特許 7213844 分析システム及びその分析方法

(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】

(24)【登録日】2023-01-19

(45)【発行日】2023-01-27

(54)【発明の名称】分析システム及びその分析方法

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/64 20060101AFI20230120BHJP

   C12Q 1/686 20180101ALN20230120BHJP

【ＦＩ】

G01N21/64 F

C12Q1/686 Z

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2020081838

(22)【出願日】2020-05-07

(65)【公開番号】P2021028627

(43)【公開日】2021-02-25

【審査請求日】2020-05-07

(31)【優先権主張番号】62/885,303

(32)【優先日】2019-08-11

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】108137161

(32)【優先日】2019-10-16

(33)【優先権主張国・地域又は機関】TW

(73)【特許権者】

【識別番号】516067494

【氏名又は名称】クレド ダイアグノスティックス バイオメディカル プライベート リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(74)【代理人】

【識別番号】100135079

【弁理士】

【氏名又は名称】宮崎 修

(72)【発明者】

【氏名】▲頼▼ 盈達

(72)【発明者】

【氏名】歐 育誠

(72)【発明者】

【氏名】陳 依希

(72)【発明者】

【氏名】陳 冠穎

(72)【発明者】

【氏名】陳 璽元

(72)【発明者】

【氏名】劉 育佑

【審査官】清水 靖記

(56)【参考文献】

【文献】特許第６５２１０５６（ＪＰ，Ｂ２）

【文献】特開２０１６－１３３４２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０７－１２８２６０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０８－２３５２４２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２００９－５１５１５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－０５２９８５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｎ ２１／００－Ｇ０１Ｎ ２１／０１

Ｇ０１Ｎ ２１／１７－Ｇ０１Ｎ ２１／７４

Ｇ０１Ｊ ３／００－Ｇ０１Ｊ ３／５２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

光源から放出される光ビームによって励起される分析物からの第１蛍光信号を測定することによって第１データ（ＤＴｒ）を取得するステップと、
以下のサブステップ
（ｉ） 前記第１データ（ＤＴｒ）に時間領域又は周波数領域においてノイズ除去アルゴリズムを実行するか又はローパスフィルタによって、第２データ（ＤＴｆ）を取得する、ステップと、
（ｉｉ） 前記第２データ（ＤＴｆ）の一部を抽出して、前記光源から放出される光ビームによって引き起こされる干渉を低減し又は他の光源の干渉帯域を回避し、第３データ（ＤＴｐ）を取得する、ステップと、
（ｉｉｉ） 式ＤＴｎ（λ）＝（ＤＴｐ（λ）－ｍｉｎ（ＤＴｐ））／（ｍａｘ（ＤＴｐ）－ｍｉｎ（ＤＴｐ））によって、前記第３データ（ＤＴｐ）を正規化して、第４データ（ＤＴｎ）を取得するステップであって、ここで、
ｍａｘ（ＤＴｐ）は第３データ（ＤＴｐ）の最大強度値を意味し、
ｍｉｎ（ＤＴｐ）は、第３データ（ＤＴｐ）の最小強度値を意味し、
ＤＴｐ（λ）は、ある波長における第３データ（ＤＴｐ）の強度値を意味し、
ＤＴｎ（λ）は、前記波長における第４のデータ（ＤＴｎ）の強度値を意味する、ステップと、
を含むデータ処理ステップを実行するステップであって、前記サブステップ(ｉ）乃至（ｉｉｉ）の順序は入れ替え可能である、ステップと、
少なくとも１つの基準（ＢＳ１、ＢＳ２、ＢＳ３）にしたがって前記第４データ（ＤＴｎ）への曲線フィッティングを行い、前記少なくとも１つの基準（ＢＳ１、ＢＳ２、ＢＳ３）に対応する少なくとも１つの係数を生成する、ステップであって、前記少なくとも１つの基準（ＢＳ１、ＢＳ２、ＢＳ３）のうちの１つに対応する関数パターンは前記関数パターンの局所最大値に対して非対称性を有する、曲線フィッティングを行うステップと、を含む、方法。

