特表 2023-522475 微生物の識別及び分類

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-05-30

(54)【発明の名称】微生物の識別及び分類

(51)【国際特許分類】

   G01N 27/62 20210101AFI20230523BHJP

   C12Q 1/04 20060101ALI20230523BHJP

   C12M 1/34 20060101ALI20230523BHJP

   G01N 1/00 20060101ALI20230523BHJP

【ＦＩ】

G01N27/62 V

C12Q1/04

C12M1/34 B

G01N1/00 101G

G01N27/62 F

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022565534

(86)(22)【出願日】2021-04-27

(85)【翻訳文提出日】2022-11-28

(86)【国際出願番号】 US2021029308

(87)【国際公開番号】W WO2021222182

(87)【国際公開日】2021-11-04

(31)【優先権主張番号】63/016,129

(32)【優先日】2020-04-27

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】63/032,394

(32)【優先日】2020-05-29

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ

２．ＷＣＤＭＡ

(71)【出願人】

【識別番号】500039463

【氏名又は名称】ボード オブ リージェンツ，ザ ユニバーシティ オブ テキサス システム

【氏名又は名称原語表記】ＢＯＡＲＤ ＯＦ ＲＥＧＥＮＴＳ，ＴＨＥ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＴＥＸＡＳ ＳＹＳＴＥＭ

【住所又は居所原語表記】２１０ Ｗｅｓｔ ７ｔｈ Ｓｔｒｅｅｔ Ａｕｓｔｉｎ，Ｔｅｘａｓ ７８７０１ Ｕ．Ｓ．Ａ．

(71)【出願人】

【識別番号】520477485

【氏名又は名称】ザ・トラスティーズ・オブ・インディアナ・ユニバーシティー

(74)【代理人】

【識別番号】100092783

【弁理士】

【氏名又は名称】小林 浩

(74)【代理人】

【識別番号】100120134

【弁理士】

【氏名又は名称】大森 規雄

(74)【代理人】

【識別番号】100217663

【弁理士】

【氏名又は名称】末広 尚也

(72)【発明者】

【氏名】シアビナート エバーリン，リビア

(72)【発明者】

【氏名】ポヴィライティス，シドニー

(72)【発明者】

【氏名】サンズ エスコフェ，マルタ

(72)【発明者】

【氏名】ザン，ジアリン

(72)【発明者】

【氏名】カークパトリック，リンジー エム．

【テーマコード（参考）】

2G041

2G052

4B029

4B063

【Ｆターム（参考）】

2G041CA01

2G041EA03

2G041FA10

2G041FA12

2G041GA09

2G041GA19

2G041LA06

2G041LA12

2G052AA36

2G052AD29

2G052CA02

2G052CA04

2G052CA14

2G052GA29

2G052JA07

4B029AA07

4B029BB01

4B029BB02

4B029FA01

4B063QA18

4B063QQ02

4B063QQ05

4B063QQ06

4B063QS10

4B063QS14

4B063QX10

(57)【要約】

一般的な態様では、微生物（例えば、細菌など）が識別及び検出される。いくつかの例では、液体溶媒が、サンプリングプローブの第１のチャネルを通してサンプリングプローブの内部リザーバに供給され、内部リザーバ内の一定体積の液体溶媒が、ある期間にわたって、サンプル表面と直接接触して保持されて、液体分析物を形成し、ガスがサンプリングプローブの第２のチャネルを通して内部リザーバに供給され、液体分析物がサンプリングプローブの第３のチャネルを通して内部リザーバから抽出され、液体分析物が質量分析計に移送され、質量分析計が液体分析物を処理して、質量分析データを生成し、質量分析データが分析されて、サンプル表面に存在する微生物（例えば、細菌、真菌、又は他のタイプの微生物）を検出及び識別する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

方法であって、
サンプリングプローブの第１のチャネルを通して、液体溶媒を前記サンプリングプローブの内部リザーバに供給することと、
前記内部リザーバ内の一定体積の液体溶媒を、ある時間にわたって、サンプル表面と直接接触させて保持して、前記サンプリングプローブ内に液体分析物を形成することと、
前記サンプリングプローブの第２のチャネルを通して、ガスを前記サンプリングプローブの前記内部リザーバに供給することと、
前記サンプリングプローブの第３のチャネルを通して、前記内部リザーバから前記液体分析物を抽出することと、
前記サンプリングプローブから質量分析計に前記液体分析物を移送することと、
前記質量分析計の動作により、前記液体分析物を処理して、質量分析データを生成することと、
前記質量分析データを分析して、前記サンプル表面に存在する微生物を検出及び識別することと、を含む、方法。

【請求項2】

前記質量分析データ及び統計モデルを使用して、前記微生物を分類することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記第１のチャネルが、第１の移送管を通して、外部容器から前記液体溶媒を受容し、前記液体分析物が、第２の移送管を通して、前記サンプリングプローブから前記質量分析計に移送され、前記第２のチャネルが、前記サンプリングプローブの雰囲気から空気を受容する開口ポートを通して、前記ガスを受容する、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記質量分析データを分析することが、前記サンプル表面に存在する細菌を識別することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＳｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔｒ．）ａｇａｌａｃｔｉａｅ菌の存在を識別することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＳｔｒ．ｐｙｏｇｅｎｅｓ菌の存在を識別することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＳｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓ．）ａｕｒｅｕｓ菌の存在を識別することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＳ．ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓ菌の存在を識別することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＰｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ（Ｐ．）ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ菌の存在を識別することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項10】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＳａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ菌の存在を識別することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項11】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＥｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｃｏｌｉ菌の存在を識別することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項12】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＫｉｎｇｅｌｌａ（Ｋ．）ｋｉｎｇａｅ菌の存在を識別することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項13】

前記液体分析物が、前記サンプル表面の開放環境において、微小液滴又はエアロゾルを生成することなく形成される、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法。

【請求項14】

前記サンプリングプローブの前記第３のチャネルが、移送管によって前記質量分析計に結合され、前記内部リザーバから前記液体分析物を抽出することが、前記質量分析計に低圧を作成することを含む、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法。

【請求項15】

前記サンプリングプローブが、ハンドヘルドサンプリングプローブである、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法。

【請求項16】

前記サンプル表面が、組織部位を含む、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法。

【請求項17】

前記サンプル表面が、感染組織標本を含む、請求項１６に記載の方法。

【請求項18】

前記サンプル表面が、エクスビボ組織部位を含む、請求項１６に記載の方法。

【請求項19】

前記サンプル表面が、インビボ組織部位を含む、請求項１６に記載の方法。

【請求項20】

医療処置中に行われる、請求項２１に記載の方法。

【請求項21】

外科的処置中に行われる、請求項２１に記載の方法。

【請求項22】

前記組織部位が、患者に関連付けられており、前記方法が、前記質量分析データの前記分析から識別された前記微生物に基づいて、前記患者に対する治療を決定することを含む、請求項１６に記載の方法。

【請求項23】

前記患者に前記治療を施すことを含む、請求項２２に記載の方法。

【請求項24】

システムであって、
液体溶媒を含む容器と、
液体分析物を処理することによって、質量分析データを生成するように構成されている、質量分析計システムと、
前記質量分析データを分析して、サンプル表面に存在する微生物を検出及び識別するように構成されている、コンピュータシステムと、
サンプリングプローブであって、
一定体積の液体溶媒を、ある期間にわたって、前記サンプル表面に直接接触させて保持して、前記サンプリングプローブ内に前記液体分析物を形成するように構成されている、内部リザーバ、
前記液体溶媒を内部リザーバ内に連通させるように構成されている、第１のチャネル、
ガスを前記内部リザーバ内に連通させるように構成されている、第２のチャネル、及び
前記内部リザーバから前記液体分析物を連通させるように構成されている、第３のチャネル、を備える、サンプリングプローブと、
制御システムであって、
サンプリングプローブの前記第１のチャネルを通して、前記液体溶媒を前記内部リザーバに供給することと、
前記サンプリングプローブの前記第３のチャネルを通して、前記内部リザーバから前記液体分析物を抽出することと、
前記サンプリングプローブから前記質量分析計システムに前記液体分析物を移送することと、を含む動作を行うように構成されている、制御システムと、を備える、システム。

【請求項25】

前記コンピュータシステムが、前記質量分析データ及び統計モデルを使用して前記微生物を分類するように構成されている、請求項２４に記載のシステム。

【請求項26】

前記容器から前記第１のチャネルに前記液体溶媒を連通させる第１の移送管と、
前記サンプリングプローブからの前記質量分析計に前記液体分析物を連通させる第２の移送管と、を備える、請求項２４に記載のシステム。

【請求項27】

前記第２のチャネルが、前記サンプリングプローブの雰囲気から空気を受容する開放端部を備える、請求項２６に記載のシステム。

【請求項28】

前記一定体積が、前記内部リザーバの体積によって画定される、請求項２４に記載のシステム。

【請求項29】

前記質量分析データを分析することが、前記サンプル表面に存在する細菌を識別することを含む、請求項２４に記載のシステム。

【請求項30】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＳｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔｒ．）ａｇａｌａｃｔｉａｅ菌の存在を識別することを含む、請求項２９に記載のシステム。

【請求項31】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＳｔｒ．ｐｙｏｇｅｎｅｓ菌の存在を識別することを含む、請求項２９に記載のシステム。

【請求項32】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＳｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓ．）ａｕｒｅｕｓ菌の存在を識別することを含む、請求項２９に記載のシステム。

【請求項33】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＳ．ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓ菌の存在を識別することを含む、請求項２９に記載のシステム。

【請求項34】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＰｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ（Ｐ．）ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ菌の存在を識別することを含む、請求項２９に記載のシステム。

【請求項35】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＳａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ菌の存在を識別することを含む、請求項２９に記載のシステム。

【請求項36】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＥｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｃｏｌｉ菌の存在を識別することを含む、請求項２９に記載のシステム。

【請求項37】

前記サンプル表面に存在する細菌を識別することが、前記サンプル表面におけるＫｉｎｇｅｌｌａ（Ｋ．）ｋｉｎｇａｅ菌の存在を識別することを含む、請求項２９に記載のシステム。

【請求項38】

前記プローブが、前記サンプル表面の開放環境において微小液滴又はエアロゾルを生成することなく前記液体分析物を形成するように構成されている、請求項２４～３７のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項39】

前記サンプリングプローブから前記質量分析計に前記液体分析物を連通させる移送管を備え、前記内部リザーバから前記液体分析物を抽出することが、前記質量分析計に低圧を作成することを含む、請求項２４～３７のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項40】

前記サンプリングプローブが、ハンドヘルドサンプリングプローブである、請求項２４～３７のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項41】

前記ハンドヘルドサンプリングプローブが、幾何学的又は空間的制約なしに使用を可能にするように構成されている、請求項４０に記載のシステム。

【請求項42】

前記サンプル表面が、組織部位を含む、請求項２４～３７のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項43】

前記サンプル表面が、感染組織標本を含む、請求項４２に記載のシステム。

【請求項44】

前記サンプル表面が、エクスビボ組織部位を含む、請求項４２に記載のシステム。

【請求項45】

前記サンプル表面が、インビボ組織部位を含む、請求項４２に記載のシステム。

【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、「Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ ａｎｄ Ｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇ Ｍｉｃｒｏｏｒｇａｎｉｓｍｓ」と題する、２０２０年４月２７日に出願された米国仮特許出願第６３／０１６，１２９号、及び「Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ ａｎｄ Ｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇ Ｍｉｃｒｏｏｒｇａｎｉｓｍｓ」と題する、２０２０年５月２９日に出願された米国仮特許出願第６３／０３２，３９４号の優先権を主張する。上記参照の優先権文書の各々は、それらの全体において参照により本明細書に組み込まれる。

【背景技術】

【0002】

以下の説明は、微生物の識別及び分類に関する。

【0003】

微生物の識別は、例えば、環境汚染物質の検出、疾病サーベイランス、及び適切な医療の提供のために、多くの状況において重要である。例えば、微生物の識別は、薬剤耐性（ＡＭＲ）の拡大を防止しながら、患者の良好な転帰を促進するために抗生物質の処方を最適化する抗菌剤管理プログラムを実施するために重要である可能性がある。急性感染の患者は、広域スペクトルの抗生物質を受容することが多いが、これは効果がなく、かつＡＭＲを促進する可能性があり、より重症度の低い疾患の患者は、標的の抗生物質療法を受容することができるまで最長７２時間待つことがある。

