知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
(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】2023-07-19
(54)【発明の名称】近赤外自己蛍光イメージングシステム及び方法
(51)【国際特許分類】
A61B 1/045 20060101AFI20230711BHJP
A61B 1/00 20060101ALI20230711BHJP
A61B 1/313 20060101ALI20230711BHJP
【ＦＩ】
A61B1/045 618
A61B1/00 551
A61B1/313 510
A61B1/00 511
A61B1/045 615
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2022577495
(86)(22)【出願日】2021-06-21
(85)【翻訳文提出日】2023-02-15
(86)【国際出願番号】 US2021038303
(87)【国際公開番号】W WO2021258069
(87)【国際公開日】2021-12-23
(31)【優先権主張番号】63/113,124
(32)【優先日】2020-11-12
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】63/041,728
(32)【優先日】2020-06-19
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】592017633
【氏名又は名称】ザ ジェネラル ホスピタル コーポレイション
(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】100165308
【弁理士】
【氏名又は名称】津田 俊明
(74)【代理人】
【識別番号】100115048
【弁理士】
【氏名又は名称】福田 康弘
(72)【発明者】
【氏名】ジャファー ファールーク アミン
(72)【発明者】
【氏名】ティアニー ギレルモ
(72)【発明者】
【氏名】ガーデッキ ジョーゼフ
(72)【発明者】
【氏名】アルバグダーディ マゼン
(72)【発明者】
【氏名】イケガミ リュータロー
(72)【発明者】
【氏名】カッサブ モハマド
【テーマコード（参考）】
4C161
【Ｆターム（参考）】
4C161AA22
4C161CC06
4C161HH52
4C161HH56
4C161LL01
4C161QQ04
4C161SS21
4C161WW02
4C161WW05
4C161WW17
4C161WW18
(57)【要約】
患者の病状を診断するためのコンピュータにより実行される方法を提供する。方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、励起源に、動脈の関心領域に向けて励起光を発させる工程と、１つ以上のプロセッサ及び検出器を用いて、動脈の関心領域のイメージングデータを受け取る工程と、１つ以上のプロセッサ及びイメージングデータを用いて関心領域の画像を生成する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、イメージングデータに基づいて、アテローム性プラークのリスク領域を決定する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、アテローム性プラークの決定されたリスク領域に基づいて、患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定する工程と、を含むことができる。
【選択図】図１
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
患者の病状を診断するための、コンピュータにより実行される方法であって、前記方法は、
１つ以上のプロセッサを用いて、励起源に、動脈の関心領域に向けて励起光を発させる工程と、
前記１つ以上のプロセッサ及び検出器を用いて、前記動脈の前記関心領域のイメージングデータを受け取る工程と、
前記１つ以上のプロセッサ及び前記イメージングデータを用いて、前記関心領域の画像を生成する工程と、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記イメージングデータに基づいて、アテローム性プラークのリスク領域を決定する工程と、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記アテローム性プラークの前記決定されたリスク領域に基づいて、前記患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定する工程と、を含む、方法。
【請求項2】
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記イメージングデータの最大強度値を決定する工程と、前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記最大強度値に基づいて閾を決定する工程と、をさらに含み、
前記最大強度値を有するピクセルが、前記アテローム性プラークの前記リスク領域内で定められる、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記アテローム性プラークの前記リスク領域が、前記リスク領域を含まない前記アテローム性プラークの前記領域よりも高い量の不溶性脂質を有し、前記アテローム性プラークの前記リスク領域が、前記リスク領域を含まない前記アテローム性プラークの前記領域よりも高い量の不溶性鉄を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記１つ以上のプロセッサを用いて前記画像をフィルタ処理して、前記アテローム性プラークの前記リスク領域の画像を生成する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記アテローム性プラークの前記リスク領域の前記画像に基づいて、前記アテローム性プラークの前記リスク領域のサイズを決定する工程と、前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記リスク領域の前記サイズがサイズ閾よりも大きいことを決定する工程と、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記リスク領域の前記サイズが前記サイズ閾よりも大きいことに基づいて、前記患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定する工程と、をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項6】
前記１つ以上のプロセッサを用いて前記画像をフィルタ処理して、前記アテローム性プラークの前記リスク領域の画像を生成する工程が、前記１つ以上のプロセッサを用いて、ピクセル強度閾にしたがって前記関心領域の前記画像を閾値処理して、前記アテローム性プラークの前記リスク領域の前記画像を生成する工程を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項7】
前記ピクセル強度閾によって、前記ピクセル強度閾を超える強度を有するピクセルがリジェクトされ、前記ピクセル強度閾は、
前記イメージングデータ内のピーク信号強度値と前記ピーク信号強度値の０．２５倍である第１のピクセル値との間として定められる第１の範囲と、
前記ピーク信号強度値と前記ピーク信号強度値の０．５倍である第２のピクセル値との間として定められる第２の範囲と、又は、
前記ピーク信号強度値と前記ピーク信号強度値の０．７５倍である第１のピクセル値との間として定められる第３の範囲と、のうちの少なくとも１つである、請求項６に記載の方法。
【請求項8】
前記信号強度ピーク値は、グローバルなピーク信号強度値である、請求項７に記載の方法。
【請求項9】
前記画像が第１の画像であり、前記方法は、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記第１の画像をフィルタ処理して、前記リスク領域を除く前記アテローム性プラークの第２の画像を生成する工程と、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記第１の画像から前記第２の画像を差し引いて、前記プラークの前記リスク領域の画像である差分画像を生成する工程と、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項10】
前記アテローム性プラークの前記リスク領域の一部が、前記アテローム性プラークのセロイドを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項11】
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記第１の画像をフィルタ処理して、前記リスク領域を除く前記アテローム性プラークの前記第２の画像を生成する工程が、閾にしたがって前記第１の画像を閾値処理して前記第２の画像を生成する工程を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項12】
前記励起源を用いて前記関心領域を励起する前、及び前記検出器から前記イメージングデータを受け取る前に、前記患者にイメージング剤を投与しない、請求項１に記載の方法。
【請求項13】
前記動脈は頸動脈である、請求項１に記載の方法。
【請求項14】
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記アテローム性プラークの形状を決定する工程と、前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記アテローム性プラークの前記形状が形状閾を超えていることを決定する工程と、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記アテローム性プラークの前記リスク領域の前記形状が前記形状閾を超えていることに基づいてユーザに通知する工程と、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項15】
患者のアテローム性動脈硬化を診断又は治療するための、コンピュータにより実行される方法であって、前記方法は、
１つ以上のプロセッサを用いて、励起源に、動脈の第１の関心領域に向けて励起光を発させる工程と、
前記１つ以上のプロセッサ及び検出器を用いて、前記動脈の前記第１の関心領域の第１のイメージングデータを受け取る工程と、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記第１のイメージングデータから、前記動脈のアテローム性プラークを含む前記第１の関心領域のベースライン画像を生成する工程と、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記励起源に、前記動脈の前記第１の関心領域の少なくとも一部に向けて励起光を発させる工程と、
前記１つ以上のプロセッサ及び前記検出器を用いて、前記動脈の前記第１の関心領域の少なくとも一部の第２のイメージングデータを受け取る工程と、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記第２のイメージングデータから、前記動脈の前記アテローム性プラークを含む診断画像を生成する工程と、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記ベースライン画像と前記診断画像とを比較して、前記ベースライン画像と前記診断画像の対応する領域間の信号強度の増大、減少又は維持を決定する工程と、を含み、
前記第１のイメージングデータの取得のため及び前記第２のイメージングデータの取得のために前記患者にイメージング剤を投与することはない、方法。
【請求項16】
前記第１のイメージングデータを受け取った後に、前記患者に抗酸化剤を投与する工程をさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項17】
前記抗酸化剤を投与する工程は、前記第１のイメージングデータを受け取った後、かつ励起光が前記第１の関心領域の少なくとも前記一部に向けて発せられる前に実行され、前記抗酸化剤は、前記アテローム性プラーク内の酸化ストレスのレベルを減少させることによって、前記アテローム性プラークの前記信号強度を減少させるように構成される、請求項１６に記載の方法。
【請求項18】
前記抗酸化剤が、α－トコフェロール、又はＮ－アセチルシステインのうちの少なくとも１つである、請求項１７に記載の方法。
【請求項19】
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記ベースライン画像と前記診断画像の対応する領域間の信号強度の減少に基づいて、前記アテローム性プラークの安定化を決定する工程をさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項20】
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記ベースライン画像から前記診断画像を差し引く工程をさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項21】
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記ベースライン画像と前記診断画像の対応する領域間の信号強度の増大に基づいて、アテローム性動脈硬化の進行を決定する工程をさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項22】
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記アテローム性プラークのリスク領域がサイズ閾を超えていることを決定する工程をさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項23】
アテローム性プラーク安定化又は抗炎症化合物をスクリーニングするための、コンピュータにより実行される方法であって、前記方法は、
１つ以上のプロセッサを用いて、サンプルの関心領域の第１の画像を励起源及び検出器を用いて取得する工程と、
前記第１の画像を取得した後、提案されたアテローム性プラーク安定化又は抗炎症化合物を投与して前記サンプルと接触させる工程と、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記サンプルの前記関心領域の少なくとも一部の第２の画像を前記励起源及び前記検出器を用いて取得する工程と、
１つ以上のプロセッサを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像を比較する工程と、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像を比較することに基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の対応する領域間の信号強度の減少を決定する工程と、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記信号強度の減少に基づいて、前記提案されたアテローム性プラーク安定化又は抗炎症化合物がアテローム性プラーク安定化又は抗炎症化合物であると決定する工程と、を含む、方法。