【請求項2】

前記第１データは、励起された前記分析物からの前記第１蛍光信号の強度と波長との関係であり、
各前記少なくとも１つの基準は、それぞれ、励起された既知の物質からの第２蛍光信号の強度と波長との関係である、
請求項１記載の方法。

【請求項3】

第１波長インターバルにおける前記関数パターンの定積分は、第２波長インターバルにおける前記関数パターンの定積分未満であり、次式で表され

【数1】

ここで、前記第１波長インターバルの下限はＬ１で表され、前記関数パターンの第１低強度点に対応し、
前記第１波長インターバルの上限はＵ１で表され及び前記第２波長インターバルの下限はＬ２で表され、ともに、前記関数パターンの局所最大値に対応し、
前記第２波長インターバルの上限はＵ２で表され、前記関数パターンの第２低強度点に対応し、
前記第１低強度点及び前記第２低強度点は、ノイズレベル又は検出限界より低く、
前記少なくとも１つの基準はＢＳ１として表され、ＢＳ１（λ）は特定の波長における前記少なくとも１つの基準に対応する強度値である、
請求項１記載の方法。

【請求項4】

前記曲線フィッティングは、最小二乗法、多重線形回帰法、主成分分析法、点別相互相関法、最小絶対偏差回帰法、及び／又は、ウェーブレット変換方法、にしたがって行われる、
請求項１記載の方法。

【請求項5】

前記光源は、レーザ光源であり、
前記光源の帯域幅は、前記少なくとも１つの基準のうちの１つの帯域幅の１０分の１より小さく、
前記光源の帯域幅は、半値全幅によって画定される、
請求項１記載の方法。

【請求項6】

前記光源は、１０度以下の放射角の発光ダイオード（ＬＥＤ）光源である、
請求項１記載の方法。

【請求項7】

リアルタイムポリメラーゼ連鎖反応が分析物上で行われる、
請求項１記載の方法。

【請求項8】

分析システムであって、
プログラムコードを記憶するための記憶装置と、
前記プログラムコードを実行するための処理回路であって、請求項１乃至７いずれか１項記載の方法が前記プログラムコードへとコンパイルされる、処理回路と、
を有する、分析システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

１．技術分野
本発明は、分析システム及び分析方法に関し、より詳しくは、分析精度及び分析効率が高く、小型化に有益な分析システム及び分析方法に関する。

【背景技術】

【0002】

２．背景技術
ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）のデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）増幅反応は、分子生物学における重要な技術である。リアルタイムＰＣＲでは、ＤＮＡ増幅とＤＮＡ増幅反応の定量分析とを同じ分析物容器内で同時に行う。ＤＮＡ増幅後の定量分析では、分析物によって励起される蛍光シグナルを異なる光経路に分離し、バンドパスフィルターによってフィルタリングされた異なる周波数帯のシグナルを分析する。しかし、隣接する周波数帯域のシグナルは、溶液濃度又は温度によって変化するクロストークを引き起こし、それによって分析精度及び分析効率に影響を及ぼす。さらに、広帯域のキセノン光で分析物を励起する励起効率は低い。したがって、広帯域のキセノン光は、低濃度の分析物の検出又は種々の分析物の検出に有利ではない。キセノンランプのキセノン光の光学系は複雑でかさばる。

