んでもよい。

【0106】

ドライブ９１４は、記憶媒体用リードライタであり、情報処理装置２０に内蔵又は外付けされる。例えば、ドライブ９１４は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク又は半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記憶されている情報を読み出し、ＲＡＭ９０３に出力する。ドライブ９１４は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むことも可能である。

【0107】

接続ポート９１５は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、イーサネット（登録商標）ポート、ＩＥＥＥ８０２．１１規格ポート及び光オーディオ端子等のような外部接続機器を接続するための接続ポートで構成された接続インタフェースである。

【0108】

通信装置９１６は、例えば、ネットワークＮに接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、通信装置９１６は、有線または無線ＬＡＮ対応通信装置であっても、有線によるケーブル通信を行うケーブル通信装置であってもよい。通信装置９１６及び接続ポート９１５は、例えば、入力部２０１及び出力部２０９の機能を実行してもよい。

【0109】

なお、情報処理装置２０に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアに対して、上述した本実施形態に係る情報処理装置の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供することが可能である。

【0110】

当業者であれば、添付の特許請求の範囲およびその均等物の範囲内である限り、設計要件に応じて様々な変形、組み合わせ、部分的組み合わせ、および変更があり得ることが理解される。

【0111】

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

【0112】

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
細胞からの光をセンシングした結果である第１のデータと、前記第１のデータを複数の蛍光に分離した結果である第２のデータとを対応付けて保持する情報保持部と、
前記第２のデータに基づいて、前記細胞を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、
前記クラスタリング部によるクラスタリング結果を出力する出力部と、
を備え、
前記出力部は、前記複数のクラスタのうちからユーザが選択したクラスタに含まれる前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力する、情報処理装置。
（２）
前記第１のデータの次元数は、前記第２のデータの次元数よりも多い、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記第１のデータは、前記細胞からの光の分光スペクトルデータである、前記（１）又は（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記第２のデータは、前記複数の蛍光のうちから選択された蛍光の組み合わせにて出力される、前記（１）～（３）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（５）
前記クラスタリング結果は、画像表示にて出力される、前記（１）～（４）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（６）
前記情報保持部にて前記第１のデータ及び前記第２のデータを保持された第１サンプル及び第２サンプルを互いに比較するサンプル比較部をさらに備える、前記（１）～（５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（７）
前記サンプル比較部は、前記第１サンプルの細胞を複数のクラスタにクラスタリングし、前記第２サンプルの細胞を、前記第１サンプルのクラスタリング結果に基づく前記複数のクラスタにマッピングする、前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記サンプル比較部は、前記第１サンプルのクラスタリング結果と、前記第２サンプルのマッピング結果とを比較することで、前記第１サンプル及び前記第２サンプルの間の変化量が閾値以上となるクラスタを特定し、
前記出力部は、特定された前記クラスタに含まれる前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力する、前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）
前記サンプル比較部は、前記第１サンプルのクラスタリング結果に基づく複数のクラスタに前記第２サンプルをマッピングする第１のクラスタリングと、前記第２サンプルのクラスタリング結果に基づく複数のクラスタに前記第１サンプルをマッピングする第２のクラスタリングとをそれぞれ行う、前記（６）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記サンプル比較部は、前記第１のクラスタリング及び前記第２のクラスタリングの各々において、前記第１サンプル及び前記第２サンプルのクラスタリング結果及びマッピング結果をそれぞれ比較することで、前記第１サンプル及び前記第２サンプルの間の変化量が閾値以上となるクラスタを特定し、
前記出力部は、特定された前記クラスタに含まれる前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力する、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記サンプル比較部にて特定された前記クラスタに含まれる前記細胞に関する情報を、前記細胞を特定するためのデータベースに投入する細胞照会部をさらに備える、前記（８）又は（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記細胞照会部は、前記データベースへの照会結果に基づいて、前記クラスタに含まれる前記細胞の細胞種を特定し、
前記出力部は、細胞種を特定された前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力する、前記（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）
前記データベースに投入される前記細胞に関する情報は、前記第２のデータに基づいて生成される、前記（１１）又は（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
前記データベースに投入される前記細胞に関する情報は、前記複数の蛍光の各々に対応するマーカ分子の発現量に関する情報である、前記（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）
細胞から光をセンシングした結果である第１のデータと、前記第１のデータを複数の蛍光に分離した結果である第２のデータとを対応付けて保持することと、
前記第２のデータに基づいて、前記細胞を複数のクラスタにクラスタリングすることと、
前記クラスタリングによるクラスタリング結果を出力することと、
前記複数のクラスタのうちからユーザが選択したクラスタに含まれる前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力することと、
を含む、情報処理方法。
（１６）
コンピュータを、
細胞からの光をセンシングした結果である第１のデータと、前記第１のデータを複数の蛍光に分離した結果である第２のデータとを対応付けて保持する情報保持部と、
前記第２のデータに基づいて、前記細胞を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、
前記クラスタリング部によるクラスタリング結果を出力する出力部と、
として機能させ、
前記出力部を、前記複数のクラスタのうちからユーザが選択したクラスタに含まれる前記細胞の前記第１のデータ又は前記第２のデータの少なくともいずれか１つ以上をさらに出力するように機能させる、プログラム。