【図面の簡単な説明】

【0004】

【図1】例示的な微生物識別システムの概略図である。

【図2】例示的な微生物識別システムの態様を示す概略図である。

【図3】例示的な微生物識別システムにおけるサンプリングプローブの態様を示す概略図である。

【図4A】８タイプの細菌の例示的な質量スペクトルである。

【図4B】図４Ａと同じ。

【図5A】例示的な統計モデルの予測性能を示す概略図である。

【図5B】図５Ａと同じ。

【図5C】図５Ａと同じ。

【図5D】図５Ａと同じ。

【図5E】図５Ａと同じ。

【図6A】例示的な統計モデルにおける分子イオンピーク及び分子イオンピークに関連付けられた統計的重みを示すプロットである。

【図6B】図６Ａと同じ。

【図6C】図６Ａと同じ。

【図6D】図６Ａと同じ。

【図6E】図６Ａと同じ。

【図7A】類似性に基づくサンプルのクラスターを示す主成分分析散布図である。

【図7B】図７Ａと同じ。

【図7C】図７Ａと同じ。

【図7D】それぞれの主成分に対する分子的特徴の影響力を示すローディングプロットである。

【図7E】図７Ｄと同じ。

【図7F】図７Ｄと同じ。

【図8A】細菌サンプルにおいて識別された様々な分子の例示的なタンデム質量スペクトル及び構築された分子構造である。

【図8B】図８Ａと同じ。

【図8C】図８Ａと同じ。

【図8D】図８Ａと同じ。

【発明を実施するための形態】

【0005】

本明細書に説明されているもののいくつかの態様では、微生物の識別及び分類のための微生物識別システムは、サンプリングプローブ、制御システム、及び質量分析計を含む。サンプリングプローブは、制御システムから液体溶媒を受容して、分析物（サンプル表面から微生物の少なくとも一部を含み得る）を形成し、分析物を質量分析計に移送するために、サンプル表面（対象微生物を含むことができる）上に位置決めされ得る。サンプリングプローブから受容された分析物は質量分析計によって処理することができる。いくつかの実例では、統計モデルを用いて、サンプル表面に含まれる微生物を識別し、分類することができる。

【0006】

いくつかの実装態様では、本明細書に開示された方法及びシステムは、従来の技術に比べて技術的な利点及び改良を提供し得る。いくつかの実例では、本明細書に説明されている方法及びシステムは、多様なサンプリング及び微生物の直接的識別を提供し得る。いくつかの実例では、本明細書に説明されている方法及びシステムは、標的の抗生物質の開発を加速し得る。いくつかの実例では、本明細書に説明されている方法及びシステムは、臨床ケアにおける患者のための適切な標的の抗生物質の選択を加速し、可能にし得る。いくつかの実装態様では、本明細書に説明されている方法及びシステムは、患者の転帰を改善し、抗菌剤耐性の拡大を防止し得る。追加的に又は代替的に、経験豊富な専門家がこのような分析を行う必要なく、簡略化された動作ステップ及びシステム設計を利用し得る。いくつかの場合では、本明細書に説明されている方法及びシステムは、従来の技術に関連付けられたバイオハザードリスクを低減することができる。例えば、代替的な環境サンプリング質量分析（ＭＳ）技術（例えば、脱着エレクトロスプレーイオン化（ＤＥＳＩ）ＭＳ、紙スプレーイオン化（ＰＳＩ）ＭＳ及び急速蒸発イオン化（ＲＥＩ）ＭＳ）は、開放環境で感染性物質を含む微小滴又はエアロゾルを生成し、これは、分析者に重大なバイオハザードリスクをもたらすことがある。いくつかの場合では、これら及び潜在的な他の利点及び改良の組み合わせが取得され得る。

【0007】

いくつかの実装態様では、本明細書に説明されているシステム及び技術は、最小限のサンプル調製で迅速なタイムスケールで微生物の分子ベースの識別を可能にし、これは、病原性細菌の識別を促進し、従来の技術よりも他の利点を提供することができる。感染性病原体の迅速かつ正確な識別は、特異的及び標的の治療オプションの選択を可能にし、細菌感染の患者の転帰を改善するために重要である。広域スペクトル抗生物質による非特異的療法レジメンは、アレルギー反応、抗生物質関連下痢、細菌耐性の可能性、及びクロストリジウム・ディフィシレ大腸炎を含む、患者に対する多くの短期及び長期の副作用をもたらす可能性がある。標的の病原体特異的抗生物質は、より良好な患者転帰をもたらし、広域スペクトル抗生物質療法の否定的な結果の多くを避けるのに役立つことが多い。グラム型、属、種、及び株レベルでの識別は、より標的の抗生物質の選択を通知し、広域スペクトルの抗生物質の過剰使用を防止し得る。例えば、ほとんどの場合、グラム型の識別は中スペクトルのリンコサミド系抗生物質を処方するのに十分であるが、多くの狭域スペクトル抗生物質が、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ａｕｒｅｕｓに対しては特異的に活性であるが、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓ又はＳｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ種に対しては活性でないアミノグリコシド系抗生物質のように、いくつかの種に対してのみ活性を有し得るため、種レベルの識別が最も有益である。更に、病原性細菌の株レベルの特徴付けは、菌力、抗菌剤耐性に関する洞察を提供することがあり、公衆衛生サーベイランスに特に有用である。臨床現場では、患者標本から細菌を分離し、少なくとも２４時間培養した後、識別にいくつかの方法を使用することができる。従来、細菌識別のためのゴールドスタンダードは、一連の選択的増殖条件及び培地を使用して表現型に基づいて細菌を識別する培養及び血清学的アッセイである。これらの方法はかなりの専門知識を必要とし、時間及び労力を要し、標的の抗生物質を数日遅らせる可能性があり、その結果、多くの感染症が経験的に、又は広域スペクトル抗生物質で日常的に治療される。１６ＳリボソームＲＮＡ配列に基づいて細菌を識別するポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）を含む分子ベースの方法は、細菌識別に必要な時間を数時間に短縮している。ＰＣＲは細菌識別のための興味深い代替案を提供するが、この方法は、ユーザの専門知識及び特異的で高価な試薬を必要とするため、依然として資源集約的である。したがって、細菌及び他の微生物の迅速な検出及び識別を提供するシステム及び方法は、これらの従来のアプローチよりも重要な利点を提供することができる。

【0008】

いくつかの実装態様では、サンプリングプローブは、プローブ先端部及びハウジングを含み得る。いくつかの実装態様では、プローブ先端部、例えば、図３に示されるプローブ先端部３０２は、１つのマンドレル端部及び１つの円筒形端部を含み得る。例えば、テーパ付き円筒形形状のマンドレル端部を、細菌のような微生物を含有し得るサンプル表面に接触させるために使用し得る。例えば、円筒形端部を使用して、ハウジングの受容端部と係合させ得る。いくつかの実装態様では、プローブ先端部は、３つの内部経路及び内部リザーバを作成する３つの内部チャネルを含み得る。いくつかの例では、プローブ先端部は、液体供給チャネル（例えば、液体供給チャネル３１２）、液体抽出チャネル（例えば、液体抽出チャネル３１４）、及びガスチャネル（例えば、ガスチャネル３１６）を含み得る。いくつかの実装態様では、液体供給及び抽出チャネルは、制御システム及び質量分析計と流体連通を提供するように構成され得る。

【0009】

いくつかの実装態様では、液体供給チャネルは、外部容器から液体溶媒を受容し、液体溶媒をプローブ先端部で内部リザーバに案内し（液体溶媒は、開口部を通してサンプル表面に直接接触し得る）、内部リザーバの少なくとも一部を液体溶媒で満たすように構成されている。いくつかの実装態様では、液体抽出チャネルは、懸濁微生物を担持する液体溶媒の少なくとも一部を抽出することによって内部リザーバから分析物を得て、分析物を移送管に案内するように構成されている。

【0010】

いくつかの実装態様では、一定体積の液体溶媒がプローブ先端部に連通される。一定量の流体は、制御された時間にわたって、サンプル表面と直接接触しながら、内部リザーバ内に保持され、サンプル表面から分子を含む液体分析物を形成することができる。次いで、液体分析物は、分析のために、内部リザーバから液体抽出チャネルを通して（例えば、流体の単一の個別の液滴として）抽出され得る。いくつかの実例では、液体分析物は、サンプル表面を損傷しない非破壊的方法で、サンプリングプローブによって生成される。例えば、プローブは、組織に対する検出可能な損傷又は破壊を引き起こすことなく、組織部位又は組織サンプルから液体分析物を抽出し得る。

【0011】

いくつかの実装態様では、微生物識別システムは、細菌の分化及び識別のための微生物の分子プロファイルを含むことができる質量スペクトルデータを生成する質量分析計を含む。いくつかの実装態様では、微生物識別システムは、分子プロファイルに従って、属及び種レベルでのグループの分離を提供するための統計モデルを含む。いくつかの実例では、統計モデル、例えば、多重レベルＬＡＳＳＯモデルは、微生物識別システムと共に、グラム型、属、及び種レベルでの分離株の識別を可能にし得る。いくつかの実装態様では、微生物識別システムは、ヒトの膿液、脳脊髄液、感染骨組織又は他の生物学的標本から感染性病原体を直接識別するために使用され得る。

【0012】

図１は、例示的な微生物識別システム１００の概略図である。図１に示されるように、例示的なシステム１００は、コンピュータシステム１０２、サンプリングプローブ１０４、制御システム１０６、及び質量分析計１０８を含む。いくつかの実装態様では、例示的なシステム１００は、微生物、例えば、細菌、真菌、ウイルス、藻類、及び原虫の定性的及び定量的な識別及び分類のために使用され得る。いくつかの例では、例示的なシステム１００は、追加の又は異なる構成要素を含み得、構成要素は、図示のように又は別の方法で配置され得る。

【0013】

いくつかの実装態様では、システム１００は、生物学的サンプル（例えば、インビボ又はエクスビボ組織サンプル）、医療用具、産業機器及び施設、農業環境、又は他のタイプの材料又は機器を評価するために使用される。いくつかの場合では、システム１００は、例えば、外科的処置中に、インビボ組織部位に存在する微生物を識別及び分類するために、医療環境において使用される。いくつかの場合では、システム１００は、実験室環境で使用されて、例えば、被験体から収集されたエクスビボ組織サンプルを評価する。システムは、微生物の存在を識別するために、他の環境、例えば、食品又は薬物調製施設で使用され得る。

【0014】

図１に示す例では、コンピュータシステム１０２は、プロセッサ１２０、メモリ１２２、通信インターフェース１２８、表示デバイス１３０、及び入力デバイス１３２を含む。いくつかの実装態様では、コンピュータシステム１０２は、例えば、入力／出力コントローラ、通信リンク、電力などのような追加の構成要素を含み得る。いくつかの実例では、コンピュータシステム１０２は、制御システム１０６及び質量分析計１０８の動作パラメータを制御し、それらからデータを受信するように構成され得る。コンピュータシステム１０２は、液体溶媒をサンプリングプローブ１０４に送達するために、及び抽出された生体分子及び懸濁微生物を含む分析物のサンプリングプローブ１０２からの抽出を制御するために、制御システム１０６を制御するために使用することができる。いくつかの実装態様では、コンピュータシステム１０２は、図２及び３に関して説明されているシステム及びプロセスのうちの１つ以上の態様を実装するために使用され、又は別のタイプの動作を行うために使用され得る。いくつかの実装態様では、コンピュータシステム１０２は、制御システム１０６に関連付けられ、これに特定の制御機能を提供する別個の制御ユニットを含む。いくつかの実例では、制御ユニットは、制御ユニット２０４として、又は別の方法で実装され得る。

【0015】

いくつかの実装態様では、コンピュータシステム１０２は、単一のコンピューティングデバイス、又は例示的なシステム１００の残りの部分（例えば、制御システム１０６及び質量分析計１０８）に近接して動作する複数のコンピュータを含み得る。いくつかの実装態様では、コンピュータシステム１０２は、通信ネットワーク、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネットワーク（例えば、インターネット）、衛星リンクを含むネットワーク、及びピアツーピアネットワーク（例えば、アドホックピアツーピアネットワーク）を通して通信インターフェース１２８を通して、例示のシステム１００の残りの部分と通信し得る。

【0016】

いくつかの実装態様では、サンプリングプローブ１０４は、移送管を通して、制御システム１０６及び質量分析計１０８と流体連通を提供するように構成され得る。いくつかの実例では、サンプリングプローブ１０４は、制御システム１０６から液体溶媒を受容し、液体溶媒を微生物を有するサンプル表面に案内し、液体溶媒の少なくとも一部を抽出することによって分析物を得て、懸濁微生物を含む分析物を質量分析計１０８に送達し得る。いくつかの実装態様では、サンプリングプローブ１０４は、複数の内部液体／ガスチャネル及び内部リザーバ、例えば、図３に示すようなチャネル３１２、３１４、３１６及び内部リザーバ３１８を含み得るプローブ先端部を含み得る。いくつかの実装態様では、サンプリングプローブ１０４は、生物学的に適合しており、使用される化学物質に対して耐性がある合成ポリマーのような材料で構成され得る。いくつかの例では、サンプリングプローブ１０４は、図２～３に示されるように、又は別の方法でサンプリングプローブ２０２、３００として実装され得る。