【発明の概要】

【0003】

したがって、本発明の目的は、分析精度が高く、分析効率が高く、また、小型化に有益な、分析システム及び分析方法を提供することである。本発明は、分析方法を開示する。分析方法は、第１データを取得するステップと、少なくとも１つの基準（basis）にしたがって第１データへの曲線フィッティングを行い、少なくとも１つの基準に対応する少なくとも１つの係数を生成する、ステップを含む。少なくとも１つの基準のうちの１つに対応する関数パターンは非対称性を有する。本発明は、分析システムをさらに開示する。分析システムは、プログラムコードを記憶するための記憶装置と、プログラムコードを実行するための処理回路と、を有し、プログラムコードへとコンパイルされる分析方法は、第１データを取得するステップと、少なくとも１つの基準にしたがって第１データへの曲線フィッティングを行い、少なくとも１つの基準に対応する少なくとも１つの係数を生成する、ステップと、を含む。少なくとも１つの基準のうちの１つに対応する関数パターンは非対称性を有する。本発明のこれら及び他の目的は、様々な図面及びイラストに示される好ましい実施形態の以下の詳細な説明を読んだ後、当業者には疑いなく明らかになるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0004】

【図1】本発明の一実施形態による分析システムの概略を示す図である。

【図2】本発明の一実施形態による分析方法のフローチャートを示す図である。

【図3】本発明の一実施形態による、図２の分析方法のノイズを取り除くステップの概略を示す図である。

【図4】本発明の一実施例による図２の分析方法の部分的抽出ステップの概略を示す図である。

【図5】本発明の一実施形態による、図２の分析方法に採用される基準の概略を示す図である。

【図6】本発明の一実施形態による、図２の分析方法の曲線フィッティングステップの概略を示す図である。

【図7】本発明の一実施形態による分析システムの概略を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0005】

本発明の一実施形態による分析システム１０の概略図である図１を参照されたい。分析システム１０は、蛍光シグナルをリアルタイムで検出及び分析するために利用される。分析システム１０は、光源１００、光学素子１１０、１３０、分析物１２０、検出器１４０、処理回路１５０、及び記憶装置１６０を含む。光源１００によって放射される光ビームＬＢは、光学素子１１０によって分析物１２０へ方向付けられ、分析物１２０は励起されて蛍光シグナルＦＳ （第１蛍光シグナルとも称される）を生成する。蛍光シグナルＦＳは、光学素子１３０によって検出器１４０へ方向付けられることができる。検出器１４０は、蛍光シグナルＦＳを受信し、蛍光シグナルＦＳの（光）強度と波長との関係を測定し、自ら測定したデータＤＴｒを処理回路１５０に出力する。データＤＴｒはスペクトルデータであってもよい。処理回路１５０は、プログラムコードにコンパイルされた分析方法にしたがって、検出器１４０から送信されたスペクトルデータを分析することができる。記憶装置１６０は、スペクトルデータ、分析方法のプログラムコード、又は他の情報を記憶するように構成されることができる。

【0006】

簡単に述べると、分析物１２０は、少なくとも１つの既知の物質を含むことができる。光源１００によって放出される光ビームＬＢは、蛍光シグナルＦＳが放出されるように分析物１２０中の既知の物質を励起することができる。既知の各物質から励起される蛍光シグナル（第２蛍光シグナルとも称される）の波長と（光）強度との間の関係が既知であるため、処理回路１５０は、分析物１２０から励起される蛍光シグナルＦＳの波長と（光）強度との間の関係を分析して、分析物１２０内の各既知物質の濃度を特定することができる。

【0007】

さらに、図２～図６を併せて参照されたい。図２は、本発明の一実施形態による分析方法２０のフローチャートである。図３は、本発明の一実施形態による、図２の分析方法２０のノイズを取り除くステップの概略図である。図４は、本発明の一実施例による、図２の分析方法２０の部分的抽出ステップの概略図である。図５は、本発明の一実施形態による、図２の分析方法２０で採用される基準ＢＳ１～ＢＳ３の概略図である。図６は、本発明の一実施形態による、図２の分析方法２０の曲線フィッティングステップの概略図である。分析方法２０は、プログラムコードにコンパイルされることができ、図１の処理回路１５０によって実行されることができる。