【請求項24】
前記サンプルは生体サンプルである、請求項２３に記載の方法。
【請求項25】
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記信号強度の減少の大きさを決定する工程と、前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記信号強度の減少の前記大きさに基づいて、前記提案されたアテローム性プラーク安定化又は抗炎症化合物の有効性を決定する工程と、をさらに含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項26】
患者の血管をイメージングするためのイメージングシステムであって、前記イメージングシステムは、
前記患者の前記血管に向けて励起光を発するように構成された励起源と、
前記患者の前記血管から放出された光を感知するように構成された検出器と、
前記励起源及び前記検出器と通信するコンピューティングデバイスと、を備え、
前記コンピューティングデバイスは、
前記励起源に、前記血管の関心領域の少なくとも一部に向けて励起光を発させ、
前記検出器を用いて、前記血管の前記関心領域のイメージングデータを受け取り、
前記イメージングデータに基づいて、前記患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定するように構成されている、イメージングシステム。
【請求項27】
前記コンピューティングデバイスが、前記イメージングデータを用いて、前記関心領域の画像を生成するようにさらに構成されている、請求項２６に記載のイメージングシステム。
【請求項28】
前記コンピューティングデバイスが、ピクセル閾にしたがって前記画像を閾値処理して、前記アテローム性プラークのリスク領域の画像を生成し、
前記アテローム性プラークの前記リスク領域のサイズ又は形状の少なくとも１つを決定し、
前記アテローム性プラークの前記サイズがサイズ閾を超えていること、又は前記アテローム性プラークの前記形状が形状閾を超えていること、のうちの少なくとも１つを決定し、
前記アテローム性プラークの前記サイズ又は前記形状のうちの少なくとも１つが対応する閾を超えていることを決定したことに基づいて、前記患者が前記アテローム性プラークの前記重度症状を有することを決定するようにさらに構成されている、請求項２７に記載のイメージングシステム。
【請求項29】
前記コンピューティングデバイスが、前記プラークの無リスク領域の画像を生成し、
前記プラークの前記無リスク領域に基づいて酸化ストレス値を決定し、
前記酸化ストレス値に基づいて、前記患者が前記アテローム性プラークの前記重度症状を有することを決定するようにさらに構成されている、請求項２７に記載のイメージングシステム。
【請求項30】
前記コンピューティングデバイスが、前記酸化ストレス値が酸化ストレス閾を超えていることを決定し、
前記酸化ストレス値が前記酸化ストレス閾を超えていることを決定したことに基づいて、前記患者が前記アテローム性プラークの前記重度症状を有することを決定するようにさらに構成されている、請求項２９に記載のイメージングシステム。
【請求項31】
血管を有する患者の病状を診断するための方法であって、前記方法は、
励起源を用いて、前記患者の前記血管の関心領域の少なくとも一部に向けて励起光を発する工程と、
検出器を用いて、前記関心領域のイメージングデータを受け取る工程と、
前記イメージングデータに基づいて、前記患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定する工程と、
前記患者が前記アテローム性プラークの前記重度症状を有することを決定したことに基づいて、酸化脂質誘導酸化ストレスのモニタリング又は治療を伴う治療処置計画が前記患者に必要であることを決定する工程と、を含む、方法。
【請求項32】
前記イメージングデータに基づいて、前記アテローム性プラークのリスク領域を決定する工程と、前記アテローム性プラークの前記リスク領域の存在に基づいて、前記患者が前記アテローム性プラークの前記重度症状を有することを決定する工程と、をさらに含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項33】
前記イメージングデータに基づいて、前記アテローム性プラークの前記リスク領域のサイズ又は形状を決定する工程と、前記リスク領域の前記サイズがサイズ閾を超えていること、又は前記リスク領域の前記形状が形状閾を超えていること、のうちの少なくとも１つを決定する工程と、
前記リスク領域の前記サイズ又は前記形状が対応する閾を超えていることの決定に基づいて、前記患者が前記アテローム性プラークの前記重度症状を有することを決定する工程と、をさらに含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項34】
前記治療処置計画が、前記患者に対する外科的介入と、
前記患者に対する薬学的介入と、又は、
異なるイメージングモダリティから追加のイメージングデータを取得することを含むイメージング介入と、のうちの少なくとも１つである、請求項３１に記載の方法。
【請求項35】
前記治療処置計画が前記外科的介入であり、前記外科的介入が、
前記アテローム性プラークの位置にステントを展開すること、又は、
前記アテローム性プラークを前記血管から切除することにより前記アテローム性プラークを除去すること、のうちの少なくとも１つである、請求項３４に記載の方法。
【請求項36】
前記励起光は、６００ｎｍから８００ｎｍの間の波長を有し、前記イメージングデータは、６８０ｎｍから８８０ｎｍの間の波長を有する光から取得された、請求項１、１５又は３２に記載の方法。
【請求項37】
患者の動脈内のセロイドの存在を示すアテローム性動脈硬化を診断するための、コンピュータにより実行される方法であって、前記方法は、
１つ以上のプロセッサを用いて、励起源に、動脈の関心領域に向けて５５０ｎｍから９００ｎｍの間の波長を有する励起光を発させる工程と、
前記１つ以上のプロセッサ及び検出器を用いて、前記動脈の前記関心領域のイメージングデータを受け取る工程であって、前記イメージングデータが６００ｎｍから９８０ｎｍの間の波長を有する光から取得されたものである、工程と、
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記イメージングデータを分析することによって、前記アテローム性動脈硬化のリスク値を決定する工程であって、前記アテローム性動脈硬化の前記リスク値は、患者の動脈内のセロイドの量又は濃度を示す、工程と、を含む、方法。
【請求項38】
前記１つ以上のプロセッサを用いて、前記アテローム性動脈硬化の前記リスク値に基づいて内科的治療を示唆する工程をさらに含み、前記アテローム性動脈硬化は、患者の動脈内の前記セロイドの濃度を示す、請求項３７に記載の方法。
【請求項39】
前記内科的治療は、酸化脂質誘導酸化ストレスをモニター又は処理するように設計された治療である、請求項３８に記載の方法。
【請求項40】
前記励起光は、実質的に６００ｎｍから実質的に１０００ｎｍの間の波長を有する、請求項１、１５、２３又は３１に記載の方法。
【請求項41】
前記励起光は、実質的に６３３ｎｍの波長を有する、請求項１、１５、２３又は３１に記載の方法。
【請求項42】
前記励起光が、実質的に６００ｎｍから実質的に１０００ｎｍの間の波長を有する、請求項２６に記載のイメージングシステム。
【請求項43】
前記励起光が、実質的に６３３ｎｍの波長を有する、請求項４２に記載のイメージングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
＜関連出願の参照＞
本願は、２０２０年６月１９日に出願された、「アテローム性動脈硬化の近赤外自己蛍光（ＮＩＲＡＦ）は酸化脂質によって生成される」と題された米国特許出願第６３／０４１，７２８号に関連し、かつその優先権を主張するものである。本願は、２０２０年１１月１２日に出願された、「近赤外線イメージングシステム及び方法」と題された米国特許出願第６３／１１３，１２４号に関連し、かつその優先権を主張するものであり、当該米国特許出願は全体が本明細書に参照により盛り込まれているものとする。
本願は、２０２０年６月１９日に出願された、「アテローム性動脈硬化の近赤外自己蛍光（ＮＩＲＡＦ）は酸化脂質によって生成される」と題された米国特許出願第６３／０４１，７２８号に関連し、かつその優先権を主張するものである。本願は、２０２０年１１月１２日に出願された、「近赤外線イメージングシステム及び方法」と題された米国特許出願第６３／１１３，１２４号に関連し、かつその優先権を主張するものであり、当該米国特許出願は全体が本明細書に参照により盛り込まれているものとする。
【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、いずれも米国国立衛生研究所から与えられたＲ０１－ＨＬ－１３７９１３及びＲ０１－ＨＬ－１５０５３８のもとで政府の支援を得てなされたものである。米国政府は本発明について一定の権利を有する。
本発明は、いずれも米国国立衛生研究所から与えられたＲ０１－ＨＬ－１３７９１３及びＲ０１－ＨＬ－１５０５３８のもとで政府の支援を得てなされたものである。米国政府は本発明について一定の権利を有する。
【背景技術】
【0003】
アテローム性動脈硬化による心血管疾患は世界中で死亡及び障害の主要な原因であり、心筋梗塞、虚血性脳卒中及び末梢動脈疾患を含む合併症を引き起こす可能性がある。アテローム性動脈硬化は、典型的には炎症及び動脈壁における線維脂肪性プラークの慢性的な蓄積を特徴とする。アテローム性動脈硬化性プラークの成長は可変的であり、個人の生涯の大部分（又はすべて）の間、臨床的に無症状のままであることを含むが、場合によっては、アテローム性動脈硬化性プラークの成長は動脈管腔の緩やかな狭窄を引き起こす可能性があり、これにより組織虚血が引き起こされる可能性がある。より重度の症状では、沈着したアテローム性動脈硬化性プラークが破壊される可能性もあり、沈着したプラークの周囲に血栓が形成されて、虚血及び梗塞（例えば、心筋梗塞、脳卒中など）を引き起こす可能性がある。
【0004】
患者の動脈を通る適切な血流を再取得するためにステント及び他の介入技術を展開することができるが、これらの技術は適切な血流の欠如によって下流組織が損傷された後に展開される。現在のイメージングアプローチでは、イベントを引き起こしうる高リスクプラークの特徴を十分に明らかにすることはできない。したがって、虚血性イベント前のアテローム性動脈硬化性プラークの診断に役立つ近赤外蛍光イメージングシステム及び方法を提供することが望ましいであろう。
【発明の概要】
【0005】
本開示のいくつかの非限定的な例は、患者の病状を診断するための、コンピュータにより実行される方法を提供する。この方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、励起源に、動脈の関心領域に向けて励起光を発させる工程と、１つ以上のプロセッサ及び検出器を用いて、動脈の関心領域のイメージングデータを受け取る工程と、１つ以上のプロセッサ及びイメージングデータを用いて、関心領域の画像を生成する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、イメージングデータに基づいて、アテローム性プラークのリスク領域を決定する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、アテローム性プラークの決定されたリスク領域に基づいて、患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定する工程と、を含むことができる。
【0006】
いくつかの非限定的な例では、方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、イメージングデータの最大強度値を決定する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、最大強度値に基づいて閾を決定する工程と、をさらに含むことができる。最大強度値を有するピクセルはアテローム性プラークのリスク領域内で定められてもよい。
【0007】
いくつかの非限定的な例では、アテローム性プラークのリスク領域は、リスク領域を含まないアテローム性プラークの領域よりも高い量の不溶性脂質を有することができる。アテローム性プラークのリスク領域は、リスク領域を含まないアテローム性プラークの領域よりも高い量の不溶性鉄を有することができる。
【0008】
いくつかの非限定的な例では、方法は、１つ以上のプロセッサを用いて画像をフィルタ処理して、アテローム性プラークのリスク領域の画像を生成する工程をさらに含むことができる。
【0009】
いくつかの非限定的な例では、方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、アテローム性プラークのリスク領域の前記画像に基づいて、アテローム性プラークのリスク領域のサイズを決定する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、リスク領域のサイズがサイズ閾よりも大きいことを決定する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、リスク領域のサイズがサイズ閾よりも大きいことに基づいて、患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定する工程と、をさらに含むことができる。
【0010】
いくつかの非限定的な例では、上記の１つ以上のプロセッサを用いて画像をフィルタ処理して、アテローム性プラークのリスク領域の画像を生成する工程が、１つ以上のプロセッサを用いて、ピクセル強度閾にしたがって関心領域の画像を閾値処理して、アテローム性プラークのリスク領域の画像を生成する工程を含むことができる。
【0011】
いくつかの非限定的な例では、ピクセル強度閾によって、ピクセル強度閾を超える強度を有するピクセルをリジェクトすることができる。ピクセル強度閾は、イメージングデータ内のピーク信号強度値とピーク信号強度値の０．２５倍である第１のピクセル値との間として定められる第１の範囲と、ピーク信号強度値とピーク信号強度値の０．５倍である第２のピクセル値との間として定められる第２の範囲と、又は、ピーク信号強度値とピーク信号強度値の０．７５倍である第１のピクセル値との間として定められる第３の範囲と、のうちの少なくとも１つとすることができる。
【0012】
いくつかの非限定的な例では、信号強度ピーク値は、グローバルなピーク信号強度値である。
【0013】
いくつかの非限定的な例では、画像は第１の画像である。方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、第１の画像をフィルタ処理して、リスク領域を除くアテローム性プラークの第２の画像を生成する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、第１の画像から第２の画像を差し引いて、プラークのリスク領域の画像である差分画像を生成する工程と、をさらに含むことができる。
【0014】
いくつかの非限定的な例では、アテローム性プラークのリスク領域の一部は、アテローム性プラークのセロイドを含むことができる。
【0015】
いくつかの非限定的な例では、１つ以上のプロセッサを用いて、第１の画像をフィルタ処理して、リスク領域を除くアテローム性プラークの第２の画像を生成する工程が、閾にしたがって第１の画像を閾値処理して第２の画像を生成する工程を含むことができる。