【0017】

例示的な制御システム１０６は、システム１００内の流体の移動を制御する。いくつかの実装態様では、制御システム１０６は、機械的ポンピングシステム及び１つ以上の機械的弁を含み得る。いくつかの実例では、機械的ポンピングシステムは、コンピュータシステム１０２によって制御される機械的ポンプを含む。例えば、機械的ポンピングシステムは、図２に示されるように、又は別の方法で機械的ポンピングシステム２２８として実装され得る。いくつかの実例では、制御システム１０６は、サンプリングプローブ１０４の内部リザーバへの液体溶媒の高精度のマイクロ流体分配を提供し得る。いくつかの実例では、制御システム１０６の制御ユニット（例えば、図２の制御ユニット２２４）は、機械的ポンピングシステム及び１つ以上の機械的弁を制御することによって、サンプリングプロセスをトリガ及び制御するように構成され得る。いくつかの実例では、制御システム１０６の制御ユニットは、質量分析計１０８によるデータ収集プロセスを同時にトリガするように構成され得る。いくつかの実装態様では、液体溶媒は、滅菌水、エタノール、メタノール、アセトニトリル、ジメチルホルムアミド、アセトン、イソプロピルアルコール、又は組み合わせを含み得る。いくつかの実装態様では、液体溶媒は、微生物細胞壁及び膜構造を破壊するための溶菌酵素又は他の化合物、若しくはイオン化促進のための酸若しくは塩基のような他の溶媒添加物、又は感受性試験のための抗生物質を含み得る。

【0018】

いくつかの実装態様では、懸濁微生物及び微生物から抽出された分子を担持する分析物は、質量分析計１０８によって受容され得る。いくつかの実装態様では、分析物は、質量分析計１０８内に低圧を作成することによって、サンプリングプローブ２０２から抽出され得る。例えば、質量分析計１０８に取り付けられた真空ポンプによって、低圧を作成することができる。いくつかの実装態様では、質量分析計の前に、分析物を収集し、イオン光学システムに送達し得る。いくつかの実例では、イオン光学システムは、分析物中の中性種を濾過し、イオンが通過することを可能にし、質量分析計１０８の汚染を除去するように構成され得る。いくつかの実装態様では、質量分析計１０８は、質量セレクタ及び質量分析計を含み得、これらは、イオン化された分析物中のイオン化生成物を、それらの質量電荷（ｍ／ｚ）比に従って分離し、識別するように構成されている。いくつかの実装態様では、質量分析計１０８は、質量スペクトルのセット（例えば、イオン化された生成物の強度とｍ／ｚ比）をコンピュータシステム１０２に出力し得、これは、メモリ１２２に記憶され、プログラム１２６を動作させることによって分析され、結果は、ディスプレイ１３０上に更に表示され得る。いくつかの実装態様では、質量分析計１０８は、図２に示されるように、又は異なる方法で質量分析計２３０として実装され得る。

【0019】

いくつかの実装態様では、本明細書に説明されているプロセス及び論理フローのいくつかは、例えば、１つ以上のプログラマブルプロセッサ、例えば、プロセッサ１２０によって自動的に実行され、１つ以上のコンピュータプログラムを実行して、入力データ上で動作し、出力を生成することによってアクションを行うことができる。例えば、プロセッサ１２０は、プログラム１２６に含まれるスクリプト、関数、実行可能なもの、又は他のモジュールを実行又は解釈することによって、プログラム１２６を動作させることができる。いくつかの実装態様では、プロセッサ１２０は、例えば、図５に関して説明されている動作の１つ以上を行い得る。

【0020】

いくつかの実装態様では、プロセッサ１２０は、例として、プログラマブルデータプロセッサ、システムオンチップ、又は前述のものの複数若しくは組み合わせを含む、データを処理するための様々な種類の装置、デバイス、及び機械を含むことができる。特定の実例では、プロセッサ１２０は、ディープラーニングアルゴリズムを動作させるための例えば、アルデュイーノボード、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、又はグラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）などの特殊目的論理回路を含み得る。いくつかの実例では、プロセッサ１２０は、ハードウェアに加えて、当該コンピュータプログラムに対する実行環境を作成するコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、クロスプラットフォームのランタイム環境、仮想マシン、又はそれらの１つ以上の組み合わせを構成するコードを含み得る。いくつかの例では、プロセッサ１２０は、例として、汎用及び特殊目的のマイクロプロセッサの両方、及び任意の種類のデジタルコンピュータのプロセッサを含み得る。

【0021】

いくつかの実装態様では、プロセッサ１２０は、汎用及び特殊目的のマイクロプロセッサの両方、及び任意の種類の量子又は古典的コンピュータのプロセッサを含み得る。一般に、プロセッサ１２０は、読み出し専用メモリ若しくはランダムアクセスメモリ、又はその両方、例えばメモリ１２２から命令及びデータを受信する。いくつかの実装態様では、メモリ１２２は、例として、半導体メモリデバイス（例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリデバイスなど）、磁気ディスク（例えば、内部ハードディスク、リムーバブルディスクなど）、磁気光ディスク、並びにＣＤ－ＲＯＭ及びＤＶＤ－ＲＯＭディスクを含む、全ての形態の不揮発性メモリ、媒体及びメモリデバイスを含み得る。いくつかの場合では、プロセッサ１２０及びメモリ１２２を、特殊目的論理回路によって補足するか、又は特殊目的論理回路に組み込むことができる。

【0022】

いくつかの実装態様では、メモリ１２２に記憶されたデータ１２４は、動作パラメータ、標準参照データベース及び出力データを含み得る。いくつかの実例では、標準参照データベースは、不明な微生物の識別に使用され得る質量スペクトル参照ライブラリを含む。いくつかの実装態様では、プログラム１２６は、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、プログラム、関数、実行可能なもの、又はプロセッサ１２０によって解釈又は実行される他のモジュールを含むことができる。いくつかの実装態様では、プログラム１２６は、ディープラーニングアルゴリズムを行うための機械可読命令を含み得る。いくつかの実例では、プログラム１２６は、液体溶媒をサンプリングプローブに送達し、サンプリングプローブから分析物を収集するための機械可読命令を含み得る。いくつかの実例では、プログラム１２６は、メモリ１２２、別のローカルソース、又は１つ以上の遠隔ソースから（例えば、通信リンクを介して）入力データを取得し得る。いくつかの実例では、プログラム１２６は、出力データを生成し、出力データをメモリ１２２、別のローカル媒体、又は１つ以上のリモートデバイスに記憶し得る（例えば、通信ネットワーク１０６を介して出力データを送信することによって）。いくつかの例では、プログラム１２６（ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、又はコードとしても既知である）は、コンパイル型又はインタープリタ型言語、宣言型又は手続き型言語を含む、任意の形態のプログラミング言語で書くことができる。いくつかの実装態様では、プログラム１２６は、コンピュータシステム１０２上で実行されるように展開することができる。

【0023】

いくつかの実装態様では、通信インターフェース１２８は、任意のタイプの通信チャネル、コネクタ、データ通信ネットワーク、又は他のリンクを含み得る通信ネットワークに接続され得る。いくつかの実例では、通信インターフェース１２８は、他のシステム又はデバイスとの通信を提供し得る。いくつかの実例では、通信インターフェース１２８は、様々な無線プロトコル、例えば、とりわけ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉ－Ｆｉ、近接場通信（ＮＦＣ）、ＧＳＭ音声コール、ＳＭＳ、ＥＭＳ、又はＭＭＳメッセージング、無線標準（例えば、ＣＤＭＡ、ＴＤＭＡ、ＰＤＣ、ＷＣＤＭＡ、ＣＤＭＡ２０００、ＧＰＲＳ）の下で無線通信を提供する無線通信インターフェースを含み得る。いくつかの例では、そのような通信は、例えば、無線周波数トランシーバ又は別のタイプの構成要素を通して発生し得る。いくつかの実例では、通信インターフェース１２８は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、スキャナなどの１つ以上の入力／出力デバイス又は、例えば、ネットワークアダプタを通してスイッチ又はルータなどのネットワーキングデバイスに接続することができる有線通信インターフェース（例えば、ＵＳＢ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ）を含み得る。

【0024】

いくつかの実装態様では、通信インターフェース１２８を、入力デバイス及び出力デバイス（例えば、表示デバイス１３０、入力デバイス１３２、又は他のデバイス）及び１つ以上の通信リンクに結合することができる。図示の例では、表示デバイス１３０は、ユーザ又は別のタイプの表示デバイスに情報を表示するためのコンピュータモニタである。いくつかの実装態様では、入力デバイス１３２は、キーボード、ポインティングデバイス（例えば、マウス、トラックボール、タブレット、及びタッチセンシティブスクリーン）、又は別のタイプの入力デバイスであり、それによって、ユーザは、コンピュータシステム１０２に入力を提供することができる。いくつかの例では、コンピュータシステム１０２は、他のタイプの入力デバイス、出力デバイス、又はその両方（例えば、マウス、タッチパッド、タッチスクリーン、マイクロホン、モーションセンサなど）を含み得る。入力デバイス及び出力デバイスは、有線リンク（例えば、ＵＳＢなど）、無線リンク（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＮＦＣ、赤外線、高周波など）、又は別のタイプのリンクなどの通信リンクを介して、アナログ又はデジタル形態でデータを送信及び受信することができる。

【0025】

いくつかの実装態様では、ユーザとの相互作用も提供するために他の種類のデバイスが使用され得、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック、例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバックとすることができ、ユーザからの入力は、音響入力、音声入力、又は触覚入力を含む任意の形態で受信することができる。例えば、サンプリングプローブ１０４は、検出プロセス（例えば、図２に示すようなペダル２２６）を開始、中断、再開、又は終了するためのコントローラとして使用され得る制御要素（例えば、ボタン、ペダルなど）を含み得る。いくつかの実例では、グラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ）を使用して、ユーザと微生物識別システム１００との間の相互作用を提供し得る。特定の実例では、ＧＵＩは、コンピュータシステム１０２に通信可能に結合され得る。例えば、制御システム１０６が（例えば、図２のペダル２２６を押すことによって）作動されるときに、ＧＵＩは、質量分析計１０８における分析プロセスを開始することができる。例えば、分析プロセスが完了すると、ＧＵＩは分析結果を有するレポートを出力することができる。

【0026】

図２は、例示的な微生物識別システム２００の態様を示す概略図である。図２に示す例では、例示的なシステム２００は、サンプリングプローブ２０２、制御システム２０４、及び質量分析計２３０を含む。図２に示されるように、サンプリングプローブ２０２は、移送管２０６Ａ、２０６Ｂを通して、制御システム２０４と質量分析計２３０との間に結合される。いくつかの例では、例示的なシステム２００は、追加の又は異なる構成要素を含み得、構成要素は、図示のように又は別の方法で配置され得る。

【0027】

図２に示す例では、サンプリングプローブ２０２は、ハウジング２０８Ａ及びプローブ先端部２０８Ｂを含む。いくつかの実装態様では、ハウジング２０８Ａは、ハンドヘルドサンプリングプローブとして使用されるためのグリップを提供し得る。いくつかの実装態様では、ハウジング２０８Ａは、制御要素、例えばトリガ又はボタンを含み得る。例えば、制御要素は、サンプリングプローブ２０２を通して移送される液体溶媒を制御するために使用され得る。いくつかの実例では、制御要素は、例えば、フットペダルとして構成されているハウジング２０８Ａから分離され得る。別の例では、制御要素は、プローブ先端部２０８Ｂを射出するために使用され得る機構に結合され得る。いくつかの実装態様では、サンプリングプローブ２０２は、生物学的に適合しており、測定に使用される化学物質に対して耐性がある合成ポリマーのような材料で構成され得る。例えば、サンプリングプローブ２０２のための材料は、分析物を抽出し、質量分析計２３０に搬送するために使用される様々な液体溶媒（例えば、極性又は非極性）と適合可能であり得る。いくつかの例では、サンプリングプローブ２０２を製造するために使用され得る合成ポリマーは、ポリジメチルシロキサン（ＰＤＭＳ）、又はポリテトラフルオロエチレン（ＰＴＦＥ）を含み得る。いくつかの実装態様では、プローブ先端部２０８Ｂは、ハウジング２０８Ａと同じ材料、異なる材料、又は異なる組成を使用し得る。