【0008】

分析方法２０は、以下のステップを含むことができる：

【0009】

ステップ２００：開始

【0010】

ステップ２０２：データＤＴｒを取得する

【0011】

ステップ２０４：データＤＴｒからノイズを取り除いてデータＤＴｆを取得するデータ処理ステップを行う

【0012】

ステップ２０６：データＤＴｆの一部を抽出してデータＤＴｐを取得する他のデータ処理ステップを行う

【0013】

ステップ２０８：データＤＴｐを正規化してデータＤＴｎを取得する他のデータ処理ステップを行う

【0014】

ステップ２１０：少なくとも１つの基準ＢＳ１～ＢＳ３にしたがってデータＤＴｎへの曲線フィッティングを行い、少なくとも１つの基準ＢＳ１～ＢＳ３に対応する少なくとも１つの係数を生成し、少なくとも１つの基準ＢＳ１～ＢＳ３のうちの１つに対応する関数パターンは非対称性を有する

【0015】

ステップ２１２：終了

【0016】

詳しくは、ステップ２０２において、処理回路１５０は、検出器１４０によって送信されたデータＤＴｒを受信する。データＤＴｒは、光ビームＬＢによって励起される分析物１２０の蛍光シグナルＦＳの（光）強度と波長との間の関係を含むスペクトルデータであることができる。

【0017】

ステップ２０４は、後続のデータ分析精度を改善するためにノイズ除去ステップを含むことができる。すなわち、処理回路１５０は、データＤＴｒからノイズ（例えば、バックグラウンドノイズ）を取り除き、データＤＴｒをデータＤＴｆに変換するためのデータ処理ステップを実行することができる。いくつかの実施形態では、処理回路１５０は、時間領域又は周波数領域においてノイズ除去アルゴリズムを実行することができる。いくつかの実施形態において、ノイズ除去は、ローパスフィルタによって実行されてもよいが、これに限定されない。いくつかの実施形態において、ノイズ除去は、ハードウェアフィルタによって実行されてもよい。あるいは、ノイズ除去アルゴリズムは、ノイズ除去を達成するためのソフトウェアフィルタによって実行されてもよいが、これに限定されない。図３に示すように、データＤＴｆに対応する関数パターンは、データＤＴｒに対応する関数パターンと比較すると、より滑らかな曲線である。

【0018】

ステップ２０６は、部分的抽出ステップを含み、光源１００から放出される光ビームＬＢによって引き起こされる干渉を低減するか、又は他の光源の干渉帯域を回避する（又は取り除く）ことができる。すなわち、処理回路１５０は、データＤＴｆの波長インターバルの一部を抽出し、データＤＴｆをデータＤＴｐに変換するためのデータ処理ステップを実行することができる。したがって、処理回路１５０は、全ての波長インターバル又は特定の波長インターバルについてのスペクトルデータを分析することができる。いくつかの実施形態において、部分的抽出ステップは、ハードウェア又はソフトウェアによって実行されてもよいが、これに限定されない。図４に示すように、データＤＴｆに対応する関数パターンは、右側でのみデータＤＴｐに対応する関数パターンとオーバーラップする。

【0019】

ステップ２０８は、後続のデータ分析効率を改善するための正規化ステップを含むことができる。すなわち、処理回路１５０は、データＤＴｐを正規化し、データＤＴｐをデータＤＴｎに変換するためのデータ処理ステップを実行することができる。いくつかの実施形態において、処理回路１５０は、データＤＴｐの（光）強度に対して正規化アルゴリズムを実行することができ、例えば、最大（光）強度は正規化されることができる。いくつかの実施形態において、正規化は、ＤＴｎ（λ）＝（ＤＴｐ（λ）－ｍｉｎ（ＤＴｐ））／（ｍａｘ（ＤＴｐ）－ｍｉｎ（ＤＴｐ））として表すことができ、ここで、ｍａｘ（ＤＴｐ）は、データＤＴｐの最大（光）強度値であり、ｍｉｎ（ＤＴｐ）は、データＤＴｐの最小（光）強度値である。さらに、ＤＴｐ（λ）及びＤＴｎ（λ）は、それぞれ、特定の波長におけるデータＤＴｐ及びＤＴｎの（光）強度値である。