【0016】
いくつかの非限定的な例では、励起源を用いて関心領域を励起する前、及び検出器からイメージングデータを受け取る前に、患者にイメージング剤を投与しない。
【0017】
いくつかの非限定的な例では、動脈は頸動脈である。
【0018】
いくつかの非限定的な例では、方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、アテローム性プラークの形状を決定する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、アテローム性プラークの形状が形状閾を超えていることを決定する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、アテローム性プラークのリスク領域の形状が形状閾を超えていることに基づいてユーザに通知する工程と、を含むことができる。
【0019】
本開示のいくつかの非限定的な例は、患者のアテローム性動脈硬化を診断又は治療するための、コンピュータにより実行される方法を提供する。この方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、励起源に、動脈の第１の関心領域に向けて励起光を発させる工程と、１つ以上のプロセッサ及び検出器を用いて、動脈の第１の関心領域の第１のイメージングデータを受け取る工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、第１のイメージングデータから、動脈のアテローム性プラークを含む第１の関心領域のベースライン画像を生成する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、励起源に、動脈の第１の関心領域の少なくとも一部に向けて励起光を発させる工程と、１つ以上のプロセッサ及び検出器を用いて、動脈の第１の関心領域の少なくとも一部の第２のイメージングデータを受け取る工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、第２のイメージングデータから、動脈の前記アテローム性プラークを含む診断画像を生成する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、ベースライン画像と診断画像とを比較して、ベースライン画像と診断画像の対応する領域間の信号強度の増大、減少又は維持を決定する工程と、を含むことができる。第１のイメージングデータの取得のため及び第２のイメージングデータの取得のために患者にイメージング剤を投与しなくてもよい。
【0020】
いくつかの非限定的な例では、方法は、第１のイメージングデータを受け取った後に、患者に抗酸化剤を投与する工程を含むことができる。
【0021】
いくつかの非限定的な例では、抗酸化剤を投与する工程は、第１のイメージングデータを受け取った後、かつ励起光が第１の関心領域の少なくとも一部に向けて発せられる前に実行されてもよい。抗酸化剤は、アテローム性プラーク内の酸化ストレスのレベルを減少させることによって、アテローム性プラークの信号強度を減少させるように構成されてもよい。
【0022】
いくつかの非限定的な例では、抗酸化剤は、α－トコフェロール、又はＮ－アセチルシステインのうちの少なくとも１つとすることができる。
【0023】
いくつかの非限定的な例では、方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、ベースライン画像と診断画像の対応する領域間の信号強度の減少に基づいて、アテローム性プラークの安定化を決定する工程を含むことができる。
【0024】
いくつかの非限定的な例では、方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、ベースライン画像から診断画像を差し引く工程を含むことができる。
【0025】
いくつかの非限定的な例では、方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、ベースライン画像と診断画像の対応する領域間の信号強度の増大に基づいて、アテローム性動脈硬化の進行を決定する工程を含むことができる。
【0026】
いくつかの非限定的な例では、方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、アテローム性プラークのリスク領域がサイズ閾を超えていることを決定する工程を含むことができる。
【0027】
本開示のいくつかの非限定的な例は、アテローム性プラーク安定化又は抗炎症化合物をスクリーニングするための、コンピュータにより実行される方法を提供する。この方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、サンプルの関心領域の第１の画像を励起源及び検出器を用いて取得する工程と、第１の画像を取得した後、提案されたアテローム性プラーク安定化又は抗炎症化合物を投与してサンプルと接触させる工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、サンプルの関心領域の少なくとも一部の第２の画像を励起源及び検出器を用いて取得する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、第１の画像と第２の画像を比較する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、第１の画像と第２の画像を比較することに基づいて、第１の画像と第２の画像の対応する領域間の信号強度の減少を決定する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、信号強度の減少に基づいて、提案されたアテローム性プラーク安定化又は抗炎症化合物がアテローム性プラーク安定化又は抗炎症化合物であると決定する工程と、を含むことができる。
【0028】
いくつかの非限定的な例では、サンプルは生体サンプルである。
【0029】
いくつかの非限定的な例では、方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、信号強度の減少の大きさを決定する工程と、１つ以上のプロセッサを用いて、信号強度の減少の大きさに基づいて、提案されたアテローム性プラーク安定化又は抗炎症化合物の有効性を決定する工程と、を含むことができる。
【0030】
本開示のいくつかの非限定的な例は、患者の血管をイメージングするためのイメージングシステムを提供する。イメージングシステムは、患者の血管に向けて励起光を発するように構成された励起源と、患者の血管から放出された光を感知するように構成された検出器と、励起源及び検出器と通信するコンピューティングデバイスと、を備えることができる。コンピューティングデバイスは、励起源に、血管の関心領域の少なくとも一部に向けて励起光を発させ、検出器を用いて血管の関心領域のイメージングデータを受け取り、イメージングデータに基づいて患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定するように構成することができる。
【0031】
いくつかの非限定的な例では、コンピューティングデバイスが、イメージングデータを用いて関心領域の画像を生成するようにさらに構成されてもよい。
【0032】
いくつかの非限定的な例では、コンピューティングデバイスが、ピクセル閾にしたがって画像を閾値処理して、アテローム性プラークのリスク領域の画像を生成し、アテローム性プラークのリスク領域のサイズ又は形状の少なくとも１つを決定し、アテローム性プラークのサイズがサイズ閾を超えていること、又はアテローム性プラークの形状が形状閾を超えていること、のうちの少なくとも１つを決定し、アテローム性プラークのサイズ又は形状のうちの少なくとも１つが対応する閾を超えていることを決定したことに基づいて、患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定するようにさらに構成されてもよい。
【0033】
いくつかの非限定的な例では、コンピューティングデバイスが、プラークの無リスク領域の画像を生成し、プラークの無リスク領域に基づいて酸化ストレス値を決定し、酸化ストレス値に基づいて、患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定するようにさらに構成されてもよい。
【0034】
いくつかの非限定的な例では、コンピューティングデバイスが、酸化ストレス値が酸化ストレス閾を超えていることを決定し、酸化ストレス値が酸化ストレス閾を超えていることを決定したことに基づいて、患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定するようにさらに構成されてもよい。
【0035】
本開示のいくつかの非限定的な例は、患者の病状を診断するための方法を提供する。患者は血管を有することができる。この方法は、励起源を用いて、患者の血管の関心領域の少なくとも一部に向けて励起光を発する工程と、検出器を用いて関心領域のイメージングデータを受け取る工程と、イメージングデータに基づいて患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定する工程と、患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定したことに基づいて、酸化脂質誘導酸化ストレスのモニタリング又は治療を伴う治療処置計画が患者に必要であることを決定する工程と、を含むことができる。
【0036】
いくつかの非限定的な例では、方法は、イメージングデータに基づいてアテローム性プラークのリスク領域を決定する工程と、アテローム性プラークのリスク領域の存在に基づいて、患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定する工程と、をさらに含むことができる。
【0037】
いくつかの非限定的な例では、イメージングデータに基づいて、アテローム性プラークのリスク領域のサイズ又は形状を決定する工程と、リスク領域のサイズがサイズ閾を超えていること、又はリスク領域の形状が形状閾を超えていること、のうちの少なくとも１つを決定する工程と、リスク領域のサイズ又は形状が対応する閾を超えていることを決定したことに基づいて、患者がアテローム性プラークの重度症状を有することを決定する工程と、をさらに含むことができる。
【0038】
いくつかの非限定的な例では、治療処置計画は、患者に対する外科的介入と、患者に対する薬学的介入と、又は、異なるイメージングモダリティから追加のイメージングデータを取得することを含むイメージング介入と、のうちの少なくとも１つとすることができる。
【0039】
いくつかの非限定的な例では、治療処置計画は外科的介入であってもよい。外科的介入は、アテローム性プラークの位置にステントを展開すること、又は、アテローム性プラークを血管から切除することによりアテローム性プラークを除去すること、のうちの少なくとも１つとすることができる。
【0040】
いくつかの非限定的な例では、励起光は、６００ｎｍから８００ｎｍの間の波長を有する。イメージングデータは、６８０ｎｍから８８０ｎｍの間の波長を有する光から取得されてもよい。
【0041】
本開示のいくつかの非限定的な例は、患者の動脈内のセロイドの存在を示すアテローム性動脈硬化を診断するための、コンピュータにより実行される方法を提供する。この方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、励起源に、動脈の関心領域に向けて５５０ｎｍから９００ｎｍの間の波長を有する励起光を発させる工程と、１つ以上のプロセッサ及び検出器を用いて、動脈の関心領域のイメージングデータを受け取る工程と、を含むことができる。イメージングデータは６００ｎｍから９８０ｎｍの間の波長を有する光から取得されたものであってもよい。方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、イメージングデータを分析することによって、アテローム性動脈硬化のリスク値を決定する工程を含むことができる。アテローム性動脈硬化のリスク値は、患者の動脈内のセロイドの量又は濃度を示してもよい。
【0042】
いくつかの非限定的な例では、方法は、１つ以上のプロセッサを用いて、アテローム性動脈硬化のリスク値に基づいて内科的治療を示唆する工程をさらに含むことができる。アテローム性動脈硬化は、患者の動脈内のセロイドの濃度を示してもよい。
【0043】
いくつかの非限定的な例では、内科的治療は、酸化脂質誘導酸化ストレスをモニター又は処理するように設計された治療であってもよい。
【0044】
いくつかの非限定的な例では、励起光は、実質的に６００ｎｍから実質的に１０００ｎｍの間の波長を有してもよい。
【0045】
いくつかの非限定的な例では、励起光は、実質的に６３３ｎｍの波長を有してもよい。
【0046】
本開示の上記及び他の側面及び利点は以下の説明から明らかになるであろう。本明細書においては、その一部を形成しかつ本開示の好ましい構成を例示的に示す添付の図面を参照する。しかしながら、このような構成は必ずしも本開示の全範囲を表しているわけではなく、したがって本開示の範囲の解釈は特許請求の範囲及び本明細書を参照すべきである。
【図面の簡単な説明】
【0047】
【図1】イメージングシステムの概略図である。
【図2】化合物スクリーニングシステムの概略図である。
【図3】イメージングシステムの例を示す。
【図4】患者の病状（例えば、アテローム性動脈硬化）を診断するためのプロセスのフローチャートの一部を示す。
【図6】イメージングデータのピクセル分布の各ピクセルについてのピクセル値のグラフを示す。
【図7】患者のアテローム性プラークの画像の概略図である。
【図8】患者についてのアテローム性動脈硬化を診断するためのプロセスのフローチャートを示す。
【図9】患者の病状（例えば、アテローム性動脈硬化）を診断する（又は治療する）ため、又はアテローム性プラーク安定化若しくは抗炎症化合物をスクリーニングするためのプロセスのフローチャートの一部を示す。
【図11】２つの画像及び得られた差分画像の概略図を示す。
【図12】第１列にＮＩＲＡＦ画像、第２列にフルオレセインイソチオシアネート・チャネル自己蛍光画像を示す。
【図13】取得されたＮＩＲＡＦ画像に対するＮＩＲＡＦ平均蛍光強度値の周波数を示すヒストグラムを示す。
【図14】正規化ＮＩＲＡＦ平均蛍光強度（「ＡＵ」）信号ｖｓ頸動脈の分岐部からの距離のグラフを示す。
【図15】頸動脈プラークＮＩＲＡＦ９０％エリアの種々の画像を示す。
【図16】頸動脈プラーク切片の種々の画像を示し、ＮＩＲＡＦ９０％、ＳＢ及びＧＰＡの％陽性エリアを示している。
【図17】（１）ＮＩＲＡＦ９０％とＧＰＡ（プラーク内出血）の対応関係、及び（２）ＮＩＲＡＦ９０％とＳＢエリア（脂質）の対応関係の２つのグラフを示し、これは、隣接切片が染色された７個のプラークから得られたｎ＝１５の頸動脈切片から得られたものである。
【図18A】代表的なヒト頸動脈アテローム画像を示す。中央のパネルは、同じ頸動脈標本の蛍光顕微鏡画像を含み、この画像は６５０ｎｍＮＩＲＡＦ信号（グレースケール）及びＮＩＲＡＦ高倍率画像、並びに隣接切片からの対応するＳＢ、ＮＩＲＡＦ及びＧＰＡ染色を示す。
【図18B】図１８Ａの緑点線ボックス（すなわち、ｉ））、オレンジ点線ボックス（すなわち、ｉｉ））、及び赤点線ボックス（すなわち、ｉｉｉ））からのＮＩＲＡＦパターン／ＳＢパターン／ＧＰＡパターンを高倍率で示す。