【0028】

いくつかの実装態様では、サンプリングプローブ２０２は、３Ｄ印刷プロセス、機械加工プロセス、又は別のプロセスを使用して製造され得る。いくつかの実装態様では、サンプリングプローブ２０２のハウジング２０８Ａは、それぞれの移送管２０６Ａ、２０６Ｂ及びプローブ先端部２０８Ｂ内のそれぞれのチャネルと流体的に結合された２つの内部チャネルを含み得る。いくつかの実装態様では、移送管２０６Ａ、２０６Ｂは、制御システム２０４からプローブ先端部２０８Ｂに液体溶媒を供給し、プローブ先端部２０８Ｂから懸濁微生物を有する液体溶媒の少なくとも一部を収集することによって分析物を取得するように構成されている。また、サンプリングプローブ２０２は、液体をサンプリングプローブ２０２から、例えば、使用の間又は他の実例で、液体をフラッシュすることを可能にするガスチャネル（例えば、周囲の雰囲気から空気を受容する開口ポート）を含み得る。

【0029】

いくつかの実装態様では、プローブ先端部２０８Ｂは、ハウジング２０８Ａから取り外し可能であり得、これは、例えば、所定の数（例えば、１回以上）の通常の使用の後、又は異なるサンプル間の切り替えのときに、汚染されている場合に配設及び交換することができる。いくつかの場合では、プローブ先端部２０８Ｂは、ハウジング２０８Ａ内のそれぞれのチャネルに、更にそれぞれの移送管２０６Ａ、２０６Ｂに流体的に結合された内部チャネルを含み得る。いくつかの実装態様では、プローブ先端部２０８Ｂは、モノリシック構造としてハウジング２０８Ａと一体化され得る。いくつかの実装態様では、プローブ先端部２０８Ｂは、図３に示されるように、又は別の方法でプローブ先端部３０２として実装され得る。

【0030】

図２に示す例示的なサンプリングプローブ２０２は、バイオハザードエアロゾル又は微小液滴を形成することなく、生物標本を直接サンプリングすることができる。例えば、サンプルプローブ２０２は、サンプル表面に電圧を印加することなく、また、任意の他の方法で表面にエネルギーを加えることなく（例えば、電気的、光学的、機械的、振動又は他のエネルギー源を使用してサンプル表面にエネルギーを加えることなく）、サンプル表面上に液体分析物を形成し、サンプル表面から液体分析物を抽出することができる。したがって、サンプル表面及びサンプリングプローブ２０２の周囲の雰囲気又は開放環境中に微小液滴又はエアロゾルを生成することなく、液体分析物が形成され、収集される。

【0031】

図２に示す例示的なサンプリングプローブ２０２は、微生物の迅速かつ直接分析のために使用することができる。例えば、いくつかの実験では、サンプリングプローブ２０２は、３０秒未満で、高い正確度で最小限のサンプル調製で、複数の臨床的に関連する細菌種を識別することができた。これらの実験では、統計的分類器を、訓練及び検証セットにおいてグラム型、属、及び種の平均正確度９３．３％の最小絶対収縮及び選択オペレータを使用して生成した。これらの結果は、サンプリングプローブ２０２が、サンプル調製なしで、異なる分類学的レベルで細菌を迅速に区別する能力を実証している。

【0032】

図２に示す例示的なサンプリングプローブ２０２は、微生物を検出及び識別するためのサンプル調整、過酷な溶媒、又は印加電圧を必要としない。例えば、サンプル調製、過酷な溶媒、又は印加電圧なしは、グラム型から８つ細菌種、すなわち、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ａｕｒｅｕｓ（Ｓ．ａｕｒｅｕｓ）、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓ（Ｓ．ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓ）、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｐｙｏｇｅｎｅｓ（Ａ群Ｓｔｒｅｐ．）、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ａｇａｌａｃｔｉａｅ（Ｂ群Ｓｔｒｅｐ．）、Ｋｉｎｇｅｌｌａ ｋｉｎｇａｅ（Ｋ．ｋｉｎｇａｅ）、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ（Ｐ．ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ）、Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｃｏｌｉ（Ｅ．ｃｏｌｉ）、及びＳａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ（Ｓ．ｅｎｔｅｒｉｃａ）の種レベルへの迅速な区別には使用されなかった。

【0033】

いくつかの実装態様では、制御システム２０４は、溶媒容器及び機械的ポンピングシステム２２８を含み得る。いくつかの実例では、機械的ポンピングシステム２２８は、１つ以上の機械的ポンプを含み得る。いくつかの実例では、１つ以上の機械的ポンプは、プログラマブルであり得る。特定の例では、１つ以上の機械的ポンプは、コンピュータシステム、例えば、図１のコンピュータシステム１０２によって制御され得る。いくつかの実装態様では、機械的ポンプは、シリンジポンプ、ペリスタティックポンプ、又は他のタイプのポンプであり得、これは、液体溶媒の高精度の微小流体分配をプローブ先端部２０８Ｂ、例えば、図３に示すようなプローブ先端部３０２の内部リザーバ３１８に提供することができる。いくつかの実装態様では、１つ以上の機械的ポンプの各々は、異なるタイプの液体溶媒を含む別々の溶媒容器を備えることができる。いくつかの実例では、微生物のタイプ及び初期測定結果に従って、異なるタイプの液体溶媒が選択又は混合され得る。例えば、溶菌酵素は、細胞溶解及び細胞間分子の抽出のために液体溶媒に添加され、混合され得る。別の例では、溶菌酵素は、液体溶媒中に懸濁される前に、サンプル表面上の微生物に適用され得る。図２に示す例では、容器（例えば、シリンジ）中の液体溶媒は、第１の移送管２０６Ａを通してサンプリングプローブ２０２に送達することができる。いくつかの実装態様では、制御システム２０４は、プローブ先端部２０８Ｂの設計、例えば、図３に示すような内部リザーバ３１８の体積に従って、制御された流量で、制御された体積の液体溶媒をサンプリングプローブ２０２に供給し得る。

【0034】

図２に示されるように、制御システム２０４は、移送管２０６Ａ、２０６Ｂ上に１つ以上の弁を更に含む。いくつかの実装態様では、１つ以上の弁の各々は、それぞれの移送管における流体の流れを制御する（例えば、流体の流れを開始又は停止する）ように構成されている。いくつかの実装態様では、１つ以上の弁の各々は、コンピュータシステム、例えば、図１に示すようなコンピュータシステム１０２によって機械的に作動され、電気的に制御され得る。いくつかの例では、１つ以上の弁２１０は、ピンチ弁、スクイーズ弁、他のタイプの弁、又は組み合わせを含み得る。いくつかの実例では、第２の移送管２０６Ｂ上の弁２１０は、イオン化システム２２０への分析物の吸引及び抽出を制御するための高速作動ピンチ弁である。いくつかの実例では、制御システム２０４は、制御ユニット２２４と通信可能に結合される。いくつかの実例では、制御ユニット２２４は、機械的ポンピングシステム２２８及び１つ以上の弁２１０の動作を制御するアルデュイーノボードを含み得る。図示のように、制御ユニット２２４は、ペダル２２６を押すことによって作動させ、ペダル２２６を解放することによって作動を停止させることができる。いくつかの実例では、制御ユニット２２４はまた、作動させるときに、質量分析計２３０によって行われるデータ収集プロセスを開始し得る。

【0035】

いくつかの実装態様では、移送管２０６Ａ、２０６Ｂは、０．８ｍｍの内径を有し得、生体適合性合成ポリマー、例えば、ポリテトラフルオロエチレン（ＰＴＦＥ）で作製され得る。いくつかの実装態様では、移送管２０６Ａ、２０６Ｂは、幾何学的又は空間的制約なしに、オペレータによるサンプリングプローブ２０２の自由ハンドヘルドの使用を可能にするために、約半メートルから１メートル以上の範囲の長さ（例えば、約０．５ｍ～１．５ｍの範囲の長さ、又は別の範囲の長さ）を有し得る。

【0036】

いくつかの実装態様では、分析物は、質量分析計２３０の前に、収集され、イオン光学システムに送達され得る。いくつかの実例では、イオン光学システムは、分析物中の中性種を濾過し、イオンが通過することを可能にし、質量分析計２３０に汚染を除去するように構成され得る。

【0037】

いくつかの実装態様では、質量分析計２３０は、質量セレクタ及び質量分析器を含み得る。いくつかの実装態様では、質量セレクタは、真空中の電場及び磁場中の荷電粒子の動力学に基づいて、それらの質量電荷（ｍ／ｚ）比に従って、微生物から抽出された荷電生体分子を分離し得る。質量分析器は、電場を使用して荷電分子をトラップする電極のセットを含み得る。質量分析器は、振動経路を制御するために電場を使用し得る。この振動経路は、検出され、荷電生体分子の質量に対する電荷の比を計算するために使用され得る。いくつかの例では、質量分析器は、データ分析のために質量スペクトルのセット（又は別のフォーマットの質量分析データ）を出力し得る。

【0038】

いくつかの実装態様では、質量分析計２３０によって分析が完了すると、質量分析計２３０は、識別された微生物のタイプを含む分析結果を有するレポートを作成し得る。したがって、質量分析計からのデータは、サンプル表面に存在する（例えば、サンプル表面の外側又はサンプル内に存在する）微生物を検出、識別及び分類するために分析され得る。分析結果は、臨床ケア、例えば抗生物質療法を案内するために使用され得る。いくつかの実例では、質量分析計２３０によって生成されたデータが分析され得、分析の結果が、患者に対する適切な治療を決定するために使用することができる。例えば、データベースが、質量分析計のデータから識別された微生物のレベル又はタイプに基づいて、投与される可能性のある抗生物質（例えば、タイプ及び用量）を識別するために使用され得る。いくつかの場合では、治療は、進行中の医療処置の間に患者に投与することができる。

【0039】

図３は、例示的な微生物識別システムにおけるサンプリングプローブ３００の態様を示す概略図である。図３に示されるように、サンプリングプローブ３００は、プローブ先端部３０２及びハウジング３０４を含む。例示的なプローブ先端部３０２は、サンプル表面３２０と接触するために使用されるテーパ付き円筒形形状の１つのマンドレル端部３０６と、ハウジング３０４の受容端部と係合するために使用される１つの円筒形端部３０８と、を含む。いくつかの実装態様では、円筒形端部３０８は、ハウジング３０４の受容端部と気密シールを形成し得る。いくつかの例では、プローブ先端部３０２は、追加の又は異なる構成要素を含み得、構成要素は、図示のように又は別の方法で配置され得る。

【0040】

図３のプローブ先端部３０２の断面図に示されるように、プローブ先端部３０２は、液体供給チャネル３１２、液体抽出チャネル３１４、及びガスチャネル３１６を含む、３つの別個の内部チャネルを含む。いくつかの実装態様では、３つの内部チャネル３１２、３１４、３１６は、ハウジング３０４の受容端部においてそれぞれの内部チャネル（図示せず）と位置合わせされ、移送管との流体連通を提供する。いくつかの実例では、移送管は、図２に示されるように、又は別の方法で、移送管２０６Ａ、２０６Ｂとして実装され得る。いくつかの実装態様では、３つの内部チャネル３１２、３１４、３１６は、ハウジング３０４の受容端部とは反対側の端部からその受容端部まで、ハウジング３０４を通して延在する、移送管と直接結合され得るか、又は液体及びガスの流れを可能にするために他の方法で、移送管と結合され得る。

【0041】

いくつかの実装態様では、ハウジング３０４は、図２に示されるように、それぞれの移送管、例えば移送管２０６Ａ、２０６Ｂを通して、制御システム及び質量分析計との流体連通を提供するように構成されている。いくつかの実装態様では、ハウジング３０４及びプローブ先端部３０２は、生物学的に適合性のある合成ポリマーで構成され得る。いくつかの実装態様では、ハウジング３０４及びプローブ先端部３０２は、３Ｄ印刷プロセス、機械加工プロセス又は別のタイプの製造プロセスを使用して製造され得る。

【0042】

いくつかの実装態様では、サンプル表面３２０は、固体基板の表面であり得る。例えば、サンプル表面３２０は、スライドガラス、ペトリ皿、又は寒天プレートであり得る。いくつかの実装態様では、サンプル表面３２０は、内部リザーバ３１８からの液体溶媒の漏れを防止するために、プローブ先端部３０２のマンドレル端部３０６と液密シールを形成し得る。いくつかの実装態様では、サンプル表面３２０は、対象微生物を含み得る。いくつかの場合では、サンプル表面３２０は、対象微生物を潜在的に含むことが既知であり、プローブは、サンプル表面３２０が対象微生物を含むかどうかを判定するためにサンプルを収集するために使用される。