【0020】

ステップ２１０において、処理回路１５０は、基準ＢＳ１～ＢＳ３にしたがってデータＤＴｎ （第１のデータとも呼ばれる）への曲線フィッティングを行い、基準ＢＳ１～ＢＳ３に係数を生成することができる。基準ＢＳ１～ＢＳ３はそれぞれスペクトルデータである。基準ＢＳ１～ＢＳ３は、それぞれ、励起さていれる１つの既知の物質からの蛍光シグナル（第２蛍光シグナルとも称される）の波長と（光）強度との間の関係を提供する。図６に示すように、データ成分ＢＳ１ｗ～ＢＳ３ｗは、それぞれ、励起されている分析物１２０中の既知の物質からの蛍光シグナルの波長と（光）強度との関係を表す。特定の波長におけるＢＳ１ｗからＢＳ３ｗまでのデータ成分の光強度の合計は、その波長におけるデータＤＴｎの（光）強度に等しい。データ成分ＢＳ１ｗ（又はデータ成分ＢＳ２ｗ、ＢＳ３ｗ）の基準ＢＳ１（又は基準ＢＳ２、ＢＳ３）に対する比率は、基準ＢＳ１（又は基準ＢＳ２、ＢＳ３）に対応する係数である。換言すれば、ＤＴｎ（λ）＝ＢＳ１ｗ（λ）＋ＢＳ２ｗ（λ）＋ＢＳ３ｗ（λ）＝ｃ１＊ＢＳ１（λ）＋ｃ２＊ＢＳ２（λ）＋ｃ３＊ＢＳ３（λ）であり、ここでＢＳ１ｗ（λ）～ＢＳ３ｗ（λ）は、それぞれ特定の波長におけるデータ成分ＢＳ１ｗ～ＢＳ３ｗに対応する（光）強度値である。ＢＳ３（λ）に対するＢＳ１（λ）は、それぞれ特定の波長のＢＳ３に対する基準ＢＳ１に対応する（光）強度値である。また、ｃ１～ｃ３は、それぞれＢＳ１～ＢＳ３に対応する係数である。処理回路１５０は、光ビームＬＢによって励起される分析物１２０中の既知の各物質からの蛍光シグナルの波長と（光）強度との間の関係（詳しくは、図６に示されるデータ成分ＢＳ１～ＢＳ３）を、基準ＢＳ１～ＢＳ３に対応する係数にしたがって特定し、したがって分析物１２０中の既知の物質のそれぞれの係数を特定する。

【0021】

ステップ２１０により、データ成分ＢＳ１ｗ～ＢＳ３ｗの間の距離が比較的近い場合（例えば、ＢＳ１ｗ～ＢＳ３ｗの任意の２つのデータ成分の局所最大値に対応する波長間の差が小さい場合、又はクロストークが激しい場合）であっても、任意の２つの異なる既知の物質の励起効率の差異が大きい場合であっても、又は既知の物質の濃度若しくは励起効率が低い場合であっても、既知の各物質のデータ成分ＢＳ１ｗ～ＢＳ３ｗを効果的に分析することができる。いくつかの態様において、リアルタイムポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）は、分析物１２０内で起こり、処理回路１５０は、分析物１２０中の既知の各物質の濃度を特定し、ＤＮＡ増幅後の量を計算する。蛍光シグナルＦＳは、リアルタイムＰＣＲのＤＮＡ増幅反応において、分析物１２０の試薬によって励起される（ＤＮＡの２本鎖に結合される）蛍光シグナルであり得る。この場合、ＤＮＡ増幅後の量は、基準ＢＳ１～ＢＳ３に対応する係数に基づいて算出することができる。