【図19】ＳＢ、ＮＩＲＡＦ、ＧＰＡ及びビリルビンの高倍率視野を示し、ＳＢとＮＩＲＡＦの一貫した共局在性、ＮＩＲＡＦ９０％とＧＰＡの中程度の共局在性、及びビリルビンとＮＩＲＡＦの少ない共局在性を示している。
【図20】拡散的で点状のＳＢ及びＮＩＲＡＦ信号の両方が、２つの新鮮凍結隣接頸動脈切片（線で分離されている）において明らかである（左側のカラム）。
【図21】プラーク鉄及びＣＤ６８陽性プラークマクロファージを含むＮＩＲＡＦ陽性エリアの頻繁な局在を示す高倍率視野を示す。
【図22】隣接切片におけるＰＢ及びＤＡＢ増強を用いたプラーク鉄の組織化学的検出を示す。
【図23A】ＮＩＲＡＦ画像と、明視野（「ＢＦ」）画像上に重ね合わされたＮＩＲＡＦ画像とを示す。
【図24A】培地のみ（対照）、５０μｇ／ｍｌの天然ＬＤＬ、若しくは５０μｇ／ｍｌのｏｘＬＤＬとともに５日間、又は０．５ｍｇ／ｍｌのヒトヘモグロビンとともに２４時間インキュベートしたＴＨＰ－１マクロファージにおける核染色をしたＮＩＲＡＦの高倍率画像を示す。
【図24B】ＬＤＬ処理及びｏｘＬＤＬ処理されたＭＤＭにおける、１日目、３日目及び５日目におけるＮＩＲＡＦ信号の発展の代表的な時間的経過を示す。
【図24C】５日目におけるＮＩＲＡＦ信号を、２０μｇ／ｍｌのｏｘＬＤＬとともにインキュベートしたＭＤＭと５０μｇ／ｍｌのｏｘＬＤＬとともにインキュベートしたＭＤＭとについて比較したものである。
【図25】ＮＩＲＡＦ、ヘキスト及びＢＯＤＩＰＹ４９３画像並びにそれらの組み合わせを示す。
【図26】細胞数によって調整したＮＩＲＡＦで定量化されたＢＯＤＩＰＹ陽性エリア及びＢＯＤＩＰＹの共局在エリアの２つのグラフを示す。
【図27】ＮＩＲＡＦ、ＢＯＤＩＰＹ４９３及びヘキスト画像並びにそれらの組み合わせを示す。
【図28A】ＮＩＲＡＦとＲＯＳとの間の関係を評価するために使用される共焦点顕微鏡画像を示す。
【図28B】対照のフローサイトメトリーグラフを示す。
【図28C】ＬＤＬのフローサイトメトリーグラフを示す。
【図28D】ｏｘＬＤＬのフローサイトメトリーグラフを示す。
【図29A】ＭＤＭをｏｘＬＤＬとインキュベートした後の脂質過酸化ストレスの増大を示すＣ１１－ＢＯＤＩＰＹ染色の代表的な画像を示す。
【図29B】共焦点顕微鏡から得られたＣ１１－ＢＯＤＩＰＹ脂質過酸化信号の定量を示すグラフを示し、ＬＤＬ又は対照と比較して、ｏｘＬＤＬとのインキュベーション後の脂質過酸化の有意な増大を示す。
【図30A】ｏｘＬＤＬと５ｍＭのＮＡＣ又は１ｍＭのα－Ｔｏｃとともに５日間共インキュベートされたＴＨＰ－１ＭＤＭのＮＩＲＡＦ及びＢＦ画像を示し、ｏｘＬＤＬのみとともにインキュベートされた細胞と比較して、ＮＩＲＡＦ信号（赤紫）が減少したことを示す。
【図30B】抗酸化化合物Ｎ－アセチルシステイン（「ＮＡＣ」）又はα－トコフェロール（「α－Ｔｏｃ」）のいずれかとのインキュベーション後のＮＩＲＡＦ＋細胞のパーセンテージでの減少を示すフローサイトメトリー分析グラフを示す。各グラフのｘ軸はＮＩＲＡＦ信号（１０の累乗の増分で、約１０５まで）であり、ｙ軸は細胞数（千の増分で、約四千まで）である。
【図31】種々の共焦点顕微鏡画像を示す。
【発明を実施するための形態】
【0048】
上述のように、アテローム性動脈硬化性プラークは、急性心筋梗塞、心臓突然死及び狭心症を含む虚血性イベントを引き起こす可能性がある。アテローム性動脈硬化性プラークの心筋梗塞イベントとの関係をよりよく理解するために、冠動脈内イメージング研究によって、急性心筋梗塞を患う特定の患者において、「責任（ｃｕｌｐｒｉｔ）」アテローム性動脈硬化病変が、典型的には、破裂した覆っている薄い蓋部（ｃａｐ）、大きなプラーク上部層部（ｐｌａｑｕｅ ｂｕｒｄｅｎ）、及び壊死性脂質に富むコア部を示すことが明らかとなった。これらの研究は心筋梗塞とアテローム性動脈硬化性プラーク組成物との間の関係を明らかにするのに役立つものの、これらの研究はアテローム性動脈硬化性プラークに関連する虚血性イベントの予測又は予防には特に役立たない。実際、一般に、プラーク特異的合併症を予測する血管内及び非侵襲的イメージングの能力は依然として低いままである。
【0049】
近年、近赤外自己蛍光（「ＮＩＲＡＦ」）は、特にＮＩＲＡＦをプラーク内出血（「ＩＰＨ」）と関連付けて、ヒト頸動脈及び大動脈アテローム性動脈硬化標本を分析するために使用されている。ＮＩＲＡＦはまた、ｉｎ ｖｉｖｏで冠動脈疾患（「ＣＡＤ」）患者における線維性アテロームを分析するために、光コヒーレンストモグラフィ（「ＯＣＴ」）と共に使用されている。これらの研究は有用である一方で、高リスクのアテローム性動脈硬化性プラークを特定（したがって対処）するために必要な予測力をまだ欠いている。
【0050】
本開示のいくつかの非限定的な例は、アテローム性動脈硬化性プラークの高リスク領域（又は換言すればリスク領域）を特定し、アテローム性動脈硬化性プラーク（例えば、アテローム性動脈硬化性プラークのセロイド）の安定性（及び酸化ストレス）の変化をモニターすることができる近赤外自己蛍光イメージングシステム及び方法を提供することによって、これらの欠点（及び他の欠点）に対処する。例えば、本開示のいくつかの非限定的な例は、アテローム性動脈硬化性プラークの高リスク領域を示すことができる不溶性脂質及び鉄の高密度領域に対応する高ＮＩＲＡＦ信号強度間の関係を示す。別の例として、本開示のいくつかの非限定的な例は、ＮＩＲＡＦ信号と、酸化ストレスの条件下で生成される脂質とタンパク質の不溶性複合体であるアテローム性動脈硬化性プラークのセロイドとの関係を示す。さらに別の例として、本開示のいくつかの非限定的な例は、ＮＩＲＡＦ信号と、鉄の存在を含む酸化ストレスとの間の関係－特に、ＮＩＲＡＦ信号（例えば、振幅）の増大は酸化ストレスの増大を示す（そしてその逆もまた同様である）－を示す。
【0051】
図１はイメージングシステム１００の概略図である。イメージングシステム１００は、コンピューティングデバイス１０２、励起源１０４及び検出器１０６を含むことができる。コンピューティングデバイス１０２は、典型的なコンピューティングコンポーネント、例えば、プロセッサデバイス、メモリ、通信システム、ディスプレイ、入力（例えば、マウス、キーボード、タッチスクリーン、センサなど）、電源などを含むことができる。場合によっては、コンピューティングデバイス１０２は、デスクトップ、ラップトップ、モバイルデバイス（例えば、タブレット又はスマートフォン）などを含む様々な具体的な形態をとることができる。例えば、場合によっては、コンピューティングデバイスは、励起源１０４及びその中に配置された検出器１０６を含むハウジングの外側に配置することができる。他の場合では、コンピューティングデバイス１０２は、励起源１０４と、検出器１０６と、あるいはその両方と同じハウジング内に配置することができる。
【0052】
いくつかの非限定的な例では、コンピューティングデバイス１０２は、他のコンピューティングデバイス（例えば、デスクトップコンピュータ）と通信するように、プロセッサデバイス、メモリ、通信システムなどを含むことができる。他の場合では、コンピューティングデバイス１０２は、単純にプロセッサとして実装することができる。コンピューティングデバイス１０２の実装にかかわらず、コンピューティングデバイス１０２は、励起源１０４及び検出器１０６と通信することができる。このようにして、コンピューティングデバイス１０２は、これらの構成要素（又はその他）のそれぞれに（例えば、それぞれの構成要素に命令を送信することによって）特定のタスクを実行させることができ、これらの構成要素のそれぞれからデータを受け取ることができる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、励起源１０４に、赤色光を含む可視光（すなわち、実質的に３８０ｎｍから実質的に６００ｎｍの範囲の波長を有する電磁波）、又は近赤外光（すなわち、実質的に６００ｎｍから実質的に２５００ｎｍの範囲の波長を有する電磁波）を発させることができる。いくつかの非限定的な例では、励起源１０４は、５００ｎｍと１１００ｎｍの間、又はより詳細には５５０ｎｍと９００ｎｍの間、又はより詳細には６００ｎｍと８００ｎｍの間の範囲内の光を発することができる。いくつかの特定の場合では、コンピューティングデバイス１０２は、励起源１０４に、６００ｎｍから７００ｎｍの間、より具体的には６３０ｎｍから６３５ｎｍの間、若しくは実質的に（すなわち、２０％未満のずれを含む、１０％未満のずれを含む又は５％未満のずれを含む）６３０ｎｍの波長を有する赤色光、又は、７２０ｎｍから７８０ｎｍの間、若しくは実質的に７５０ｎｍの波長を有する赤色光を発させることができる。いくつかの非限定的な例では、励起源１０４は、ある波長範囲内の光を発してセロイドを励起し、ここで励起は赤色及び／又は近赤外線領域内にある。別の例として、コンピューティングデバイス１０２は、検出器１０６にイメージングデータを取得させることができる。検出器１０６は、励起範囲の範囲よりも低いエネルギーである特定の範囲内の光を検出するように構成することができる。例えば、励起源１０４は、第１の波長を有する光（例えば、赤色光、赤外光）を発するように構成でき、検出器１０６は、第１の波長よりも（又は実質的に）大きい第２の波長を有する光を検出するように構成される。いくつかの非限定的な例では、５５０ｎｍから９００ｎｍの間の光の励起についての検出範囲は６００ｎｍから９８０ｎｍの間の検出波長範囲に対応し、６００ｎｍから８００ｎｍの間の光の励起についての検出波長範囲は６５０ｎｍから８８０ｎｍの間である。いくつかの非限定的な例では、６３０ｎｍでの光励起についての検出範囲は６８０ｎｍから７２０ｎｍ、又は実質的に７００ｎｍである。７４０ｎｍでの光励起についての検出範囲は７７０ｎｍから８１０ｎｍ、又は実質的に７９０ｎｍである（例えば、検出範囲が４０、２０、１０又はより狭い場合がある）。具体的な検出範囲は、例えば、使用される具体的なフィルタに依存してもよく、上記の範囲とは異ってもよい。
【0053】
いくつかの非限定的な例では、励起源１０４は、実質的に６００ｎｍから実質的に１０００ｎｍの間の波長、又は６００ｎｍから１０００ｎｍの間の波長を有する光を発することができる。場合によっては、励起源１０４から発せられる光は実質的に６３３ｎｍの波長を有することができ、又は６３３ｎｍの波長を有することができる。
【0054】
いくつかの非限定的な例では、コンピューティングデバイス１０２は他のコンピューティングデバイスと通信することができる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、コンピュータ、ラップトップ、スマートフォン、サーバなどであり得る別のコンピューティングデバイス（図示せず）と通信することができ、この場合、励起源１０４に光を発させること及び検出器１０６にイメージングデータを取得させることを含む特定のタスクをコンピューティングデバイス１０２に実行させる別のコンピューティングデバイスを含むことができる。別の例として、別のコンピューティングデバイスは、励起源１０４からの生データ（例えば、発せられた光の持続時間や、（複数の）波長、強度（又は複数の強度）などを含む発せられた光の特性など）及び検出器１０６からの生データ（例えば、血管内で光を発するカテーテルシステムの位置、血管内でのカテーテルの向き、取得したイメージングデータなど）を含むデータをコンピューティングデバイス１０２から受け取ることができる。場合によっては、別のコンピューティングデバイスは、画像（例えば、コンピューティングデバイス１０２によって再構成されたもの）、分析されたイメージングデータ（例えば、フィルタ処理されたもの）、分析された画像（例えば、閾値が設定されたもの）などを含む処理されたデータをコンピューティングデバイス１０２から受け取ることができる。場合によっては、他のコンピューティングデバイス（上記の別のコンピューティングデバイスを含む）は、（例えば、下記のプロセスの一部を実行することによって）計算負荷を共有するためにコンピューティングデバイス１０２と（例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）を含む通信ネットワークを介して）通信することができる。このようにして、コンピューティングデバイス１０２は必要に応じて以下に説明する（例えば、メモリから読み出される）プロセスの一部又はすべての部分を実行することができる。
【0055】
励起源１０４及び検出器１０６は典型的な構造とすることができる。例えば、励起源１０４は、必要とされる光（例えば、実質的に６３０ｎｍの光、実質的に７４０ｎｍの光など）の必要な励起波長を提供するように実装することができ、検出器１０６は、必要な放出波長（例えば、６３０ｎｍの光励起波長について７００ｎｍの光、７４０ｎｍの光励起波長について７９０ｎｍの光）を感知するように実装することができる。いくつかの非限定的な例では、励起源１０４は、レーザ、発光ダイオード（「ＬＥＤ」）、タングステン－ハロゲンランプ、水銀又はキセノンアークランプ等とすることができる。場合によっては、検出器１０６は、各々が異なる波長又は実質的に異なる波長を有する光を発するように構成された複数の光源（例えば、ＬＥＤ）を含むことができる。例えば、励起源１０４は、第１の波長（例えば、６３０ｎｍ）を有する光を発するように構成された第１の光源と、第２の波長を有する光を発するように構成された第２の光源とを含むことができる。第２の光源は、例えば、ＵＳ２０１０／００９２３８９又はＵＳ２０１８／０５５９５３に記載のプローブのような外部から引き出された（ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ）プローブの励起波長に対応する第２の波長の光を発するように構成され得る。さらに、光の複数の異なる励起波長は、より大きな特異度を提供することができる。
【0056】
いくつかの非限定的な例では、検出器１０６は、電荷結合デバイス（「ＣＣＤ」）、アクティブピクセルセンサ（例えばＣＭＯＳセンサ）などを含む二次元（「２Ｄ」）センサアレイ（例えばセンサ素子）とすることができる。いくつかの構成では、検出器１０６は、励起源１０４からの励起光の波長を含むことができる検出器１０６によって受光された光の１つ以上の波長の透過を弱める（又は遮断する）ことができる１つ以上の光学フィルタを含むことができる。図１に示すように、励起源１０４と検出器１０６は、シングル又はマルチモード光ファイバを用いてカテーテルシステム１０８に結合させることができる。例えば、米国特許第９，３３２，９４２号明細書、米国特許第１０，９１２，４６２号明細書又は米国特許第１０，９５２，６１６号明細書などに記載のシステムのようなカテーテルシステムであり、これらの文献はそれぞれこの教示のために本明細書に参照により盛り込まれているものとする。しかしながら、代替的な構成では、励起源１０４及び検出器１０６は、（例えば、細胞培養物、組織スライドなどのイメージングデータを取得するための）患者の外部にあるシステム内に統合させることができる。例えば、この場合、励起源１０４及び検出器１０６は、Ｋｏｄａｋ Ｉｍａｇｅ－Ｓｔａｔｉｏｎ ４０００（例えば、Ｃａｒｅｓｔｒｅａｍ Ｈｅａｌｔｈ、ニューヨーク州ロチェスターを参照）を含むイメージングステーションの一部を形成することができる。
【0057】
いくつかの非限定的な例では、検出器１０６は、生体ターゲット１１０（例えば、患者の動脈）の関心領域の三次元（「３Ｄ」）イメージングデータを取得するように構成することができる。この場合、例えば、コンピューティングデバイス１０２は３Ｄイメージングデータを受け取ることができ、関心領域の３Ｄボリュームを生成することができる。場合によっては、イメージングシステム１００は、米国特許第６，６１５，０６３号（「Ｎｔｚｉａｃｈｒｉｓｔｏｓ」）明細書に記載の蛍光媒介型トモグラフィーイメージングシステムと同じように構成することができ、当該文献はこの教示のために本明細書に参照により盛り込まれているものとする。例えば、上記Ｎｔｚｉａｃｈｒｉｓｔｏｓには３Ｄ画像を取得することが記載されており、したがって、励起源１０４及び検出器１０６を含むイメージングシステム１００は、３Ｄ画像を含む１つ以上の画像又は生体ターゲット１１０の３Ｄイメージングデータを取得するように構成することができる。