【0043】

いくつかの実装態様では、サンプル表面３２０は、組織サンプル、骨サンプル、又は別のタイプの生物学的サンプルの表面とすることができるか、又はそれを含むことができる。例えば、サンプル表面３２０は、インビボ又はエクスビボ組織部位とすることができる。いくつかの場合では、サンプリングプローブ３００は、被験体のサンプル部位を評価するために医療処置中（例えば、手術中）に使用される。手術環境では、溶媒は、水、水と混合されたエタノール、又は別のタイプの溶媒とすることができるか、又はそれらを含むことができる。サンプリングプローブ３００は、組織部位に細菌又は別の微生物が存在するかどうかを判定するために、外科的処置中に露出した組織からサンプルを収集し得る。プローブ３００によって取得されたサンプルは、質量分析計によって分析されて、細菌を識別及び分類し、これは、治療又は療法を処方するために使用され得る。

【0044】

動作のいくつかの態様では、液体供給チャネル３１２は、外部容器から液体溶媒を受容し、液体溶媒をプローブ先端部３０２において内部リザーバ３１８に案内し、液体溶媒は、サンプル表面３２０と直接接触し得、内部リザーバ３１８の少なくとも一部を液体溶媒で満たす。液体供給チャネル３１２は、プローブ先端部において第１の内部経路３３２を提供し得る。いくつかの実装態様では、液体溶媒は、制御システムの一部、例えば、図２に示すようなシリンジポンプ又は別のタイプの機械的ポンピングシステムとして外部容器から受容され得る。

【0045】

いくつかの実装態様では、内部リザーバ３１８は、円筒形の形状を有し、液体供給チャネル３１２に結合され得る。特定の例では、内部リザーバ３１８内の液体供給チャネル３１２から受容された液体溶媒は、サンプル表面３２０と直接接触する。サンプル表面３２０は、内部リザーバ３１８内の流体に直接露出される外側表面を含み得、サンプル表面３２０は、追加の層又は外側表面の下の他の材料を含み得、外側表面又は外側表面の下の材料からの生体分子は、内部リザーバ３１８内の流体に抽出され得る。いくつかの実例では、サンプル表面３２０からの微生物細胞の少なくとも一部が懸濁され得、微生物細胞からの生体分子が液体溶媒中に抽出されて、液体分析物を形成し得る。いくつかの実装態様では、内部リザーバ３１８の直径３２２は、例えば、サンプル表面３２０のサイズ及びサンプル表面３２０上の微生物の量によって判定される。いくつかの実例では、内部リザーバ３１８の直径３２２及び高さ３２４は、サンプル表面３２０に露出された液体溶媒の堆積、並びに化学測定システムの性能面、例えば、空間分解能、検出限界、及び正確度を判定し得る。いくつかの実例では、プローブ先端部３０２の内部リザーバ３１８の直径は、１．５～５．０ｍｍの範囲であり得る。例えば、内部リザーバの直径３２２が２．７７ｍｍで、内部リザーバ３１８の高さ３２４が１．７ｍｍであるときに、内部リザーバ３１８に含まれる液体溶媒の体積は、１０マイクロリットル（μＬ）である。別の例では、内部リザーバ３１８の直径が１．５ｍｍで、高さ３２４が２．５ｍｍであるときに、内部リザーバ３１８に含まれる液体溶媒の体積は、４．４μＬである。内部リザーバ３１８は、異なる形状、アスペクト比、サイズ又は寸法を有し得る。

【0046】

いくつかの実例では、液体抽出チャネル３１４は、プローブ先端部３０２内に第２の別個の内部経路３３４を提供する。動作のいくつかの態様では、液体抽出チャネル３１４は、懸濁細胞又は抽出された生体分子を担持する液体溶媒の少なくとも一部を内部リザーバ３１８から抽出することによって分析物を取得し、質量分析計に結合された移送管に分析物を案内する。いくつかの実装態様では、内部リザーバ３１８からの分析物は、質量分析計（例えば、図２に示すような質量分析計２３０）に結合された真空ポンプによって抽出され得る。いくつかの実装態様では、移送管の一端部に作成された低圧は、液体吸引を促進して、分析物を内部リザーバ３１８から液体抽出チャネル３１４を通して質量分析計に駆動し得る。

【0047】

いくつかの実装態様では、ガスチャネル３１６は、プローブ先端部３０２内の第３の別個の内部経路３３６を提供する。いくつかの実例では、ガスチャネル３１６は、抽出中のサンプリングプローブ、移送管、及び制御システムの崩壊を防止するように構成されている。いくつかの実例では、ガスチャネル３１６は、大気（例えば、空気）に対して開口している。いくつかの実例では、液体供給チャネル３１２、液体抽出チャネル３１４及びガスチャネル３１６の直径は、０．８ｍｍに等しくあり得る。ガスチャネル３１６からのガスを使用して、液体を液体抽出チャネル３１４から質量分析計に押し出し得る。

【0048】

図４Ａ～４Ｂは、８タイプの細菌の例示的な質量スペクトル４００である。図４Ａ～４Ｃに示されるように、８タイプの細菌は、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔｒ．）ａｇａｌａｃｔｉａｅ（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝５）、Ｓｔｒ．ｐｙｏｇｅｎｅｓ（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝５）、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓ．）ａｕｒｅｕｓ（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝６）、Ｓ．ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓ（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝４）、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ（Ｐ．）ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝６）、Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ（Ｅ．）ｃｏｌｉ（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝７）、Ｓａｌｍｏｎｅｌｌａ（Ｓ．）ｅｎｔｅｒｉｃａ（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝６）、及びＫｉｎｇｅｌｌａ（Ｋ．）ｋｉｎｇａｅ（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝３）を含む。図４Ａ～４Ｂに示す例では、質量スペクトルは、微生物識別システムによって収集され得る。いくつかの実装態様では、微生物識別システムは、分子プロファイルに基づいて細菌を分類及び識別するために使用され得る。

【0049】

いくつかの実装態様では、標準参照細菌サンプルは、アメリカン・タイプ・カルチャー・コレクション（Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｔｙｐｅ Ｃｕｌｔｕｒｅ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ、ＡＴＣＣ）及びＢＥＩ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓから取得され得る。いくつかの実例では、標本が血液寒天プレート上に画線されるか、又は別の方法で行われ得る。いくつかの例において、標本は、インキュベーター中で３７℃の温度で一晩更に培養され得る。血液寒天プレート上には、培養された細菌の多数のコロニーを形成することができる。次いで、複数のコロニーの各々を血液寒天プレートから取り出し、無菌接種ループを使用してマルチウェルＰＴＦＥコーティングガラススライド上に拡散させ、微生物識別システムを使用して分析する。微生物識別システムは、図１～２に示されるように、微生物識別システムとして実装され得る。いくつかの例では、微生物識別システムは、サンプリングプローブを含み得る。いくつかの実例では、サンプリングプローブは、図３に示されるように、サンプリングプローブ３００として構成され得る。サンプリングプローブのプローブ先端部は、２．７ｍｍの直径を有する内部リザーバを有する。

【0050】

いくつかの実例では、図３に示されるように、サンプリングプローブのプローブ先端部がスライドガラスに対して位置決めされた後、生体分子を抽出するための一定体積の液体溶媒、例えば水が、サンプリングプローブの内部リザーバに送達される。いくつかの実例では、内部リザーバ中の一定体積の液体溶媒は、ある期間、例えば３秒又は別の期間にわたって、細菌塗抹標本と直接接触するように保たれて、微生物細胞から生体分子を抽出する。最初の期間の後、分析のために分析物を内部リザーバから質量分析計に移送される。いくつかの実装態様では、微生物識別システムの質量分析計は、１２０，０００の分解能を有する質量電荷（ｍ／ｚ）比１００～１２００の範囲の正及び負イオンモードで動作するＴｈｅｒｍｏＦｉｓｈｅｒ Ｑ Ｅｘａｃｔｉｖｅ ＨＦ Ｈｙｂｒｉｄ Ｑｕａｄｒｕｐｏｌｅ－Ｏｒｂｉｔｒａｐ質量分析計を含み得る。

【0051】

いくつかの実装態様では、複数のコロニーは、バッチ効果を最小限にするためにランダムな順序で分析され得る。いくつかの実装態様では、同じ株からのコロニーの分析は、これらのコロニーが同じ遺伝物質をもつため、複製として扱われる。特定の実例では、同じ種からの異なる株の分析は、種が関連した異なるクローン株のグループとして定義されるため、異なるサンプルとして扱われる。

【0052】

いくつかの実装態様では、細菌細胞から抽出された生体分子に対応する質量スペクトルにおける様々な分子的特徴が、細菌を検出、区別、及び分類するために使用され得る。例えば、細菌細胞から抽出された生体分子は、アミノ酸、ジペプチド、クオラムセンシング分子、脂肪酸、及び脂質を含み得る。いくつかの実例では、ホスファチジルグリセロール３４：１［Ｍ－Ｈ］－に対応するｍ／ｚ＝７４７．５１９における質量スペクトルのピーク及びホスファチジルグリセロール３２：１［Ｍ－Ｈ］－に対応するｍ／ｚ＝７１９．４８８における質量スペクトルにおけるピークもまた、細菌の識別及び分類のための分子的特徴として使用され得る。

【0053】

図４Ａ～４Ｂに示されるように、これらの種の分子プロファイルの定性的な相違が、質量スペクトルにおいて観察され得る。例えば、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓクオラムセンシングシグナル（ＰＱＳ）［Ｍ＋Ｃｌ］－（ｍ／ｚ ２９４．１２７）、ヘプチル－キノロン［Ｍ－Ｈ］－（ｍ／ｚ ２４２．１１５）、及びウンデシルキノロン（ＵＤＱ）［Ｍ－Ｈ］－（ｍ／ｚ ２９８．１２７）を含むＰ．ａｅｒｕｇｉｎｏｓａにおいて、１２の暫定的に識別されたアルキルキノロンクオラムセンシング分子が観察された。暫定的に識別されたＬＰＧ １４：１［Ｍ－Ｈ］－（ｍ／ｚ ４５５．２４１）、ＰＥ ２８：１［Ｍ－Ｈ］－（ｍ／ｚ ６３２．４３０）、ＰＥ ２８：０［Ｍ－Ｈ］－（ｍ／ｚ ６３４．４４６）など、いくつかの暫定的に識別されたリン脂質がＫ．ｋｉｎｇａｅにおいて排他的に観察された。アセチルメチオニン［Ｍ－Ｈ］－（ｍ／ｚ １９０．０５２）、ＰＥ １６：０＿１７：１（ｍ／ｚ ７０２．５０９）、ＰＧ １６：０＿１７：１（ｍ／ｚ ７３３．５０３）として暫定的に識別されたイオンが、腸内細菌Ｅ．ｃｏｌｉ及びＳ．ｅｎｔｅｒｉｃａにおいて観察されたが、他のグラム陰性種では観察されなかった。Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ種Ｓｔｒ．ａｇａｌａｃｔｉａｅとＳｔｒ．ｐｙｏｇｅｎｅｓとの間で相対存在量が異なる分子は、グルタチオンとの間で存在量が異なる分子としては、グルタチオン［Ｍ－Ｈ］－（ｍ／ｚ ３０６．０７７）及びトリペプチドＧｌｙ－Ｓｅｒ－Ｇｌｕ［Ｍ－Ｈ］－（ｍ／ｚ ２７２．０８９）を含む。更に、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ種Ｓ．ａｕｒｅｕｓとＳ．ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓとの間で相対存在量が異なる分子としては、Ｓ．ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓでは相対存在量が顕著に高いアセチルアスパラギン酸［Ｍ－Ｈ］－（ｍ／ｚ １７４．０４０）及びアセチルチロシン［Ｍ－Ｈ］－（ｍ／ｚ ２２２．０７６）、Ｓ．ａｕｒｅｕｓでは相対存在量が顕著に高いリン酸ペントース［Ｍ－Ｈ］－（ｍ／ｚ ４２１．０７５）、ヒドロキシメチルピリジンジカルボン酸［Ｍ－Ｈ］－（ｍ／ｚ １９６．０２５）を含む。いくつかの実装形態では、いくつかのＰＧ脂質の存在量は、細菌におけるグラム陽性外膜のインジケーターとして使用され得、ＰＥの存在量（例えば、ＰＥ １４：０（ｍ／ｚ＝６３４．４４６））は、細菌におけるグラム陰性外膜のインジケーターとして使用され得る。