【0022】

いくつかの実施態様において、曲線フィッティングは、最小二乗法、多重線形回帰法、主成分分析法、点別相互相関法、最小絶対偏差回帰法、及び／又は、ウェーブレット変換法にしたがって行われる。いくつかの実施形態において、基準ＢＳ１～ＢＳ３の（光）強度は、個別に正規化されており、例えば、各基準ＢＳ１～ＢＳ３の最大（光）強度は正規化されている。いくつかの実施形態において、図５に示すように、基準ＢＳ１（又は基準ＢＳ２、ＢＳ３）に対応する関数パターンは、非対称性を有し得る。いくつかの実施形態において、図５に示すように、第１波長インターバルの基準ＢＳ１（又は基準ＢＳ２、ＢＳ３）の関数パターンの定積分は、第２波長インターバルの関数パターンの定積分より小さくてもよい。それは、次のように表すことができる：

【0023】

【数1】

ここで、Ｌ１は、第１波長インターバルの（積分）下限であり、関数パターンの第１低強度点に対応する。Ｕ２は、第２波長間隔の（積分）上限であり、関数パターンの第２低強度点に対応する。低強度点の関数値は、分光器のノイズレベル又は検出限界より低い場合がある。Ｕ１とＬ２は、それぞれ、第１波長インターバルの（積分）上限と第２波長インターバルの（積分）下限である。Ｕ１とＬ２は、どちらも、関数パターンの局所最大値に対応する。いくつかの実施形態において、基準ＢＳ１（又は基準ＢＳ２、ＢＳ３）に対応する関数パターンは、１つより多い局所最大値を有することができる。いくつかの実施形態において、基準ＢＳ１（又は基準ＢＳ２、ＢＳ３）に対応する関数パターンは、実験又は理論計算によって、例えば、特定の既知の物質の励起スペクトル又は発光スペクトルの測定によって、特定することができる。

【0024】

注目すべきことに、図１に示される分析システム１０は、本発明の例示的な実施形態であり、当業者は、変更及び修正を容易に行うことができる。例えば、本発明の一実施形態による分析システム７０の概略図である図７を参照されたい。分析システム７０の構造は、分析システム１０の構造と類似している。したがって、以下の説明においては、同一の数字及び表記は同一の構成要素を示しており、類似の部分は重複して詳述されていない。分析システム１０の光学コンポーネント１１０、１３０及び検出器１４０は、分析システム７０の光学コンポーネント７１０、７３０及び検出器７４０として実装されてもよい。

【0025】

具体的には、光源１００は、高（光）強度及び狭帯域の光源であることができる。その結果、データ成分ＢＳ１ｗ～ＢＳ３ｗ間の距離が比較的近い場合（例えば、ＢＳ１ｗ～ＢＳ３ｗの任意の２つのデータ成分の局所最大値に対応する波長間の差が小さい場合、又はクロストークが激しい場合）であっても、任意の２つの異なる既知の物質の励起効率の差異が大きい場合であっても、又は既知の物質の濃度若しくは励起効率が低い場合であっても、既知の各物質は、効果的に励起されることができる。例えば、いくつかの実施形態において、光源１００の（光）強度は、１０ミリワット（ｍＷ）／平方ミリメートル（ミリメートル、ｍｍ^２）から５００ミリワット／平方ミリメートル（すなわち、５００ｍＷ／ｍｍ^２）の範囲であり得る。したがって、光源１００は、比較的高い（光）強度の光源である。いくつかの実施形態において、光源１００の（瞬間的な）出力パワーは、１ミリワット（ｍＷ）から５００ミリワットの範囲であってもよいが、それに限定されない。