【0058】
図１に示すように、励起源１０４は励起波長を有する光を生体ターゲット１１０に向けて発する。生体ターゲット１１０は励起光を吸収し、放出波長（励起波長よりも低いエネルギー即ち長い波長）の光を放出し、これが検出器１０６によって検出される。励起源１０４及び検出器１０６がカテーテルシステム１０８と統合されて実装される場合などのいくつかの構成では、生体ターゲット１１０は患者の血管、特に患者の動脈とすることができる。励起源１０４及び検出器１０６がイメージングステーションとして実装される場合などの他の構成では、生体ターゲット１１０は（複数の）組織スライド、（複数の）細胞培養物（例えば、複数の皿）、又は他のｅｘ－ｖｉｖｏ生物学的システムとすることができる。
【0059】
図２は化合物スクリーニングシステム１２０の概略図である。化合物スクリーニングシステム１２０は、イメージングシステム１２２、コンピューティングデバイス１２４及びサンプル操作システム１２６を含むことができる。イメージングシステム１２２は、イメージングシステム１００と同様に実装することができる。例えば、イメージングシステム１２２は、励起源１２８と、検出器１３０と、励起源１２８及び検出器１３０を収容し支持するハウジング１３２とを含むことができる。場合によっては、励起源１２８は励起源１０４と同様に実装することができ、検出器１３０は検出器１０６と同様に実装することができる。検出器１３０は図２ではサンプル１３４に対して励起源１２８と同じ側に配置されて示されているが、代替的な構成では、励起源１２８はサンプル１３４の第１の側に配置することができ、検出器１３０は当該第１の側と反対側のサンプル１３４の第２の側に配置することができる。この場合、例えば、サンプル１３４を支持するサンプルホルダ１３６は、検出器１３０によって検出できる光の（複数の）波長に対して透過的とすることができる。したがって、サンプルホルダ１３６は、検出器１３０によって受光されることとなる光を遮断しない。
【0060】
イメージングシステム１２２と同じように、コンピューティングデバイス１２４はコンピューティングデバイス１０２と同様に実装することができる。例えば、コンピューティングデバイス１２４は、コンピュータ、スマートフォン、ラップトップであってもよく、又は単にプロセッサであってもよい。コンピューティングデバイス１２４は、イメージングシステム１２２及びサンプル操作システム１２６と通信することができ、したがって、これらのコンポーネントの各々に対する命令を送信することができる。例えば、コンピューティングデバイス１２４は、励起源１２８に、サンプル１３４（又は他のサンプル）に向けて光を発させることができ、検出器１３０にサンプル１３４のイメージングデータを取得させることができる。
【0061】
サンプル操作システム１２６は、サンプルホルダ１３６を、イメージングシステム１２２に対して異なる位置に移動させるように構成することができる。例えば、サンプル操作システム１２６は、各々がコンピューティングデバイス１２４と通信可能な（複数の）アクチュエータ（図示せず）を含むことができ、それによって、後退及び伸長して、サンプルホルダ１３６をイメージングシステム１２２に対して異なる位置に移動させる。例えば、サンプル操作システム１２６は、第１の線に沿って伸長及び後退可能な第１のアクチュエータと、第１の線に実質的に垂直な第２の線に沿って伸長及び後退可能な第２のアクチュエータとを含むことができる。このように、サンプルホルダ１３６がサンプルの２Ｄアレイを含む場合などには、コンピューティングデバイス１２４は、第１及び第２のアクチュエータを選択的に後退及び伸長させてサンプルホルダ１３６を移動させて、これにより、サンプルホルダ１３６の各サンプルをイメージングシステム１２２と整列させて、それぞれのサンプルのイメージングデータが一度に１つずつ取得されるように構成することができる。このサンプルホルダ１３６がサンプルの１Ｄアレイを含む場合などのいくつかの場合では、サンプル操作システム１２６は単一のアクチュエータを含むことができ、この単一のアクチュエータはコンピューティングデバイス１２４によって選択的に後退及び伸長されて、各サンプルをイメージングシステム１２２と整列させて各サンプルのイメージングデータが一度に１つのサンプルずつ取得されるように構成することができる。
【0062】
別の場合では、サンプル操作システム１２６は、コンピューティングデバイス１２４と通信するロボットアームを備えることができ、これは、各サンプルを移動させてイメージングシステム１２２と整列させて、イメージングデータが一度に１つのサンプルずつ取得されるようにすることができる。この場合、例えば、各サンプル１３４，１３８，１４０は、各サンプルホルダが互いに分離されるように各サンプルホルダを有することができ、そして、各サンプルホルダはつかまれ、続いてロボットアームによってイメージングシステム１２２と整列する（及び整列から外れる）よう移動される。あるいは、ロボットアームは、サンプルホルダ１３６をつかみ、続いて移動させて、サンプルホルダ１３６を異なる位置に移動させることができ、これにより、各サンプルを一度に１つずつイメージングシステム１２２と整列させることができる。いくつかの非限定的な例では、サンプル操作システム１２６はディスペンサシステム（図示せず）を含むことができる。ディスペンサシステムは、アクチュエータやバルブなどを含むことができ、各サンプル１３４，１３８，１４０の中に化合物（又は化合物のカクテルなどの複数の化合物）を供給することができる。このようにして、コンピューティングデバイス１２４は、ディスペンサシステムを動作させて、各化合物を（例えば、それぞれのサンプルを支持するウェル内に）一定量供給して各サンプル１３４，１３８，１４０と接触させることができる。
【0063】
いくつかの非限定的な例では、サンプルホルダ１３６を異なる態様で実装することができる。例えば、サンプルホルダ１３６は、マイクロプレート、マイクロウェルプレートなどを含むマルチウェルプレートであってもよい。このようにして、各サンプル１３４，１３８，１４０（及びその他）を、各プレート内の各ウェル内に充填することができる。他の場合では、サンプルホルダ１３６は、複数のペトリ皿を支持するホルダとすることができる。この場合、例えば、各サンプル１３４，１３８，１４０（及びその他）はそれぞれのペトリ皿に充填され、ホルダによって支持され得る。いくつかの非限定的な例では、各サンプル１３４，１３８，１４０（及び他のもの）は細胞培養物（例えば、同じタイプ及び同量の細胞培養物）を含むことができる。さらに、サンプル操作システム１２６のディスペンサシステムが各サンプル１３４，１３８，１４０（及びその他）に化合物を供給するか否かにかかわらず、各サンプル１３４，１３８，１４０は、抗炎症化合物である可能性を有する異なる化合物、又はアテローム性プラーク安定化化合物、又は同じ化合物（例えば、抗炎症化合物又はアテローム性プラーク安定化化合物であると既に決定されている化合物）の異なる量を含むことができる。例えば、各サンプル１３４，１３８，１４０に異なる化合物を充填することができるが、各異なる化合物は、異なる化合物にわたって同じ量を有することができる（例えば、化合物の量を制御するために）。別の例として、各サンプル１３４，１３８，１４０に同じ化合物（抗炎症性又はアテローム性プラーク安定化特性を有すると既に決定されている化合物）を充填することができるが、各サンプル１３４，１３８，１４０には異なる量の同じ化合物が充填されている（例えば、各サンプルが連続的に希釈されたように）。このようにして、抗炎症性又はアテローム性プラーク安定化性と決定された化合物の量（例えば、濃度）を、その抗炎症特性又はアテローム性プラーク安定化特性に基づいて最適化することができる。
【0064】
いくつかの非限定的な例では、サンプル操作システム１２６は（異なるサンプル１３４，１３８，１４０を含む）サンプルホルダ１３６を移動させて、一度に１つのサンプル１３４，１３８，１４０だけが励起源１２８及び検出器１３０と整列するようにすることができる。換言すると、サンプル操作システム１２６はサンプルホルダ１３６を（例えば、定位置に）移動させて、サンプル１３４のイメージングデータを（例えば、コンピューティングデバイス１２４の指示によって）イメージングシステム１２２によってある時点で収集でき、一方でサンプル１３８，１４０のイメージングデータを前記ある時点で収集することができないようにすることができる。その後、イメージングシステム１２２がサンプル１３４のイメージングデータを取得した後などに、サンプル操作システム１２６は、サンプル１３４，１４０のイメージングデータが取得できない間に、サンプルホルダ１３６を（例えば、異なる位置まで）移動させて、サンプル１３８のイメージングデータをイメージングシステム１２２によって別の時点で取得できるようにすることができる。このようにして、各々が可能性のある安定化又は抗炎症性化合物を（異なる量で）有する複数の異なるサンプルを、高スループットで（例えば、サンプル操作システム１２６により、外部モニターをほとんど又は全くしない）スクリーニングすることができる。いくつかの非限定的な例では、イメージングシステム１２２のハウジング１３２は、励起源１２８から発せされた光がイメージングシステム１２２と整列していないサンプルに向かうことを遮断し、イメージングシステム１２２と整列していないサンプルから発された光が検出器１３０によって受光されるのを遮断することができる壁を画定することができる。
【0065】
図３は、イメージングシステム１００の特定の実施形態とすることができるイメージングシステム１５０の一例を示す。イメージングシステム１５０は、患者の動脈（又は他の血管）内に配置することができるカテーテルシステムとして実装することができる。イメージングシステム１５０は、励起源１５２、検出器１５４、及び励起源１５２からの光を動脈１５８などの血管に向ける光ファイバ１５６を含むことができる。蛍光は、収集され、光ファイバ１５６によって導光されて、検出器１５４に送られる。場合によっては、カテーテルにおける励起光を発する部分と、カテーテルにおける蛍光（放出光）が収集され検出器１５６に送られる部分とは、同じ方向又は反対方向に向いてもよい。
【0066】
図３に示すように、イメージングシステム１５０は、動脈１５８の軸方向の軸１６０の周りで回転方向に回転させることができ、軸１６０は動脈１５８の長さに沿って延在し、動脈１５８内の中央に位置することができる。場合によっては、軸１６０は、動脈１５８の湾曲に沿うことができ、したがって軸１６０も湾曲することができる。いくつかの非限定的な例では、イメージングシステム１５０を軸１６０（あるいは、軸１６０と平行であるか又は実質的に平行である軸）に沿って進めることができ、これにより、イメージングシステム１５０は、ガイドワイヤ（図示せず）に沿った引き戻し中などに動脈１５８の追加の縦断面のイメージングデータを取得することができる。ともあれ、イメージングシステム１５０は、動脈１５８の複数の視野（ＦＯＶ）を含むイメージングデータを取得することができる。例えば、検出器１５４は、カテーテルが回転している間にイメージングデータを取得することによって、複数のＦＯＶに対応するイメージングデータの第１のセットを取得することができる。カテーテルがガイドワイヤに沿って引き戻されるとき、イメージングデータは動脈壁内部の３６０°の視野を提供する。
【0067】
図４は、患者の病状（例えば、アテローム性動脈硬化）を診断するためのプロセス２００のフローチャートを示し、そのすべて又は一部は、１つ以上のコンピューティングデバイス（例えば、コンピューティングデバイス１０２のプロセッサデバイス）上で実行することができる。２０２において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、励起源（例えば、励起源１０４）に励起光を関心血管（例えば、動脈）に向けて発させることを含むことができる。場合によっては、励起源１０４がカテーテルシステム（例えば、カテーテルシステム１０８）の一部として実装される場合などには、カテーテルシステム１０８が患者内で展開され、光ファイバ（例えば、光ファイバ１５６）が動脈の関心領域に到達するまで脈管系（例えば、患者の動脈系）を通って進む。
【0068】
いくつかの非限定的な例では、プロセス２００は、イメージング剤を使用することなく実行することができる。イメージング剤は、外部の電磁気又は超音波を吸収する又は変化させるイメージング造影剤、イメージングシステムで検出される放射線を発する放射性医薬品などを指すことができる。場合によっては、イメージング剤は、体内の画像のコントラストを強調する診断用イメージング剤を参照することができる。したがって、場合によっては、イメージング剤は励起光による関心領域の励起前若しくは励起中に患者に投与されないか、イメージング剤は検出器からのイメージングデータの受信前若しくは受信中に患者に投与されないか、又はその両方である。
【0069】
２０４において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、動脈の第１の関心領域のイメージングデータを（例えば、検出器から）受け取ることを含むことができる。場合によっては、イメージングデータは、血管の部分の単一の対応ＦＯＶを有する単一画像、又は血管の各部分を含む対応ＦＯＶを各々が有する複数画像を含むことができる。例えば、検出器が固定されている間は、検出器によって受信される蛍光を用いて、イメージングデータ（例えば、１つのＦＯＶに対応するもの）の一部（又はすべて）を生成することができる。構成にかかわらず、複数の対応するＦＯＶを含むイメージングデータは、アテローム性動脈硬化性プラークエリアが検出器の２Ｄ表面よりも大きい場合であっても、アテローム性動脈硬化性プラークエリア全体にトータルで広がることができる。いくつかの非限定的な例では、ブロック２０４でイメージングデータを受け取ることは、コンピューティングデバイスが動脈の第１の関心領域の３Ｄイメージングデータを受け取ることを含むことができる。
【0070】
２０６において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、イメージングデータを用いて第１の関心領域の１つ以上の画像を生成することを含むことができる。１つ以上の画像は、単一のＦＯＶに対応する単一画像か、又は、いくつかが部分的に重なり合う、全く重なり合わない、若しくは全体的に重なり合う複数画像とすることができる。例えば、コンピューティングデバイスは、異なるＦＯＶから複数の画像を再構成することができ、そして、それらを（例えば、画像スティッチングによって）組み合わせて合成画像を形成することができる。イメージングデータが３Ｄイメージングデータである場合を含むいくつかの非限定的な例では、プロセス２００のブロック２０６は、３Ｄイメージングデータを用いて、第１の関心領域の３Ｄボリュームを生成することを含むことができる。
【0071】