【0054】

図５Ａ～５Ｅは、例示的な統計モデルの予測性能を示す概略図５００、５１０、５２０、５３０、５４０、及び５５０である。

【0055】

図５Ａに示されるように、統計モデルは、グラム型、例えば、グラム陰性（Ｇ－）及びグラム陽性（Ｇ＋）細菌に基づいて、細菌を区別するように訓練される。細菌サンプルは、２セット、例えば、１６３質量スペクトル（ｎ_{ｔｏｔａｌ}＝１６３）及び２８株（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝２８）を有する訓練セット、並びに７４質量スペクトル（ｎ_{ｔｏｔａｌ}＝７４）及び１５株（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝１５）を有する検証セットに分割される。いくつかの実装態様では、質量分析データが、図４Ａ～４Ｂに説明されている処理に関して、又は別の方法で取得及び処理される。この統計モデルは、訓練セットにおいて、Ｇ－及びＧ＋細菌に対してそれぞれ９７．１％及び９３．２％の再現率（例えば、タイプごとの正確度）、９５．７％の全体正確度であり、検証セットにおいて、Ｇ－及びＧ＋細菌に対してそれぞれ９５．０％及び９７．１％の再現率、９５．９％の全体正確度で行われる。

【0056】

図５Ｂに示されるように、例示的な統計モデルは、細菌種、例えば、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔａｐｈ．）とＳｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔｒｅｐ．）を区別するために訓練される。細菌サンプルは、２セット、例えば、１０５分析（ｎ_{ｔｏｔａｌ}＝１０５）及び１５株（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝１５）を有する訓練セット、並びに４３分析（ｎ_{ｔｏｔａｌ}＝４３）及び５株（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝５）を有する検証セットに分割される。いくつかの実装態様では、質量分析データが、図４Ａ～４Ｂに説明されている処理に関して、又は別の方法で取得及び処理される。この統計モデルは、訓練セットにおいて、Ｓｔａｐｈ．及びＳｔｒｅｐ．に対してそれぞれ９４．５％及び９０．０％の再現率（例えば、タイプごとの正確度）、９２．４％の全体正確度であり、検証セットにおいて、Ｓｔａｐｈ．及びＳｔｒｅｐ．に対してそれぞれ１００％及び１００％の再現率、１００％の全体正確度で行われる。

【0057】

図５Ａ、５Ｂに示すグラム型、及びＳｔａｐｈ．とＳｔｒｅｐを区別するための例示的な統計モデルの場合、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｇｏｒｄｏｎｉｉの４つの分析を、独立した試験セットとして使用して、訓練セットに存在しなかった種についてのモデルの性能を評価した。訓練セットにこの種を表したものがないにもかかわらず、この例示的な統計モデルによるＳｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｇｏｒｄｏｎｉｉの正しい分類は、統計モデルが、訓練セットにない他の種に対して一般化可能とすることができることを示す。いくつかの実例では、ここに提示された方法及び技術は、統計モデルの作成の負担及び進化する生命体／新株の複雑さを低減することができる。

【0058】

図５Ｃに示されるように、例示的な統計モデルは、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓの異なる群、例えばＡ群とＢ群Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓを区別するために訓練される。細菌サンプルは、２セット、例えば、３５分析（ｎ_{ｔｏｔａｌ}＝３５）及び５株（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝５）を有する訓練セット、並びに３２分析（ｎ_{ｔｏｔａｌ}＝３２）及び５株（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝５）を有する検証セットに分割される。いくつかの実装態様では、質量分析データが、図４Ａ～４Ｂに説明されている処理に関して、又は別の方法で取得及び処理される。この統計モデルは、訓練セットにおいて、Ａ群及びＢ群に対してそれぞれ１００％及び９５．０％の再現率（例えば、タイプごとの正確度）、９７．１％の全体正確度であり、検証セットにおいて、Ａ群及びＢ群に対してそれぞれ１００％及び６４．３％の再現率、８４．８％の全体正確度で行われる。

【0059】

図５Ｄに示されるように、例示的な統計モデルは、異なるＳｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ種、例えばＳ．ａｕｒｅｕｓとＳ．ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓを区別するために訓練される。細菌サンプルは、２セット、例えば、３５分析（ｎ_{ｔｏｔａｌ}＝３５）及び５株（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝５）を有する訓練セット、並びに３５分析（ｎ_{ｔｏｔａｌ}＝３５）及び５株（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝５）を有する検証セットに分割される。いくつかの実装態様では、質量分析データが、図４Ａ～４Ｂに説明されている処理に関して、又は別の方法で取得及び処理される。この統計モデルは、訓練セットにおいて、Ｓ．ａｕｒｅｕｓ及びＳ．ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓに対してそれぞれ８５．７％及び９６．４％の再現率（例えば、タイプごとの正確度）、９４．３％の全体正確度であり、検証セットにおいて、Ｓ．ａｕｒｅｕｓ及びＳ．ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓに対してそれぞれ１００％及び９３．８％の再現率、９７．１％の全体正確度で行われる。

【0060】

図５Ｅに示されるように、この例示的な統計モデルは、異なるグラム陰性種、例えば、Ｋ．ｋｉｎｇａｅ、Ｐ．ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ、Ｓ．ｅｎｔｅｒｉｃａ及びＥ．ｃｏｌｉを区別するために訓練される。細菌サンプルは、２セット、例えば、７７分析（ｎ_{ｔｏｔａｌ}＝７７）及び１７株（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝１７）を有する訓練セット、並びに２４分析（ｎ_{ｔｏｔａｌ}＝２４）及び６株（ｎ_{ｓｔｒａｉｎ}＝６）を有する検証セットに分割される。いくつかの実装態様では、質量分析データが、図４Ａ～４Ｂに説明されている処理に関して、又は別の方法で取得及び処理される。この統計モデルは、訓練セットにおいて、Ｋ．ｋｉｎｇａｅ、Ｐ．ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ、Ｓ．ｅｎｔｅｒｉｃａ及びＥ．ｃｏｌｉに対してそれぞれ７５．０％、９３．３％、７０．０％及び９５．８％の再現率（例えば、タイプごとの正確度）、８４．０％の全体正確度であり、検証セットにおいて、Ｋ．ｋｉｎｇａｅ、Ｐ．ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ、Ｓ．ｅｎｔｅｒｉｃａ及びＥ．ｃｏｌｉに対してそれぞれ１００％、８７．５％、８７．５％、及び１００％の再現率、９１．７％の全体正確度で行われる。

【0061】

図６Ａ～６Ｅは、例示的な統計モデルにおける分子イオンピーク及び分子イオンピークに関連付けられた統計的重みを示すプロット６００、６１０、６２０、６３０、６４０、及び６５０である。

【0062】

図６Ａに示されるように、統計モデルは、グラム型、例えば、グラム陰性（Ｇ－）及びグラム陽性（Ｇ＋）細菌に基づいて、細菌を区別するように訓練される。いくつかの実例では、分子イオンピーク及びそれぞれの統計的重みは、バンク化された組織サンプルの訓練セットから収集された質量分析プロファイルに基づいて統計モデルによって選択される。統計モデルで選択された３４の予測特徴としては、暫定的に識別された小代謝産物及びリン脂質を含む。統計モデルによって選択されるＧ－細菌の分類に偏る分子イオンピークは、ｍ／ｚ＝１６８．０１９、１９７．０２２、２３７．０５５、２６９．１７４、２７０．１８６、２７２．１６６、２７３．１２１、２８８．１２、２８９．２１９、２９０．１３６、２９１．１９７、２９４．１２７、２９８．９７、４４９．３１２、４５３．２２６、４５５．２４１、４７７．１７２、５５４．３３１、６３３．４３３、６３３．４２４、６６３．４８１、６６６．４４４、７１４．５０８、７１７．５２７、７１９．４８８、及び８６４．０７に位置する。統計モデルによって選択されるＧ＋細菌の分類に偏る分子イオンピークは、ｍ／ｚ＝１６５．０５５、２４９．０３２、２８５．０５２、２８７．０５１、２９４．０７、３３３．１２６、３４５．０２９、及び７２１．４９６に位置する。

【0063】

Ｇ－細菌に偏る暫定的に識別された特徴としては、ウレドグリシン［Ｍ＋Ｃｌ］^－（ｍ／ｚ １６８．０２０）、デオキシシチジンリン酸（ｄＣＤＰ）［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ３８６．０１７）、リン脂質リゾＰＧ １４：１［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ４５５．２４１）、ＰＧ １４：０＿１４：１／１２：０＿１６：１［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ６６３．４２４）、及びＰＥ １６：１＿１８：１［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ７１４．５０８）を含む。Ｇ＋細菌に偏る暫定的に識別された特徴としては、ホスホコリン［Ｍ－Ｈ_２Ｏ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ １６５．０５５）、オロチジン［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ２８７．０５１）、及びグリシンアミデリボチド（ＧＡＲ）［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ２８５．０５２）を含む。

【0064】

いくつかの実装態様では、異なる組織タイプを示すそれぞれの分子イオンピークの統計的重みは、統計モデルにおいて異なる符号を有し得る。例えば、負の値を有する統計的重みはＧ＋細菌を示し、正の値を有する統計的重みはＧ－細菌を示す。いくつかの実装態様では、統計的重みは、統計モデルに従って別の方法で構成され得る。本明細書で提示した方法及びシステムは、グラム型評価又は別の用途に使用することをできる。

【0065】

図６Ｂに示されるように、例示的な統計モデルは、細菌種、例えば、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔａｐｈ．）とＳｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔｒｅｐ．）を区別するために訓練される。いくつかの実例では、分子イオンピーク及びそれぞれの統計的重みは、訓練セットから収集された質量分析プロファイルに基づいて統計モデルによって選択される。統計モデルで選択された１７の予測特徴としては、暫定的に識別された小代謝産物及びリン脂質を含む。統計モデルによって選択されるＳｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔｒｅｐ．）の分類に偏る分子イオンピークは、ｍ／ｚ＝１５２．５３４、２０６．９６７、２３２．０４６、２４９．０５６、３０６．０７７、３５２．１４９、５８４．６６、及び７４７．５１９に位置する。統計モデルによって選択されるＳｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔａｐｈ．）の分類に偏る分子イオンピークは、ｍ／ｚ＝１２４．００６、１５４．９７４、１９６．０２５、２０４．０６９、２３６．０３、２７１．０９２、２８５．０５２、２９４．０７８、及び３５６．１４４に位置する。

【0066】

Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔａｐｈ．）に偏る暫定的に識別された特徴としては、暫定的に識別されたタウン［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ１２４．００６）、グリセロホスホエタノールアミン［Ｍ－２Ｈ＋Ｎａ］^－（ｍ／ｚ ２３６．０３０）、及びトリペプチドＸ［Ｍ－Ｈ_２Ｏ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ３５６．１４４）を含む。Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔｒｅｐ．）に偏る暫定的に識別された特徴としては、ホスホグリセリン酸［Ｍ－２Ｈ＋Ｎａ］^－（ｍ／ｚ ２０６．９６７）、グルタチオン［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ３０６．０７７）、トリペプチドＸ［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ３５２．１４９）、及びＰＧ １６：０＿１８：１［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ７４７．５１９）を含む。

【0067】

いくつかの実装態様では、異なる組織タイプを示すそれぞれの分子イオンピークの統計的重みは、統計モデルにおいて異なる符号を有し得る。例えば、負の値を有する統計的重みはＳｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔｒｅｐ．）を示し、正の値を有する統計的重みは、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔａｐｈ．）を示す。いくつかの実装態様では、統計的重みは、統計モデルに従って別の方法で構成され得る。

【0068】

図６Ｃに示されるように、この例示的な統計モデルは、異なるグラム陰性種、例えば、Ｋ．ｋｉｎｇａｅ、Ｐ．ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ、Ｓ．ｅｎｔｅｒｉｃａ及びＥ．ｃｏｌｉを区別するために訓練される。プロット６２０に示されるように、分子イオンピーク及びそれぞれの統計的重みは、訓練セットから収集された質量分析プロファイルに基づいて統計モデルによって選択される。このモデルに対して、暫定的に識別された２７の特徴を含む４４の特徴が選択された。

【0069】

統計モデルによって選択されるＰ．ａｅｒｕｇｉｎｏｓａの分類に偏る分子イオンピークは、ｍ／ｚ＝１３４．０６、２７０．１８６、２９８．２１７、３２３．０４７、５３１．３５４、５８０．３４７、５８２．３６３、７４０．３８３、９２４．４８５、及び９２５．４９に位置する。統計モデルによって選択されるＥ．ｃｏｌｉの分類に偏る分子イオンピークは、ｍ／ｚ＝１３２．０４８、１５２．５３４、１６５．０５４、１９０．０５２、２３２．１１９、２８１．０２、２９８．９７、４６４．２７８、５３１．２６９、７０５．４７２、７１９．４８８、及び７３４．５０７に位置する。統計モデルによって選択されるＳ．ｅｎｔｅｒｉｃａの分類に偏る分子イオンピークは、ｍ／ｚ＝１４５．０２８、１９３．０８２、２４４．２、２８９．０７、３４６．１３８、７０２．５０９、７４３．５４４、及び７４７．５１９に位置する。統計モデルによって選択されるＫ．ｋｉｎｇａｅの分類に偏る分子イオンピークは、ｍ／ｚ＝１４６．９９６、４５３．２２６、６６５．４４１、６９１．４５６、及び８３７．４３５に位置する。