【0026】

いくつかの実施形態では、光源１００の波長範囲（又は帯域幅）は、励起されている少なくとも１つの既知の物質からの蛍光シグナルの波長範囲（又は帯域幅）の１０分の１未満である。したがって、光源１００は、比較的狭い帯域の光源である。波長範囲（又は帯域幅）は、半値全幅（ＦＷＨＭ）によって画定されてもよい。いくつかの実施形態では、図６に示すように、光源１００の波長範囲ＷＲ１は、基準ＢＳ１（又は基準ＢＳ２、ＢＳ３）の波長範囲ＷＲ２よりも小さい。例えば、光源１００の波長範囲ＷＲ１は、基準ＢＳ１（又は基準ＢＳ２、ＢＳ３）の波長範囲ＷＲ２の１０分の１未満である。いくつかの実施形態において、光源１００の波長範囲は、０．１ナノメートル（ｎｍ）から２ナノメートルの範囲であってもよいが、それに限定されない。いくつかの実施形態において、光源１００は、レーザ光源であってもよい。さらに、光源１００は、ダイオードレーザ光源、又はファブリペロー（ＦＰ）半導体レーザ、単一周波数半導体レーザ、分布帰還レーザ（ＤＦＢ）、又は垂直共振器面発光レーザ（ＶＣＳＥＬ）等の半導体レーザ光源であってもよいが、これらに限定されるものではない。いくつかの実施形態において、光源１００は、１つ以上の半導体レーザ光源を含む半導体レーザ光源セットであってもよく、半導体レーザ光源の全部又は一部は、異なる中心波長を有してもよい。いくつかの実施形態では、光源１００は、１０度以下の放射角を有する発光ダイオード光源でもよいが、それに制限されない。いくつかの実施形態では、光源１００は、１つ以上の発光ダイオード光源を含む発光ダイオード光源セットであってもよく、発光ダイオード光源の全部又は一部は、異なる中心波長を有してもよい。いくつかの実施形態において、光源１００の中心波長は、４０５ナノメートルから６６０ナノメートルの範囲であってもよいが、これに限定されない。

【0027】

分析物１２０は、少なくとも１つの反応体又は試薬を含むことができ、試薬は、少なくとも１つの蛍光プローブ又は蛍光色素を含むことができるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態において、蛍光プローブ又は蛍光色素は、ＦＡＭ、ＶＩＣ、ＨＥＸ、ＲＯＸ、ＣＹ３、ＣＹ５、ＣＹ５．５、ＪＯＥ、ＴＥＴ、ＳｙＢＲ、Ｔｅｘａｓ Ｒｅｄ、ＴＡＭＲＡ、ＮＥＤ、Ｑｕａｓａｒ７０５、Ａｌｅｘａ４８８、Ａｌｅｘａ５４６、Ａｌｅｘａ５９４、Ａｌｅｘａ６３３、Ａｌｅｘａ６４３、Ａｌｅｘａ６８０、又は他の蛍光プローブ若しくは蛍光色素であり得る。いくつかの実施形態において、蛍光プローブ又は蛍光色素の中心波長は、３４０ナノメートル～８５０ナノメートルの範囲であるが、これらに限定されない。さらに、分析物１２０は、分析物容器内に保持されることができる。

【0028】

光学素子７１０及び７３０は、光ビームのビーム幅を調整するために利用されることができ、例えば、光ビームを収束又は発散させることができる。あるいは、光学素子７１０及び７３０は、光ビームのビーム方向を調整するためにさらに利用されてもよい。いくつかの実施形態では、光学素子７１０又は７３０は、少なくとも１つの収束レンズを含んでもよいが、それに限定されない。いくつかの実施形態において、光学素子７１０又は７３０は、両凸レンズ、平凸レンズ、二重レンズ、非球面レンズ、色消しレンズ、収差レンズ、フレネルレンズ、平凹レンズ、両凹レンズ、正／負メニスカスレンズ、軸索プリズム、（屈折率）分布レンズ、マイクロレンズアレイ、レンチキュラーレンズ、回折光学素子、放物面鏡、ホログラフィック光学素子、又は光導波路素子のうちの少なくとも１つを含み得る。いくつかの実施形態では、光学素子７１０又は光学素子７３０は、分析システム７０から取り除かれ又は省略されることができる。

【0029】

いくつかの実施形態において、検出器７４０は分光器であってもよい。いくつかの実施形態において、検出器７４０は、分析システム７０の小型化を容易にするための小型分光器であってもよい。例えば、検出器７４０は、マイクロ電気機械システム（ＭＥＭＳ）基準の分光器であるが、これに限定されるものではない。いくつかの実施形態において、検出器７４０の波長範囲は、３４０ナノメートルから８５０ナノメートルの範囲であってもよいが、それに限定されない。