２０８において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、イメージングデータに基づいてピーク強度値を決定することを含むことができる。場合によっては、コンピューティングデバイスは、生成された画像（又は換言すると再構成された画像）からピーク強度値を決定することができ、これは、コンピューティングデバイスが画像内の最大ピクセル値を決定することを含むことができる。他の場合では、コンピューティングデバイスは、イメージングデータ自体（例えば、生のイメージングデータ）を用いてピーク強度を決定することができ、これは、コンピューティングデバイスが最高信号強度値を決定することを含むことができる。さらに他の場合では、ピーク強度値はボクセル値（例えば、３Ｄイメージングデータ内の最大ボクセル値）であってもよい。
【0072】
いくつかの非限定的な例では、ブロック２０８において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、イメージングデータに基づいて強度値を決定することを含むことができる。場合によっては、これは、コンピューティングデバイスが、イメージングデータの強度値の分布を決定し、強度値の分布がマルチモーダルであるか否かを決定することを含むことができる。コンピューティングデバイスが、この分布がマルチモーダルであると決定した場合、コンピューティングデバイスは、各ピークと、各ピークについての対応する強度とを特定することができる。そして、コンピューティングデバイスは、各ピークの強度値に基づいて強度値を決定することができる。例えば、強度値は、最高強度値を有するピークと次の最高強度値を有するピークとを含む２つのピークの間に位置する値であってもよい。いくつかの非限定的な例では、同様のプロセスを用いてピクセル値を決定することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、ピクセル位置にわたるピクセル値分布を決定することができる。換言すると、ピクセル値分布は、（例えば、ピクセルの位置に対応する）二次元に及ぶことができる。そして、コンピューティングデバイスは、ピクセル値分布がマルチモーダルであるか否かを決定することができ、マルチモーダルである場合には、各ピークと、各ピークについての対応するピクセル値とを決定することができる。次いで、ピクセル値を、最高ピクセル強度値を有するピークを含む２つのピークの間に位置するピクセル強度値を含む各ピークのピクセル強度値に基づいて決定することができる。この議論はピクセルを参照して記載しているが、場合によっては、ピクセルに代えてボクセルを使用することができ、したがって、ボクセル強度値は、ピクセルを参照して記載したプロセスを用いて決定することができる。
【0073】
２１０において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、閾（例えば、信号強度閾、ピクセル閾、ボクセル閾など）を決定することを含むことができる。例えば、コンピューティングデバイスは、決定された強度値（例えば、ブロック２０８で決定されたピーク強度値）、決定されたピクセル強度値（例えば、最大ピクセル強度値）に基づいて閾を決定することができる。場合によっては、閾は、２つの強度値ピークの間に位置する強度値（例えば、強度値、ピクセル強度値など）に対応することができ、ここで、１つのピークは最高強度値を有するピークである。このようにして、そして以下に記載するように、本開示のいくつかの非限定的な例は、最大強度値に近い強度値が、患者の動脈のアテローム性動脈硬化性プラークの高リスク領域（又は換言するとリスク領域）に相当することを示している。したがって、最高範囲以外の強度値が除外されるように閾を設定することにより、病変であるか又は病変を含み得るアテローム性動脈硬化性プラークの高リスク領域のみを含むように画像を洗練することができる。したがって、高リスク領域を特定、抽出することにより、高リスク領域自体をより容易に評価することができる。場合によっては、高リスク領域は、アテローム性動脈硬化性プラーク内のセロイドの量（例えば、濃度）を示すことができる。換言すると、高リスク領域はアテローム性動脈硬化性プラーク内のセロイドの量と相関し得るため、高リスク領域における増大したサイズは、より大きなセロイド量を示す（逆も同様）。いくつかの非限定的な例では、アテローム性動脈硬化性プラークの高リスク領域は、アテローム性動脈硬化性プラークの狭窄部分に対応することができる。それに対応して、アテローム性動脈硬化性プラークの残りの部分（例えば、高リスク領域を含まない部分）は、アテローム性動脈硬化性プラークの非狭窄部分に対応することができる。
【0074】
いくつかの非限定的な例では、閾は、値（例えば、強度値）、又は範囲（例えば、複数の強度値）であってもよい。例えば、範囲は、実質的に又は正確に最大強度値（例えば、最大ピクセル値、最大ボクセル値）と、第２の強度値（例えば、最大ピクセル値とは異なる第２のピクセル値、ボクセル値とは異なる第２のボクセル値）との間にある範囲によって定めることができる。第２の強度値は、最大強度値のパーセンテージ（例えば、５％、１０％、２０％、２５％、５０％、７５％、９０％など）とすることができる。他の場合では、閾は、２つの強度ピークの間に位置する強度値（例えば、マルチモーダル分布）とすることができ、ここで、１つの強度ピークは最高強度を有するピークである。例えば、閾は、１つの強度ピークが最高強度を有するピークである２つの強度ピークの間の（例えば、強度分布の）谷に存在する強度値であってもよい。別の例として、閾は、分布内の２番目に高いピークの強度値である強度値とすることができる。このようにして、分布内で２番目に高いピークを下回る強度値はすべて、コンピューティングデバイスによって除去することができる。
【0075】
いくつかの非限定的な例では、ブロック２１０は、コンピューティングデバイスが、分布の強度値の変化が閾値（例えば、傾きの大きさ）よりも大きいことに基づいて閾を決定することを含むことができる。換言すると、閾は、強度値の変化の傾きの大きさが閾値よりも大きい分布内の位置における分布の強度値とすることができる。このようにして、（例えば、高リスク領域に対応する）閾より大きい（又は等しい）ピクセル、強度値、ボクセルなどを維持でき、一方で、閾よりも小さいピクセル、ボクセル又は強度値を除去できる（又は、換言するとリジェクトできる）ように、閾を設定することができる。
【0076】
いくつかの非限定的な例では、ブロック２１０における閾は、所定の閾とすることができる。例えば、この所定の閾は、プラークの高リスク領域を示す強度値とすることができる。換言すると、閾以上の強度値がプラークの高リスク領域を示す（又は換言すると当該高リスク領域に特徴的である）という決定に基づいて、閾を事前に決定することができる。この場合、例えば、ブロック２１０は適宜省略できる。
【0077】
図６は、（例えば、再構成された画像の）イメージングデータのピクセル分布の各ピクセルについての（強度値に対応する）ピクセル値のグラフ２５０を示す。ピクセル分布は、ピークを定めるとともに最大ピクセル値を含む第１のピクセルグループを有する。また、ピクセル分布は、ピークを定めるが、最大ピクセル値を含まない第２のピクセルグループを含む。図６に示すように、強度閾値２５２は、第１のピクセルグループのピーク２５６と第２のピクセルグループのピーク２５８との間の谷２５４内の強度値として定めることができる。場合によっては、強度閾値２５２は谷２５４の最低強度値の強度値とすることができる。他の場合では、強度閾値２６０は、ピーク２５８の最大強度値であってもよいピーク２５８の強度値とすることができる。
【0078】
強度分布のピークが比較的近いか又は大きく重なり合う場合を含むいくつかの非限定的な例では、コンピューティングデバイスは、ユーザが評価するために、ディスプレイ上にグラフ（グラフ２５０など）を提示することができる。このようにして、ユーザは、閾を定める強度値又は強度範囲（換言すると強度ウィンドウ）を調整することによって、強度閾を調整することができる。したがって、コンピューティングデバイスは、閾を定める（又はそれを示す）ユーザ入力を受け取ることができる。
【0079】
図４に戻ると、２１２において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、イメージングデータをフィルタ処理することを含むことができる。場合によっては、これは、コンピューティングデバイスが、強度値（例えば、生の強度値）をフィルタ処理すること、ピクセル値を（例えば、空間的に）フィルタ処理すること、ボクセル値をフィルタ処理することなどを含むことができる。他の場合では、これは、コンピューティングデバイスが、１つ以上の画像（例えば、ブロック２０６で生成された、又はさもなければ受け取った１つ以上の画像）をフィルタ処理することを含むことができる。いくつかの非限定的な例では、ブロック２１２は、コンピューティングデバイスが画像を閾値処理することを含むことができる。例えば、ブロック２１２は、コンピューティングデバイスが、ブロック２１０において決定された閾に基づいてイメージングデータを閾値処理することを含むことができる。これは、コンピューティングデバイスが、ブロック２１０で決定された閾を超える（複数の）強度値（例えば、イメージングデータからの生データポイント、ピクセルなど）を除去する（又は置き換える）ことを含むことができる。例えば、閾が閾強度値である場合、コンピューティングデバイスは、閾値よりも低い強度値を有するすべてのピクセルを除去することができる。別の例として、コンピューティングデバイスは、閾値よりも低い強度値を有する各ピクセルを強度値（例えば、強度値０）で置き換えることができる。設定にかかわらず、決定された閾にしたがってイメージングデータ（又は（複数の）画像）をフィルタ処理することにより、高リスク領域ではないイメージングデータ（又は（複数の）画像）の一部を除去し、高リスク領域のみを残すことができる（逆も同様）。このようにして、イメージングデータ（又は（複数の）画像）を共通の特性を有するグループに分けることができ、これにより、これらのそれぞれの領域のより良い分析を可能にすることができる。この議論はピクセルに関連して記載されているが、他の構成では、これらのプロセスは、（例えば、ブロック２０６で生成される）３Ｄボリュームのボクセルをフィルタ処理するために実行されてもよい。
【0080】
２１４において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、イメージングデータ、特にフィルタ処理されたイメージングデータに基づいて、動脈のアテローム性プラークの高リスク領域の（複数の）画像を生成することを含むことができる。例えば、関心領域の１つ以上の画像が既に生成されていない場合（例えば、ブロック２０６が省略されている場合）には、コンピューティングデバイスはイメージングデータをフィルタ処理（例えば閾値処理）して、強度閾より大きい強度値のみを有するフィルタ処理されたイメージングデータを生成することができる。その後、コンピューティングデバイスは、このフィルタ処理されたイメージングデータを用いて、アテローム性プラークの高リスク領域の画像を生成することができる。他の場合、例えば、動脈の関心領域の１つ以上の画像がブロック２０６で既に生成され（又は、場合によってはブロック２０６で受け取られ）、コンピューティングデバイスによって（例えば、ブロック２１２で）閾値処理された場合には、得られる（複数の）画像は、動脈のプラークの高リスク領域の画像である。いくつかの非限定的な例では、ブロック２１４は、コンピューティングデバイスが、アテローム性プラークの高リスク領域の３Ｄボリュームを生成することを含むことができる。例えば、コンピューティングデバイスは、高リスク領域の１つ以上の画像を利用することによってこの３Ｄボリュームを生成することができるか、あるいは、ブロック２１２でボクセルをフィルタ処理した結果としてこの３Ｄボリュームを生成することができる。
【0081】
２１６において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、アテローム性プラークの高リスク関心領域の画像に基づいて、アテローム性プラークの高リスク領域のサイズを決定することを含むことができる。場合によっては、このエリア（面積）を計算することができ、このエリア（又は（複数の）画像）の１つ以上の寸法を現実世界のサイズに関係付ける測定（例えば、ピクセルの列又は行とミリメートルの間の比）に基づいて適宜拡大縮小することができる。場合によっては、これは、コンピューティングデバイスが、検出器の各ピクセルのサイズを決定し、隣接するピクセル（又は単に合計ピクセル）数を決定して、高リスク領域のエリア（面積）を決定することを含むことができる。（例えば、ブロック２１４で）アテローム性プラークの高リスク領域の複数の画像が生成された場合を含むいくつかの場合では、コンピューティングデバイスは、複数の画像を（例えば、画像スティッチングによって）組み合わせて、アテローム性プラークの高リスク領域の合成画像を生成することができる。その後、コンピューティングデバイスは、合成画像からアテローム性プラークの高リスク領域のサイズを決定することができる。場合によっては、コンピューティングデバイスは、高リスク領域の３Ｄボリュームから（そして、場合によっては、ボクセルを現実世界の参照値に関連付ける現実世界のスケーリング値から）高リスク領域のサイズを決定することができる。
【0082】
２１８において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、アテローム性プラークの残りの部分（例えば、高リスク領域を含まないアテローム性プラークの領域）の画像を生成することを含むことができる。例えば、いくつかの場合では、コンピューティングデバイスは、（例えば、ブロック２０６で取得された）動脈の関心領域の画像から、（例えば、ブロック２１４で取得された）アテローム性プラークの高リスク領域の画像を差し引いて、アテローム性プラークの残りの領域の画像を生成することができる。他の場合では、（例えば、ブロック２１０で取得された）閾をイメージングデータ、（複数の）画像などに適用して、アテローム性プラークの高リスク領域に対応するイメージングデータ（ピクセル）を除去して、アテローム性プラークの残りの部分の（複数の）画像を生成することができる。いくつかの非限定的な例では、これは、コンピューティングデバイスがアテローム性プラークの残りの部分の３Ｄボリュームを生成することを含むことができる。例えば、これは、コンピューティングデバイスが、アテローム性プラークの３Ｄボリュームから高リスク領域の３Ｄボリュームを差し引いて、アテローム性プラークの残りの部分の３Ｄボリュームを生成することを含むことができる。
【0083】
２２０において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、高リスク領域を含まないアテローム性プラークの（複数の）画像（又は、（複数の）画像を形成するイメージングデータ）に基づいて、酸化ストレス値（例えば、酸化ストレスの量、又は換言すると酸化ストレスの程度を定量化する）を決定することを含むことができる。後述するように、本開示のいくつかの非限定的な例は、信号強度がアテローム性プラークの酸化ストレスに関係していること（例えば、アテローム性プラークの領域が高リスク領域を含まないこと）を示す。したがって、コンピューティングデバイスは、プロセス２００のブロック２１８で取得された（複数の）画像（又は（複数の）画像を形成するために使用されるイメージングデータ）内のすべての強度値（例えば、ピクセル値）を合計し、すべてのピクセル値を平均することなどによって、酸化ストレスの程度に関係する酸化ストレス値を決定することができる。いくつかの非限定的な例では、コンピューティングデバイスは、この酸化ストレス値を表示する又は酸化ストレス閾と比較することができ、酸化ストレス値が閾を超えていることに基づいて、警告を、ディスプレイ上に提示することができるか、又はさもなければユーザに通知することができ、治療処置計画を生成するために使用することができる。アテローム性プラークの残りの領域（例えば、アテローム性プラークの高リスクでない領域）の複数画像が生成された場合を含むいくつかの場合では、コンピューティングデバイスは、複数の画像を（例えば、画像スティッチングによって）組み合わせて、アテローム性プラークの残りの領域の合成画像を生成することができる。そして、コンピューティングデバイスは、合成画像に基づいて、アテローム性プラークの残りの領域の酸化ストレス値を決定することができる。いくつかの非限定的な例では、ブロック２２０は、コンピューティングデバイスが、アテローム性プラークの残りの部分の３Ｄボリュームに基づいて酸化ストレス値を決定することを含むことができる。例えば、これは、コンピューティングデバイスが、アテローム性プラークの残りの部分の３Ｄボリューム内のすべてのボクセルを合計する（又は平均する）ことを含むことができる。