【0070】

Ｐ．ａｅｒｕｇｉｎｏｓａに偏る暫定的に識別された特徴としては、クオラムセンシング分子ＰＱＳ［Ｍ＋Ｃｌ］^－（ｍ／ｚ ２９４．１２７）、ＵＤＱ［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ２９８．１２８）、ピオケリン［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ３２３．０５３）、及びＲｈａ－Ｃ１２－Ｃ１０［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ５３１．５３４）を含む。Ｋ．ｋｉｎｇａｅに偏る暫定的に識別された特徴としては、リン脂質ＰＥ １２：０＿１６：０／ＰＥ １４：０＿１４：０［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ６３４．４４６）及びＰＧ １４：０＿１４：０［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ６６５．４４１）を含む。Ｓ．ｅｎｔｅｒｉｃａに偏る暫定的に識別された特徴としては、ヘキソサミン［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ １７８．０７１）、トリペプチドＸ［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ３４６．１４２）、及びリン脂質ＰＥ １６：０＿１７：１［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ７０２．５０９）、及びＰＧ １６：０＿１８：１［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ７４７．５１９）を含む。Ｅ．ｃｏｌｉ．に偏る暫定的に識別された特徴としては、リゾリン脂質ＬＰＥ １７：１［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ４６４．２７８）及びＬＰＧ ２０：４［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ４５５．２４１）、アセチルメチオニン［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ １９０．０５２）、及びＰＧ １４：０＿１８：１／１６：０＿１６：１［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ７１９．４８８）を含む。これらの予測特徴のための統計的重みは正の値を有する。

【0071】

図６Ｄに示されるように、例示的な統計モデルは、異なるＳｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ種、例えばＳ．ａｕｒｅｕｓとＳ．ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓを区別するために訓練される。プロット６３０に示されるように、分子イオンピーク及びそれぞれの統計的重みは、訓練セットから収集された質量分析プロファイルに基づいて統計モデルによって選択される。統計モデルにより、ｍ／ｚ＝１７５．０８５、１７８．０７１、２７６．１５６、４２１．０７５、７４４．３６９、及び７４９．５２６に位置する６つの予測特徴が選択されて、全てＳ．ａｕｒｅｕｓに偏った。予測特徴のうちの３つは、小代謝産物、及び、ヘキソサミン［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ １７８．０１０）、リン酸ペントース［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ４２１．０７５）、及びＰＧ １６：０＿１８：１［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ７４９．５２６）のＣ１３同位体を含むグリセロリン脂質として暫定的に識別されている。これらの予測特徴のための統計的重みは正の値を有する。

【0072】

図６Ｅに示されるように、例示的な統計モデルは、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓの異なる群、例えばＡ群とＢ群Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓを区別するために訓練される。プロット６４０に示されるように、分子イオンピーク及びそれぞれの統計的重みは、訓練セットから収集された質量分析プロファイルに基づいて統計モデルによって選択される。統計モデルで選択された３の予測特徴としては、暫定的に識別された小代謝産物及びリン脂質を含む。Ｂ群Ｓｔｒｅｐ．に偏る特徴は、フマリカルニチン［Ｍ＋Ｃｌ］^－（ｍ／ｚ ２９４．０７０）、グルタチオン［Ｍ－Ｈ］^－（ｍ／ｚ ３０６．０７７）、及びジペプチドＬｙｓ－Ｐｒｏ［Ｍ＋Ｃｌ］^－（又はグルタチオン＋Ｎａ－２Ｈ）^－（ｍ／ｚ ３２８．０５９）として暫定的に識別されたものを含む。これらの予測特徴のための統計的重みは、負の値を有する。

【0073】

図７Ａ～７Ｃは、類似性に基づくサンプルのクラスターを示す、主成分分析散布図７００、７１０、７２０である。主成分分析（ＰＣＡ）は、データセットにおける分散を考慮するために分子的特徴を組み合わせることにより独立した「主成分」（ＰＣ）変数を作成する次元低減統計的手法である。いくつかの実装態様では、ＰＣＡは、種を区別するための観察された分子的特徴の能力を査定するために使用され得る。

【0074】

いくつかの実装態様では、質量スペクトルデータは、市販の統計分析ソフトウェア、例えば、ＲＳｔｕｄｉｏにインポートされ得る。いくつかの実例では、インポート後、質量スペクトルデータをｍ／ｚ＝０．０１にビニングし、全イオン電流に正規化し得る。いくつかの実例では、液体溶媒及び栄養血液寒天に由来する分子的特徴を含むバックグラウンドは、質量スペクトルデータから差し引かれ得る。いくつかの実装態様では、処理された質量スペクトルデータに対して主成分分析を行い、分類を含む結果を返すことができる。例えば、ＲＳｔｕｄｉｏにおけるｐｒｃｏｍｐ関数が使用される。いくつかの実装形態では、結果は、分子的特徴及び類似性に基づいてサンプルのグループ分けを可視化するために、ＰＣＡプロットでプロットされ得る。

【0075】

図７Ａに示されるように、ＰＣ２及びＰＣ４の異なる線形組み合わせ（例えば、クラスター）は、異なるＡ群Ｓｔｒｅｐ．株を分離することができる。例えば、第１のクラスター７０２Ａは、Ａ群Ｓｔｒｅｐ．株１２３４４に対応し、第２のクラスター７０２Ｂは、Ａ群Ｓｔｒｅｐ．株１４２８９に対応し、第３のクラスター７０２Ｃは、Ａ群Ｓｔｒｅｐ．株１９６１５に対応し、第４のクラスター７０２Ｄは、Ａ群Ｓｔｒｅｐ．株４９３９９に対応し、第５のクラスター７０２Ｅは、Ａ群Ｓｔｒｅｐ．株５１３３９に対応する。Ａ群Ｓｔｒｅｐ．は、最も高い分離度を示した。Ａ群Ｓｔｒｅｐ．株１２３４４、４９３９９、及び１４２８９の９０％信頼区間は、ＰＣＡ散布図７００で完全に分離された。この分離に寄与するイオンは、ＰＧ ３２：０（ｍ／ｚ ７２１．５０１）［Ｍ－Ｈ］^－、ペントースリン酸（ｍ／ｚ ４２１．０７６）［Ｍ－Ｈ］^－、及びアセチルアスパラギン酸（ｍ／ｚ １７４．０４１）［Ｍ－Ｈ］^－を含む。

【0076】

図７Ｂに示されるように、ＰＣ２及びＰＣ５の異なる線形組み合わせ（例えば、クラスター）は、異なるＳａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ株を分離することができる。例えば、第１のクラスター７１２Ａは、Ｓａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ株１３５５５に対応し、第２のクラスター７１２Ｂは、Ｓａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ株１７０に対応し、第３のクラスター７１２Ｃは、Ｓａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ株２０７４０に対応し、第４のクラスター７１２Ｄは、Ｓａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ株２０７４２に対応し、第５のクラスター７１２Ｅは、Ｓａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ株２０７４１に対応し、第６のクラスター７１２Ｆは、Ｓａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ株２８７８７に対応し、第７のクラスター７１２Ｇは、Ｓａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ株２８７８８に対応する。Ｓａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ（ｂ，ｅ）株１７０、２０７４２、及び１３５５５は、９０％信頼区間で区別できる。Ｓ．ｅｎｔｅｒｉｃａ株の分離に寄与するｍ／ｚ特徴は、グルタミン酸（ｍ／ｚ １７４．０４１）［Ｍ－Ｈ］^－、ＰＥ ３４：２（ｍ／ｚ ７１４．５０４）［Ｍ－Ｈ］^－、及びＰＥ ３４：１（ｍ／ｚ ７１６．５２４）［Ｍ－Ｈ］を含む。

【0077】

図７Ｃに示されるように、ＰＣ３及びＰＣ４の異なる線形組み合わせ（例えば、クラスター）は、異なるＥ．ｃｏｌｉ株を分離することができる。例えば、第１のクラスター７２２Ａは、Ｅ．ｃｏｌｉ株１７６３８に対応し、第２のクラスター７２２Ｂは、Ｅ．ｃｏｌｉ１７６３９に対応し、第３のクラスター７２２Ｃは、Ｅ．ｃｏｌｉ株１７６６１に対応し、第４のクラスター７２２Ｄは、Ｅ．ｃｏｌｉ株１７６８０に対応し、第５のクラスター７２２Ｅは、Ｅ．ｃｏｌｉ株２０４５０に対応し、第６のクラスター７２２Ｆは、Ｅ．ｃｏｌｉ株４８９８３に対応し、第７のクラスター７２２Ｇは、Ｅ．ｃｏｌｉ株９に対応する。Ｅ．ｃｏｌｉ株１７６３８、９及び４８９８３は、９０％信頼区間によって区別することができる。Ｅ．ｃｏｌｉ株の分離に寄与するｍ／ｚ特徴は、グルタミン酸（ｍ／ｚ １７４．０４１）［Ｍ－Ｈ］^－、ＰＥ ３４：２（ｍ／ｚ ７１４．５０４）［Ｍ－Ｈ］^－、ＰＥ ３４：１（ｍ／ｚ ７１６．５２４）［Ｍ－Ｈ］を含む。

【0078】

図７Ｄ～７Ｆは、それぞれの主成分に対する分子的特徴の影響力を示すローディングプロット７３０、７４０、７５０である。Ａ群Ｓｔｒｅｐ．株の分離に寄与する上位２０ｍ／ｚの特徴は、図７Ｄに含まれる。Ｓ．ｅｎｔｅｒｉｃａ株の分離に寄与する上位２０ｍ／ｚの特徴は、図７Ｅに含まれる。Ｓ．ｅｎｔｅｒｉｃａ株の分離に寄与する上位２０ｍ／ｚの特徴は、図７Ｅに含まれる。

【0079】

図８Ａ～８Ｄは、細菌サンプルにおいて識別された様々な分子の例示的なタンデム質量スペクトル及び構築された分子構造である。図示の例では、タンデム質量分析からのタンデム質量スペクトルを使用して、同一性を確認し、それぞれの分子の分子構造を再構成する。いくつかの実例では、タンデム質量スペクトルを使用して、同じ質量を有する分子を区別するために使用することができ、又は別の方法で使用され得る。いくつかの実例では、単一の分子が選択され、ピースに断片化され、質量分析計によって分析される。図８Ａ～８Ｄに表される例示的なタンデム質量分析は、微生物識別システム、例えば、図１～２に示される微生物システムを使用して行われる。細菌サンプルは、溶媒として水を用いたサンプリングプローブ（例えば、図３に示すようなサンプリングプローブ３００）及び衝突誘起解離（ＣＩＤ）を使用したＱＥｘａｃｔｉｖｅ ＨＦ（ＴｈｅｒｍｏＦｉｓｈｅｒ）上での３～１０秒の抽出時間を使用して、図４に説明されているように調製及び測定される。

【0080】

図８Ａは、ｍ／ｚ＝６３４．４４６及びｍ／ｚ＝２２７．２０１における２つの顕著なピークを有するグリセロホスホエタノールアミン（ＰＥ）（１４：０／１４：０）の第１のタンデム質量スペクトル８０２及び第１の分子構造８０４を示す。図８Ｂは、ｍ／ｚ＝１５２．９９５、ｍ／ｚ＝１８７．１０８、ｍ／ｚ＝２１８．１８７、及びｍ／ｚ＝２４５．０４３における４つの顕著なピークを有するグリセロホスホグリセロール（ＰＧ）の第２のタンデム質量スペクトル８１２及び第２の分子構造８１４を示す。図８Ｃは、ｍ／ｚ＝２４１．２１７、ｍ／ｚ＝２８３．２６４、及びｍ／ｚ＝７３１．５１８における３つの顕著なピークを有する、ＰＧ（１５：０／１８：０）の第３のタンデム質量スペクトル８２２及び第３の分子構造８２４を示す。図８Ｄは、ｍ／ｚ＝１４３．０４５、ｍ／ｚ＝２１７．１２８、ｍ／ｚ＝２５４．０７８、ｍ／ｚ＝２７２．０８９、及びｍ／ｚ＝３０６．０７７における５つの顕著なピークを有するグルタチオンの第４のタンデム質量スペクトル８３２及び第４の分子構造８３４を示す。