【0030】

処理回路１５０は、プログラムコードにコンパイルされた分析方法２０にしたがって、検出器１４０から送信されたスペクトルデータを分析することができる。いくつかの実施形態では、処理回路１５０は、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）であってもよい。いくつかの実施形態では、処理回路１５０は、（複数の）所定の時間インターバルの間にオン又はオフされる光源１００を制御することができる。さらに、光源１００がオンにされると、検出器１４０は、蛍光シグナルＦＳを同期して検出する。いくつかの実施形態において、処理回路１５０は、光源１００の作動電流を操作することによって、又は、光路スイッチを制御することによって、（複数の）所定の時間インターバルの間にオン又はオフにされるべき光源１００を制御することができる。光路スイッチは、機械的な光路スイッチ又は電子的な光路スイッチであってもよい。

【0031】

いくつかの実施形態において、記憶装置１６０は、プログラムコードを記憶するための任意のデータ記憶装置（又は回路）であってもよい。処理回路１５０は、記憶装置１６０を介してプログラムコードを読み出して実行することができる。例えば、記憶装置１６０は、加入者識別モジュール（ＳＩＭ）、読出専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ハードディスク、光データ記憶装置、不揮発性記憶装置、非一時的コンピュータ読取り可能媒体であってもよいが、これらに限定されない。

【0032】

さらに、分析方法２０は、本発明の例示的な実施形態であり、当業者は、置換及び変更を容易に行うことができる。例えば、分析方法２０のステップ２０４、２０６、又は２０８は任意であってもよい。低ノイズの場合、分析方法２０のステップ２０４を省略することができ、ステップ２０６でデータＤＴｒの一部を抽出することができ、データＤＴｐを取得することができる。他の光源からの干渉がない場合、分析方法２０のステップ２０６は省略することができ、ステップ２０８でデータＤＴｆの一部を抽出することができデータＤＴｎを取得することができる。正規化が不要な場合、分析方法２０のステップ２０８は省略することができ、ステップ２１０でデータＤＴｐへの曲線フィッティングを行うことができる。同様に、ステップ２０４又はステップ２０６が省略された場合、曲線フィッティングは、データＤＴｒ又はデータＤＴｆに対して行われ得る。さらに、ステップ２０４、ステップ２０６、又はステップ２０８の順序は、交換可能であることができる。

【0033】

以上をまとめると、本発明は、広帯域のキセノンランプを採用せず、代わりに、高強度及び狭帯域の光源１００を使用する。したがって、本発明は、低濃度の分析物１２０を検出し、リアルタイム検出の要件を満たすように分析システム１０の複雑さ及びサイズを低減することができる。さらに、本発明は、分析物１２０から励起される蛍光シグナルＦＳを異なる光経路に分離せず、異なる光経路における蛍光シグナルＦＳを異なる周波数帯のシグナルにフィルタリングしない。その代わりに、本発明は、蛍光シグナルＦＳに対応するデータＤＴｎに曲線フィッティングを行って、励起される分析物１２０中の既知の各物質からの蛍光シグナルの波長と強度との間の関係（詳しくはデータ成分ＢＳ１ｗ～ＢＳ３ｗ）を特定するために基準ＢＳ１～ＢＳ３に対応する係数を生成し、このことにより、分析物１２０中の既知の各物質の濃度を特定する。その結果、クロストークが発生したとしても、あるいは、２つの異なる既知の物質の励起効率の差が大きかったとしても、既知の各物質を、効果的に、励起し分析することができ、分析精度及び分析効率を改善することができる。さらに、本発明は、（複数の）データ処理ステップの手段によって、信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善することができる。

【0034】

当業者は、本発明の教示を保持しつつ、装置及び方法の多くの変更及び置換を行うことができることを容易に理解するであろう。したがって、上記の開示は、添付の特許請求の範囲の範囲によってのみ限定されるものと解釈されるべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】