【0084】
図７は、上記の画像処理工程を図示するために、患者の動脈のアテローム性プラークの画像２７０，２７２，２７４の概略図を示す。例えば、画像２７０は、高リスク領域２７８を有するアテローム性プラーク２７６を含む。画像２７０，２７２，２７４の断面図は簡略化のために大きく示されているが、血管（例えば、動脈）の内壁の画像が考えられる。上記の処理を用いて、例えば、高リスク領域２７８を画像２７０から抽出して、アテローム性プラーク２７６の高リスク領域２７８のみである画像２７２を生成することができる。同様に、上記の処理を用いて、例えば、アテローム性プラーク２７６の高リスク領域２７８を除去して、残りの領域２８０のみを含むアテローム性プラーク２７６の画像２７４（例えば、アテローム性プラーク２７６から高リスク領域２７８を差し引いたもの）を生成することができる。
【0085】
図５に戻って参照すると、２２２において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、アテローム性プラークの高リスク領域（例えば、ブロック２１４で生成されたもの）が閾を超えているか否かを決定することを含むことができる。例えば、閾は、アテローム性プラークの高リスク領域のサイズ、アテローム性プラークの高リスク領域の形状、又はその両方を含むことができる。より具体的な例として、コンピューティングデバイスは、（例えば、ブロック２１６で決定された）アテローム性プラークの高リスク領域のサイズを比較し、そのサイズがサイズ閾を超えるか否かを決定することができ、これにより、アテローム性動脈硬化の病状の存在又は程度の決定を容易にすることができる。場合によっては、サイズ閾は、０．５ｃｍ以上（例えば、０．５ｃｍ又は実質的に０．５ｃｍ）の値であってもよく、実質的に０．５ｃｍから実質的に２ｃｍの間の範囲内の値であってもよい。場合によっては、サイズ閾は、実質的に３．５ｍｍ２であってもよい。いくつかの構成では、サイズ閾は、径方向厚さ（例えば、実質的に７５ｍｍ）、体積値（例えば、３．５ｍｍ２、４ｍｍ２など）などであってもよい。他の場合では、サイズ閾は、残りの管腔の断面積及び総断面積のパーセンテージとすることができる。例えば、コンピューティングデバイスは、（アテローム性プラークを含む）組織を含まない動脈の位置についての残りの管腔の断面積を、動脈の位置における総断面積で割って、パーセンテージ（例えば、閉塞パーセンテージ）を生成することができる。場合によっては、このパーセンテージは実質的に又は正確に６０％であってもよい。さらに別の場合では、サイズ閾はアテローム性プラークの周方向の大きさ（ｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｅｘｔｅｎｔ）であってもよい。例えば、この場合、サイズ閾は、動脈の位置において動脈の周囲の実質的又は正確に１８０度という周方向の大きさとすることができる。
【0086】
いくつかの非限定的な例では、ブロック２２２において、コンピューティングデバイスが、アテローム性プラークの高リスク領域のサイズがサイズ閾を超えている（例えば、より大きい）と決定した場合、プロセス２００はブロック２２６に進むことができる。しかしながら、コンピューティングデバイスが、アテローム性プラークの高リスク領域のサイズがサイズ閾を超えていない（例えば、より小さい）と決定した場合、プロセスはブロック２３２に進むことができる。場合によっては、サイズ閾は、事前にベースライン画像として取得された同じ患者のアテローム性プラークの高リスク領域のサイズの倍数（又は同じサイズ）とすることができる。例えば、このベースライン画像は、プロセス２００から事前に（例えば、プロセス２００のブロック２０４の前に）取得することができる。このようにして、サイズ閾は、患者特有の基準点として用いられるように特定の患者に合わせることができ、これにより、例えば、サイズ閾を、コンピューティングデバイスによって、事前に決定された高リスク領域のサイズに関係するように（例えば、事前に決定された高リスク領域のサイズよりも例えば１０％、２０％、３０％、４０％、５０％大きく）設定することができる。したがって、例えば、ブロック２１４で生成された（複数の）画像を、アテローム性プラークの高リスク領域の（複数の）ベースライン画像から差し引いて、差分画像を生成することができる。このようにして、すべての正の強度値は高リスク領域のサイズの増大を示し、一方、負の強度値は高リスク領域のサイズの減少を示す。それに対応して、差分画像の強度値の大きさは高リスク領域についてのリスクの増大に対応することができる。
【0087】
いくつかの非限定的な例では、ブロック２２２は、コンピューティングデバイスが、アテローム性プラークの高リスク領域の形状を決定すること、及び、高リスク領域の形状が形状閾を超えるか否かを決定することができる。場合によっては、高リスク領域の形状を決定することは、コンピューティングデバイスが、高リスク領域の均一性又は均一性の偏差を決定することを含むことができる。例えば、これは、コンピューティングデバイスが、均一な形状（例えば、楕円形）に対応するプラークの高リスク領域の広がり（ｅｘｔｅｎｔ）を決定することを含むことができ、当該広がりとは均一な形状と高リスク領域との間のエリアの重なりの量を含むことができる。別の例として、これは、コンピューティングデバイスが、高リスク領域の外周（ｐｅｒｉｍｅｔｅｒ）を決定すること、及び、外周の各湾曲部と湾曲部の対応する曲率半径とを決定することを含むことができる。さらに別の例として、形状閾は、ベースライン画像として事前に取得されたアテローム性プラークの高リスク領域の形状を含むことができる。例えば、形状閾は、（例えば、事前に取得された高リスク領域の合計サイズを増大又は減少させることによって）異なるサイズに拡大縮小された、事前に取得されたアテローム性プラークの高リスク領域と、現在の高リスク領域と、の間の面積（又は体積）の重なりの量であってもよい。このようにして、病状を示すアテローム性プラークの高リスク領域の形状又は比較的良性であるアテローム性プラークの高リスク領域の形状を用いて、形状の変化がアテローム性動脈硬化の病状を示すか否かを決定することができる。したがって、形状閾は、形状（例えば、均一な形状）と高リスク領域との間の面積（又は体積）の重なりのパーセンテージや、曲率半径などとすることができる。場合によっては、コンピューティングデバイスがアテローム性プラークの高リスク領域の形状が形状閾を超えていると決定した場合、プロセス２００はブロック２２６に進むことができる。しかしながら、コンピューティングデバイスがアテローム性プラークの形状が形状閾を超えていると決定した場合、プロセス２００はブロック２３２に進むことができる。
【0088】
いくつかの非限定的な例では、ブロック２２２において、アテローム性プラークのサイズがサイズ閾を超え、かつ、アテローム性プラークの形状が形状閾を超えた場合にのみ、プロセス２００はブロック２２６に進むことができる。したがって、アテローム性プラークのサイズがサイズ閾を超えていないか、又はアテローム性プラークの形状が形状閾を超えていない場合には、プロセス２００はブロック２３２に進むことができる。しかしながら、他の場合では、アテローム性プラークのサイズがサイズ閾を超える場合、又はアテローム性プラークの形状が形状閾を超える場合のうちの１つのみの場合に、プロセス２００はブロック２２６（又はブロック２３２）に進むことができる。
【0089】
２２４において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、酸化ストレス値が閾を超えるか否かを決定することを含むことができる。場合によっては、この閾は、同じ患者についてのアテローム性プラークの高リスクでない領域から事前に取得された酸化ストレス値の倍数（又は同じ）とすることができる（例えば、倍数は、事前に取得された酸化ストレス値の１．１倍、１．２倍、１．３倍、１．４倍、１．５倍などである）。したがって、サイズ閾と同様に、酸化ストレス閾は、特定の患者に特に調整することができる。他の場合では、酸化ストレス値は、高い酸化状態を示すデフォルト値であってもよい。ブロック２２４で、コンピューティングデバイスが、酸化ストレス値が酸化ストレス閾を超えている（例えば、より大きい）と決定した場合、プロセス２００はブロック２２６に進むことができる。しかしながら、ブロック２２４において、コンピューティングデバイスが、酸化ストレス値が酸化ストレス閾を超えていない（例えば、より小さい）と決定した場合、プロセス２００はブロック２３２に進むことができる。場合によっては、ブロック２２２，２２４で閾のうちの一方又は両方を超えていた場合、プロセス２００はブロック２２６に進むことができる。場合によっては、例えば、ブロック２１８で生成された（複数の）画像を、アテローム性プラークの残りの領域のベースライン画像から差し引いて、差分画像を生成することができる。このようにして、（複数の）差分画像のあらゆる正の強度値はその領域についての酸化ストレスの増大を示し、（複数の）差分画像のあらゆる負の強度値はその領域についての酸化ストレスの減少を示し、そして、あらゆるボイド領域（ｖｏｉｄ ｒｅｇｉｏｎｓ）（例えば、強度が変化しなかったもの）は、その領域についての酸化ストレス値の維持を示すことができる。したがって、対応するように、差分画像の強度値の大きさは、アテローム性プラークの残りの領域についての酸化ストレスの増大（又は減少）の量に対応することができる。これについて画像を参照して記載したが、いくつかの構成では、これは前述の３Ｄボリュームを用いて実現することができる。例えば、アテローム性プラークの残りの領域の３Ｄボリュームを、アテローム性プラークの残りの領域のベースライン３Ｄボリュームから差し引いて、結果として得られる３Ｄボリュームを生成することができる。
【0090】
２２６において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、ブロック２２２，２２４の１つ又は複数の閾を超えていることに基づいて、患者がアテローム性プラークの重度症状を有すると決定することを含むことができる。例えば、これは、コンピューティングデバイスが、決定されたアテローム性プラークの高リスク領域に基づいて、又は決定されたアテローム性プラークの高リスクでない領域に基づいて、又はそれらの両方に基づいて、患者がアテローム性プラークの重度症状を有すると決定することを含むことができる。一例として、これは、患者のアテローム性プラークが十分なリスクを有する（例えば、リスクが特定の量を超えている）と決定することを含むことができ、これは、ブロック２２２，２２４で１つ又は複数の閾を超えていると決定することを含むことができる。
【0091】
２３２において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、患者がアテローム性プラークの重度症状を有していないと決定することを含むことができ、これは、コンピューティングデバイスが、ブロック２２２，２２４の１つ又は複数の閾を超えていないと決定することを含むことができる。それに対応して、これは、例えば、ブロック２２２，２２４の１つ又は複数の閾を超えていない場合に、患者のアテローム性プラークが十分なリスクを有していない（例えば、リスクが特定の量より小さい）と決定することを含むことができる。場合によっては、ブロック２３２は、コンピューティングデバイスが、アテローム性プラークが安定化したと決定することも含むことができる。例えば、プロセス２００の複数の（例えば、２回、３回などの）繰り返しが、ある期間（例えば、週、月、年）にわたって各々が１日より長い間隔を置いた異なる期間に実行され、各々の結果が、コンピューティングデバイスが患者がアテローム性プラークの重度症状を有していないことを決定したという結果になった場合には、コンピューティングデバイスは、アテローム性プラークが安定化した（例えば、したがって、治療処置は不要である）と決定することができる。
【0092】
２２８において、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、患者がアテローム性プラークの重度症状を有すると決定したことに基づいて、治療処置計画が患者に必要であるとのユーザからの入力を含むことができる。場合によっては、治療処置計画には、薬学的介入、追加のイメージングデータの取得（例えば、追加の自己蛍光イメージング、ＯＣＴイメージング、異なる画像モダリティを利用することなど）、外科的介入（例えば、アテローム性プラークの一部又はすべてを切除すること、アテローム性プラークの位置でステントを展開することなど）などが含まれる。特に、治療処置計画は、患者モニタリング及び／又はイメージング頻度を増やすことなどによって酸化脂質誘導酸化ストレスをモニタリングすることを含むことができる。代替的又は追加的に、治療処置計画は、高脂血症薬又は抗炎症薬を含むがこれらに限定されない薬学的処置によるような酸化脂質誘導酸化ストレスの処置を含むことができる。場合によっては、薬学的処置は、コレステロール還元薬、ベータ遮断薬、血液希釈薬（例えば、ヘパリン、ワルファリンなど）、アンギオテンシン変換酵素（「ＡＣＥ」）阻害薬、カルシウムチャネル遮断薬、抗血小板薬、利尿薬などが含まれ得る。患者がアテローム性プラークの重度症状を有し、このプラークが酸化脂質誘導酸化ストレスを示すと決定されると、治療処置計画を患者のニーズに特に向けることができる。
【0093】
２３０において、プロセスは、患者についての治療処置計画を実行することを含むことができる。場合によっては、これは、患者に薬剤（例えば、プラーク安定化化合物）を投与すること、及び（例えば、ブロック２０４で使用されるイメージングシステムとは異なるイメージングモダリティから）追加のイメージングデータを取得することを含む。さらに、これは、アテローム性プラークの一部（又はすべて）を外科的に除去すること、又は（例えば、予防的に）アテローム性プラークの位置でステントを展開することなどを含む。
【0094】
いくつかの非限定的な例では、プロセス２００は、コンピューティングデバイスが、アテローム性プラークに関する情報を含むレポートを生成することを含むことができ、前記情報は、アテローム性プラークの高リスク領域のサイズ、アテローム性プラークの高リスク領域の形状、（例えば、高リスク領域を含まない）アテローム性プラークの酸化ストレスレベル、及び、形状、サイズ又は酸化ストレスレベルの各々が対応する閾を超えているか否か、そしてそうである場合には対応する閾を超えている量、を含むことができる。さらに、レポートは、アテローム性プラークの（複数の）画像（３Ｄボリューム）、アテローム性プラークが重度か重度でないかの決定などを含むことができる。場合によっては、レポートを生成することに加えて、又はその代替として、コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスが１つ又は複数の閾を超えていると決定したことに基づいて、警告を発するか、警告をディスプレイ上に提示するか、又はそうでなければ施術者に通知をすることもできる。