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図4A】

【図4B】

【図5A】

【図5B】

【図6】

【図7A】

【図7B】

【図8A】

【図8B】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【手続補正書】

【提出日】2024-04-04

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１サンプルに含まれる細胞を、前記細胞のデータに基づいて、複数のクラスタにクラスタリングすることと、
前記複数のクラスタのうちそれぞれのクラスタに属する細胞のデータの代表値を決定することと、
第２サンプルに含まれる細胞を、前記決定されたそれぞれのクラスタの代表値と前記第２サンプルのそれぞれの細胞のデータとの間の距離に基づき、前記複数のクラスタにマッピングすることと、
を含む情報処理方法。

【請求項2】

前記細胞のデータは、前記細胞が標識された蛍光物質の発現量である、請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項3】

前記蛍光物質の発現量は、前記細胞への光の照射により測定される第１のデータを複数の蛍光に分離することで得られる第２のデータである、請求項２に記載の情報処理方法。

【請求項4】

前記第１のデータは、フローサイトメータにより測定されたデータである、請求項３に記載の情報処理方法。

【請求項5】

前記代表値は、それぞれのクラスタに属する細胞のデータの平均値、最頻値又は中央値である、請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項6】

前記第２サンプルに含まれる細胞は、前記細胞のデータに基づき、前記それぞれのクラスタの代表値のうち前記距離が近いクラスタにマッピングされる、請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項7】

前記距離は、前記第２サンプルのデータのベクトルと、前記それぞれのクラスタの代表値のベクトルとのユークリッド距離又はマンハッタン距離である、請求項１又は６に記載の情報処理方法。

【請求項8】

前記第１サンプルに含まれる細胞をクラスタリングした結果を出力すること、を更に含む請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項9】

前記第１サンプルに含まれる細胞をクラスタリングした結果と、前記第２サンプルに含まれる細胞をマッピングした結果とを比較することで、前記第１サンプル及び前記第２サンプルの間の変化量が閾値以上となるクラスタを特定すること、を更に含む請求項８に記載の情報処理方法。

【請求項10】

前記細胞への光の照射により検出される第１のデータと、前記第１のデータを複数の蛍光に分離することで得られる第２のデータとを対応付けて保持することと、
特定された前記クラスタに含まれる細胞の第１のデータ又は第２のデータの少なくとも１以上を出力することと、をさらに含む請求項９に記載の情報処理方法。

【請求項11】

第１サンプルに含まれる細胞を、前記細胞のデータに基づいて、複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、
前記複数のクラスタのうちそれぞれのクラスタに属する細胞のデータの代表値を決定し、
第２サンプルに含まれる細胞を、前記決定されたそれぞれのクラスタの代表値と前記第２サンプルのそれぞれの細胞のデータとの間の距離に基づき、前記複数のクラスタにマッピングするサンプル比較部と、
を含む情報処理装置。

【請求項12】

第１サンプル及び第２サンプルに含まれる細胞に光を照射することにより第１のデータを検出するフローサイトメータと、
前記第１サンプルに含まれる細胞を、前記第１のデータを複数の蛍光に分離することで得られる第２のデータに基づいて、複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、
前記複数のクラスタのうちそれぞれのクラスタに属する細胞の第２のデータの代表値を決定し、
第２サンプルに含まれる細胞を、前記決定されたそれぞれのクラスタの代表値と前記第２サンプルのそれぞれの細胞の第２のデータとの間の距離に基づき、前記複数のクラスタにマッピングするサンプル比較部と、
を含むシステム。

【外国語明細書】