【0081】

本明細書に説明されている主題及び動作のいくつかは、デジタル電子回路、又は本明細書に開示された構造及びそれらの構造的等価物を含むコンピュータソフトウェア、ファームウェア、若しくはハードウェア、又はそれらの１つ以上の組み合わせで実現することができる。本明細書に説明されている主題のいくつかは、１つ以上のコンピュータプログラム、すなわち、データ処理装置によって実行されるか、又はデータ処理装置の動作を制御するために、コンピュータ記憶媒体上に符号化されたコンピュータプログラム命令のうちの１つ以上のモジュールとして実装することができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読記憶デバイス、コンピュータ可読記憶基板、ランダム若しくはシリアルアクセスメモリアレイ若しくはデバイス、又はそれらの１つ以上の組み合わせとすることができるか、又はそれらに含めることができる。更に、コンピュータ記憶媒体は伝搬信号ではないが、コンピュータ記憶媒体は、人工的に生成された伝搬信号に符号化されたコンピュータプログラム命令のソース又は宛先とすることができる。また、コンピュータ記憶媒体は、１つ以上の別個の物理的構成要素又は媒体とすることができるか、又はそれらに含めることができる。

【0082】

本明細書に説明されている動作のいくつかは、１つ以上のコンピュータ可読記憶デバイスに記憶された、又は他のソースから受信したデータに対するデータ処理装置によって行われる動作として実装することができる。

【0083】

「データ処理装置」という用語は、例として、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、システムオンチップ、又は前述のものの複数若しくは組み合わせを含む、データを処理するための全ての種類の装置、デバイス、及び機械を包含する。装置は、例えば、アルデュイーノボード、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）のような特殊目的の論理回路を含むことができる。装置は、ハードウェアに加えて、コンピュータプログラムに対する実行環境を作成するコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、クロスプラットフォームのランタイム環境、仮想マシン、又はそれらの１つ以上の組み合わせを構成するコードを含み得る。

【0084】

コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、又はコードとしても既知である）は、コンパイル型又はインタープリタ型言語、宣言型又は手続き型言語を含む、任意の形態のプログラミング言語で書くことができ、独立型プログラムとして、又はコンピューティング環境での使用に好適なモジュール、構成要素、サブルーチン、オブジェクト、又は他のユニットとして含む、任意の形態で展開することができる。コンピュータプログラムは、ファイルシステム内のファイルに対応し得るが、それは必要ではない。プログラムは、他のプログラム若しくはデータを保持するファイルの一部（例えば、マークアップ言語文書に記憶される１つ以上のスクリプト）、プログラム専用の単一ファイル、又は複数の協調ファイル（例えば、１つ以上のモジュール、サブプログラム、又はコードの一部を記憶するファイル）に記憶することができる。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ又は１つのサイトに位置するか、又は複数のサイトに分散され、かつ通信ネットワークによって相互接続される複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。

【0085】

本明細書に説明されているプロセス及び論理フローのいくつかは、例えば、１つ以上のプログラマブルプロセッサによって実行され、１つ以上のコンピュータプログラムを実行して、入力データ上で動作し、出力を生成することによってアクションを行うことができる。プロセス及び論理フローはまた、特殊目的論理回路、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって実行することができ、装置はまた、これらとして実装することができる。

【0086】

上で説明されるものの一般的な態様では、微生物が識別及び分類される。

【0087】

第１の例では、液体溶媒は、制御システムの動作によって、サンプリングプローブの第１のチャネルを介してサンプル表面に供給される。液体溶媒は、サンプル表面と相互作用して、サンプリングプローブ内に分析物を形成する。分析物は、サンプリングプローブの第２のチャネルを介してサンプリングプローブから移送される。分析物は、質量分析計に移送され、質量分析計は、分析物を処理して、質量分析データを生成する。質量分析データは、分析されて、分析物中の微生物を検出する（例えば、微生物の存在又はレベルを検出する）。微生物は、例えば、質量分析データ及び統計モデルを使用して識別及び分類され得る。

【0088】

第１の例の実装態様は、以下の特徴のうちの１つ以上を含み得る。液体溶媒は、第１のチャネルを介してサンプリングプローブの内部リザーバに供給され、分析物は、第２のチャネルを介して内部リザーバから連通される。サンプリングプローブは、ガス（例えば、空気）を内部リザーバに連通することができるガスチャネルを含む。内部リザーバは、サンプル表面とインターフェース接続し、内部リザーバ内の液体溶媒は、内部リザーバの開口部を介してサンプル表面に接触する。サンプル表面は、細菌を含み得、質量分析データは、分析されて、細菌を検出し得る。分析は、細菌を識別及び分類することを含み得る。サンプル表面は、感染性組織標本又は別のタイプの生物学的標本を含み得る。液体溶媒は、水又は別のタイプの溶媒であり得る。液体溶媒は、溶菌酵素又は他の溶媒添加剤を含み得る。細胞間生体分子は、溶菌酵素によって抽出され得る。統計モデルは、質量分析計によって生成された質量スペクトルデータの分子特性に基づいて訓練することができる。

【0089】

第２の例では、液体溶媒は、サンプリングプローブの第１のチャネルを通してサンプリングプローブの内部リザーバに供給される。内部リザーバ内の一定体積の液体溶媒を、ある期間にわたって、サンプル表面と直接接触させて保持して、サンプリングプローブ内に液体分析物を形成する。サンプリングプローブの第２のチャネルを通してサンプリングプローブの内部リザーバにガスが供給される。液体分析物は、サンプリングプローブの第３のチャネルを通して内部リザーバから抽出される。液体分析物は、サンプリングプローブから質量分析計に移送される。質量分析計の動作により、液体分析物を処理して質量分析データを生成する。質量分析データを分析して、サンプル表面に存在する微生物を検出及び識別する。

【0090】

第２の例の実装態様は、以下の特徴のうちの１つ以上を含み得る。サンプル表面に存在する微生物を検出及び識別することは、サンプル表面の外側又はサンプル表面内（例えば、サンプル表面の最も外側部分の下）の微生物を検出及び識別することを含み得る。微生物は、質量分析データ及び統計モデルを使用して分類される。第１のチャネルが、第１の移送管を通して、外部容器から液体溶媒を受容し、液体分析物が、第２の移送管を通して、サンプリングプローブから質量分析計に移送され、第２のチャネルが、サンプリングプローブの雰囲気から空気を受容する開口ポートを通して、ガスを受容する。質量分析データが分析されるときに、サンプル表面に存在する細菌が識別される。

【0091】

第２の例の実装態様は、以下の特徴のうちの１つ以上を含み得る。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＳｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔｒ．）ａｇａｌａｃｔｉａｅ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＳｔｒ．ｐｙｏｇｅｎｅｓ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＳｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓ．）ａｕｒｅｕｓ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＳ．ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＰｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ（Ｐ．）ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＳａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＥｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｃｏｌｉ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＫｉｎｇｅｌｌａ（Ｋ．）ｋｉｎｇａｅ菌の存在が識別される。

【0092】

第２の例の実装態様は、以下の特徴のうちの１つ以上を含み得る。液体分析物が、サンプル表面の開放環境において、微小液滴又はエアロゾルを生成することなく形成される。サンプリングプローブの第３のチャネルは、移送管によって質量分析計に結合される。内部リザーバから液体分析物が抽出されるときに、低圧が質量分析計に作成される。サンプリングプローブは、ハンドヘルドサンプリングプローブである。サンプル表面は、組織部位を含む。サンプル表面は、感染組織標本を含む。サンプル表面は、エクスビボ組織部位を含む。サンプル表面は、インビボ組織部位を含む。この方法は、医療処置中に行われる。この方法は、外科的処置中に行われる。組織部位は、患者と関連付けられており、患者に対する治療は、質量分析データの分析から識別された微生物に基づいて決定される。治療は、患者に投与される。

【0093】

第３の例では、システムは、容器、質量分析計システム、コンピュータシステム、サンプリングプローブ、及び制御システムを含む。容器は、液体溶媒を含む。質量分析計システムは、液体分析物を処理することによって質量分析データを生成するように構成されている。コンピュータシステムは、質量分析データを分析して、サンプル表面に存在する微生物を検出及び識別するように構成されており、サンプリングプローブは、内部リザーバ、第１のチャネル、第２のチャネル、第３のチャネルを含む。内部リザーバは、ある時間にわたって、一定体積の液体溶媒をサンプル表面に直接接触させて保持して、サンプリングプローブ内に液体分析物を形成するように構成されている。第１のチャネルは、液体溶媒を内部リザーバ内に連通させるように構成されている。第２のチャネルは、ガスを内部リザーバ内に連通させるように構成されている。第３のチャネルは、内部リザーバから液体分析物を通信するように構成されている。制御システムは、サンプリングプローブの第１のチャネルを通して、液体溶媒を内部リザーバに供給することと、サンプリングプローブの第３のチャネルを通して、内部リザーバから液体分析物を抽出することと、サンプリングプローブから質量分析計システムに液体分析物を移送することと、を含む動作を行うように構成されている。

【0094】

第３の例の実装態様は、以下の特徴のうちの１つ以上を含み得る。コンピュータシステムが、質量分析データ及び統計モデルを使用して微生物を分類するように構成されている。システムは、容器から第１のチャネルに液体溶媒を連通させる第１の移送管と、
サンプリングプローブからの質量分析計に液体分析物を連通させる第２の移送管と、を含む。第２のチャネルは、サンプリングプローブの雰囲気から空気を受容する開放端部を含む。一定体積は、内部リザーバの体積によって画定される。質量分析データが分析されるときに、サンプル表面に存在する細菌が識別される。

【0095】

第３の例の実装態様は、以下の特徴のうちの１つ以上を含み得る。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＳｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓｔｒ．）ａｇａｌａｃｔｉａｅ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＳｔｒ．ｐｙｏｇｅｎｅｓ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＳｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ（Ｓ．）ａｕｒｅｕｓ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＳ．ｅｐｉｄｅｒｍｉｄｉｓ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＰｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ（Ｐ．）ａｅｒｕｇｉｎｏｓａ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＳａｌｍｏｎｅｌｌａ ｅｎｔｅｒｉｃａ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＥｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｃｏｌｉ菌の存在が識別される。サンプル表面に存在する細菌が識別されるときに、サンプル表面におけるＫｉｎｇｅｌｌａ（Ｋ．）ｋｉｎｇａｅ菌の存在が識別される。

【0096】

第３の例の実装態様は、以下の特徴のうちの１つ以上を含み得る。プローブは、サンプル表面の開放環境において微小液滴又はエアロゾルを生成することなく液体分析物を形成するように構成されている。システムは、サンプリングプローブから質量分析計に液体分析物を連通させる移送管を含む。内部リザーバから液体分析物が抽出されるときに、低圧が質量分析計に作成される。サンプリングプローブは、ハンドヘルドサンプリングプローブである。ハンドヘルドサンプリングプローブは、幾何学的又は空間的制約なしに使用を可能にするように構成されている。サンプル表面は、組織部位を含む。サンプル表面は、感染組織標本を含む。サンプル表面は、エクスビボ組織部位を含む。サンプル表面は、インビボ組織部位を含む。

【0097】

本明細書は多くの詳細を含んでいるが、これらは、特許請求の範囲の範囲を限定するものではなく、むしろ特定の例に特有の特徴の説明として理解されるべきである。本明細書に説明されている、又は別々の実装態様の文脈において図面に示されている特定の特徴も、組み合わせることができる。逆に、単一の実装形態の文脈において説明又は図示された様々な特徴は、複数の実装形態で別々に、又は任意の好適なサブ組み合わせで実装することもできる。

【0098】

同様に、図面には特定の順序で動作が描写されているが、これは、所望の結果を達成するために、このような動作を図示された特定の順序で若しくは逐次的な順序で実行すること、又は例示された全ての動作を実行することを要求するものとして理解されるべきではない。特定の状況では、マルチタスク及び並列処理が有利であり得る。更に、上で説明される実装態様における様々なシステム構成要素の分離は、全ての実装態様においてそのような分離を必要とするものとして理解されるべきではなく、説明されるプログラム構成要素及びシステムは、一般的に単一の製品内に一体化され得るか、又は複数の製品内にパッケージされ得ると理解されるべきである。

【0099】

多数の実施形態が説明されている。それにもかかわらず、様々な修正を行うことができることが理解されるであろう。したがって、他の実施形態は、本開示の範囲内である。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図5D】

【図5E】

【図6A】

【図6B】

【図6C】

【図6D】

【図6E】

【図7A】

【図7B】

【図7C】

【図7D】

【図7E】

【図7F】

【図8A】

【図8B】

【図8C】

【図8D】

【国際調査報告】