【0095】
図８は、患者についてのアテローム性動脈硬化（例えば、患者の１つ以上の動脈におけるセロイドの存在を示すアテローム性動脈硬化）を診断するためのプロセス３００のフローチャートを示す。プロセス３００の部分のすべて又は一部は、１つ以上のコンピューティングデバイス（例えば、コンピューティングデバイス１０２のプロセッサデバイスを含む１つ以上のプロセッサ）を適宜用いて実行することができる。さらに、プロセス３００は前述したプロセス２００に関連しており、したがって、プロセス２００の内容はプロセス３００に関する（及び適用可能な）ものである（逆もまた同様）。プロセス２００と同様に、プロセス３００は、イメージング剤を使用することなく完了することができる。
【0096】
３０２において、プロセス３００は、コンピューティングデバイスが、励起源に動脈の関心領域（例えば、動脈の内壁）の少なくとも一部に向けて励起光を発させることを含むことができ、これはプロセス２００のブロック２０２と同様であってもよい。
【0097】
３０４において、プロセス３００は、コンピューティングデバイスが、検出器を用いて動脈の関心領域の１つ以上の画像を取得することを含むことができ、これはプロセス２００のブロック２０４，２０６と同様であってもよい。例えば、これは、コンピューティングデバイスが、動脈の関心領域の異なる部分の異なるＦＯＶの複数の画像を取得することを含むことができる。別の例として、これは、動脈の関心領域の単一ＦＯＶの単一画像を取得することを含むことができる。場合によっては、１つ以上の画像を取得することは、コンピューティングデバイスが、イメージングデータを受け取り、イメージングデータから１つ以上の画像を生成することを含むことができる。あるいは、１つ以上の画像を取得することは、コンピューティングデバイスが１つ以上の画像を受け取ることを含むことができる。場合によっては、プロセス３００のブロック３０４は、コンピューティングデバイスが３Ｄイメージングデータを取得する（又は受け取る）ことを含むことができる。
【0098】
３０６において、プロセス３００は、コンピューティングデバイスが、動脈の１つ以上の画像（又は３Ｄイメージングデータ）（又は１つ以上の画像を定めるイメージングデータ）に基づいて、動脈の関心領域についてアテローム性動脈硬化性プラークが存在すると決定することを含むことができる。例えば、これは、コンピューティングデバイスが、強度値を決定するために、１つ以上の画像のすべての強度値を合計し、１つ以上の画像のすべての強度値を平均することなどを含むことができる。そして、コンピューティングデバイスは、強度値を閾強度値と比較することができ、強度値がアテローム性動脈硬化性プラークの存在を示す強度値閾を超えている（例えば、より大きい）とコンピューティングデバイスが決定した場合、コンピューティングデバイスは患者の動脈についてアテローム性動脈硬化性プラークが存在すると決定し、プロセス３００はブロック３０８に進むことができる。あるいは、コンピューティングデバイスが、強度値が強度値閾を超えていないと決定した場合、コンピューティングデバイスは、患者の動脈がアテローム性動脈硬化性プラークを有していないと決定することができ、場合によっては、プロセス３００はブロック３１８に進むことができる。それに対応して、患者の動脈がアテローム性動脈硬化性プラークを有していないとコンピューティングデバイスが決定した場合、コンピューティングデバイスは患者の動脈がアテローム性動脈硬化性プラークを有していない旨の表示をディスプレイ上に提示する（又は施術者へ他の通知をする）ことができる。
【0099】
３０８において、プロセス３００は、コンピューティングデバイスが、アテローム性動脈硬化性プラークの１つ又は複数の領域について、サイズ、形状、酸化ストレスなどを決定することを含むことができ、これはプロセス２００のブロック２１４，２１６，２１８，２２０と同様であってもよい。例えば、これは、アテローム性動脈硬化性プラークの高リスク領域のサイズを決定すること、アテローム性動脈硬化性プラークの高リスク領域の形状を決定すること、アテローム性動脈硬化性プラークの高リスク領域についての酸化ストレス値を決定すること（例えば、これは、アテローム性動脈硬化性プラークの残りの部分についての酸化ストレス値を決定するために使用されるプロセスと同様であってもよい）を含むことができる。別の例として、これは、アテローム性動脈硬化性プラークの残りの部分（例えば、高リスク領域を含まないもの）のサイズを決定すること、アテローム性動脈硬化性プラークの残りの部分の形状を決定すること、アテローム性動脈硬化性プラークの残りの部分についての酸化ストレス値を決定することを含むことができる。さらに別の例として、これは、アテローム性動脈硬化性プラーク全体のサイズを決定すること、アテローム性動脈硬化性プラーク全体の形状を決定すること、及びアテローム性動脈硬化性プラーク全体についての酸化ストレス値を決定することを含むことができる。
【0100】
いくつかの非限定的な例では、プロセス３００のブロック３０８は、コンピューティングデバイスが、アテローム性動脈硬化性プラークの１つ以上の寸法を決定することを含むことができる。一例として、１つ以上の寸法を決定することは、コンピューティングデバイスが、イメージングデータ（例えば、ブロック３０４の１つ以上の画像のイメージングデータではない）に基づいて、アテローム性動脈硬化性プラークの長さを決定することを含むことができる。例えば、コンピューティングデバイスは、光コヒーレンストモグラフィ（「ＯＣＴ」）イメージングシステム（例えば、これは、本明細書に記載されるイメージングシステムと同様の方法で展開することができる）からアテローム性動脈硬化性プラークのイメージングデータを受け取ることができる。そして、コンピューティングデバイスは、例えば、コンピューティングデバイスがイメージングデータを再構成するによって、アテローム性動脈硬化性プラークの長さ（例えば、動脈の流路に沿って画定される長さ）を決定することができる。別の例として、１つ以上の寸法を決定することは、コンピューティングが、イメージングデータ（例えば、ブロック３０４の１つ以上の画像のイメージングデータではない）に基づいて、アテローム性動脈硬化性プラークの体積を決定することを含むことができる。例えば、コンピューティングデバイスは、アテローム性動脈硬化性プラークについての血管内超音波（「ＩＶＵＳ」）イメージングデータを受け取ることができ、そして、アテローム性動脈硬化性プラークの３Ｄボリュームを生成することができる。場合によっては、コンピューティングデバイスは、アテローム性動脈硬化性プラークの１つ以上の画像と１つ以上の寸法（例えば、決定された長さ、決定された体積など）から、（複数の）強度値間の比を決定することができる。例えば、アテローム性動脈硬化性プラークについての１つ以上の画像のすべての強度値の合計を、強度値とすることができ、これを、アテローム性動脈硬化性プラークの長さ、又はアテローム性動脈硬化性プラークの体積で割ることができる。このようにして、この比によって、強度値を、アテローム性動脈硬化性プラークについての（複数の）基準寸法に正規化することができる。場合によっては、これは、コンピューティングデバイスが、３Ｄイメージングデータ又は１つ以上の画像を用いて、動脈の関心領域の１つ以上の部分の１つ以上の３Ｄボリュームを生成することを含むことができる。
【0101】
３１０において、プロセス３００は、コンピューティングデバイスが、アテローム性動脈硬化性プラークの１つ以上の領域についてのサイズ、形状又は酸化ストレスのうちの１つ以上に基づいて、アテローム性動脈硬化のリスク値を決定することを含むことができる。例えば、コンピューティングデバイスは、アテローム性動脈硬化性プラークの１つ以上の領域について、そのサイズ、形状、酸化ストレス又はそれらの組み合わせに基づいて、アテローム性動脈硬化のリスク値を決定して、リスクを決定することができる。例えば、対応する閾を超えていること及びその量は、リスク値を増大させ得、一方、対応する閾を超えていないことは、リスク値を減少させ得る。より具体的な例として、コンピューティングデバイスは、アテローム性動脈硬化性プラークの領域の各決定されたサイズを、対応するサイズ閾と比較して、サイズが閾を超えているか否か、また超えているのであればその範囲を決定することができる（例えば、リスク値を増大させるために使用される）。これは形状と酸化ストレス値についても完成させることができる。例えば、コンピューティングデバイスは、アテローム性動脈硬化性プラークの領域のそれぞれの決定された形状を対応する形状閾と比較し、サイズが閾を超えているか否かを決定し、超えているのであれば（例えば、リスク値を増大させるのに）どれだけ超えているかを決定することができる。別の例として、コンピューティングデバイスは、アテローム性動脈硬化性プラークの領域の決定された酸化ストレス値の各々を、対応する酸化ストレス閾と比較して、酸化ストレス値が酸化ストレス閾を超えているか否かを決定し、超えているのであれば（例えば、リスク値を増大させるのに）どれだけ超えているかを決定することができる。
【0102】
（複数の）強度値とアテローム性動脈硬化性プラークの１つ以上の寸法との間の比が決定される場合を含むいくつかの非限定的な例では、コンピューティングデバイスは、この比に基づいてアテローム性動脈硬化のリスク値を決定することができる。いくつかの非限定的な例では、ブロック３０２から３１０を、同じ動脈又は異なる動脈に位置する複数のアテローム性動脈硬化性プラークについて実行することができる。この場合、例えば、コンピューティングデバイスは、各アテローム性動脈硬化性プラークについての各リスク値を（例えば、リスク値を合計することによって）組み合わせることができる。したがって、決定されたリスク値はリスク値の組み合わせを含むことができ、ここで、リスク値の組み合わせの各リスク値は（例えば、同じ動脈内又は異なる動脈内の）異なるアテローム性動脈硬化性プラークからのものである。
【0103】
３１２において、プロセス３００は、コンピューティングデバイスが、１つ以上の領域についてのサイズ、形状及び酸化ストレスのうちの１つ又は複数が、対応する閾を超えている（例えば、より大きい）か否かを決定することを含むことができる。例えば、コンピューティングデバイスは、アテローム性動脈硬化性プラークの領域の決定されたサイズの各々、及び、アテローム性動脈硬化性プラークの領域の決定された形状の各々、及び、アテローム性動脈硬化性プラークの領域の決定された酸化ストレス値の各々が、対応する閾を超えている（例えば、より大きい）か否かを決定することができる。別の例として、アテローム性動脈硬化の決定されたリスク値を閾リスク値と比較して、決定されたリスク値が閾リスク値を超えている（例えば、より大きい）か否かを決定することができる。そして、コンピューティングデバイスが１つ又は複数の閾を超えていると決定した場合、プロセス３００はブロック３１４に進むことができる。しかしながら、コンピューティングデバイスが１つ又は複数の閾を超えていないと決定した場合には、プロセス３００はブロック３１８に進むことができる。
【0104】
３１４において、プロセス３００は、コンピューティングデバイスが、１つ又は複数の閾を超えていることに基づいて、患者の治療処置計画を推奨することを含むことができる。このブロック３１４は、プロセス２００のブロック２２８と同様であってもよい。例えば、これは、薬学的介入、外科的介入、医療機器介入、イメージング介入などを推奨することを含むことができる。場合によっては、薬学的介入は、心臓発作を緩和する薬剤（例えば、ベータ遮断薬）、酸化還元化合物（例えば、炎症低減化合物、プラーク安定化化合物）などを処方すること（又はその処方を示すこと）を含むことができる。いくつかの非限定的な例では、これは、コンピューティングデバイスが、治療処置計画をディスプレイ上に提示すること、処理計画を施術者に通知することなどを含むことができる。
【0105】
３１６において、プロセス３００は、患者についての治療処置計画を実行することを含むことができ、これはプロセス３００のブロック２３０と同様であってもよい。
【0106】
３１８において、プロセス３００は、コンピューティングデバイスが、１つ又は複数の閾を超えていないことに基づいて、患者に治療処置計画を受けないよう推奨することを含むことができる。例えば、これは、コンピューティングデバイスが、推奨をディスプレイ上に提示すること、推奨を施術者に通知することなども含むことができる。
【0107】
図９は、患者の病状（例えば、アテローム性動脈硬化）を診断（又は治療）するため、又はアテローム性プラーク安定化若しくは抗炎症化合物をスクリーニングするためのプロセス３５０のフローチャートを示す。プロセス３５０のすべて又は一部は、１つ又は複数のコンピューティングデバイス（例えば、コンピューティングデバイス１０２のプロセッサデバイスを含む１つ以上のプロセッサ）を適宜用いて実行することができる。
【0108】
３５２において、プロセス３５０は、コンピューティングデバイスが、サンプル（例えば、生体サンプル）をイメージングシステム（例えば、イメージングシステム１２２）と整列するように移動させることを含むことができる。例えば、これは、コンピューティングデバイスが、化合物スクリーニングシステムのサンプル操作デバイスに、サンプルを（例えば、アクチュエータを伸長させることを介して）移動させて（例えば、化合物スクリーニングシステムの）イメージングシステムと整列させるようにすることを含むことができる。別の場合では、プロセス３５０のブロック３５２は、イメージングシステム（例えば、イメージングシステム１５０）を、アテローム性プラークを有することが疑われる（又は事前に特定された）患者の血管（例えば、動脈）内に移動させることを含むことができる。
【0109】
３５４において、プロセス３５０は、コンピューティングデバイスが、励起源に励起光をサンプル又は血管に向けて発させることを含むことができ、これはプロセス２００のブロック２０２と同様であってもよい。例えば、サンプルがイメージングシステムと整列した後、コンピューティングデバイスが励起源に光をサンプルに向けて発させることを含むことができる。別の例として、イメージングシステムを血管に沿って所望の位置まで進めることができ、コンピューティングデバイスは、励起源に、光を血管に向けて発させることができる。
【0110】
３５６において、プロセス３５０は、コンピューティングデバイスが、サンプル又は血管の関心領域の第１のイメージングデータを受け取ることを含むことができ、これはプロセス３００のブロック２０４と同様であってもよい。場合によっては、第１のイメージングデータは３Ｄイメージングデータとすることができる。
【0111】
３５８において、プロセス３５０は、コンピューティングデバイスが、第１のイメージングデータを用いてサンプル又は血管の関心領域の第１の画像を生成することを含むことができる。これは、プロセス２００のブロック２０６と同様であってもよい。場合によっては、ブロック３５２から３５８は、治療（又は化合物の試験）の前にベースライン画像を生成するプロセスとして機能することができる。場合によっては、これは、３Ｄイメージングデータである第１のイメージングデータを用いて、関心領域の第１の３Ｄボリュームを生成することを含むことができる。
【0112】
３６０において、プロセス３５０は、コンピューティングデバイスが、化合物（又は化合物のカクテルを含む複数の化合物）をサンプルに投与することを含むことができる。場合によっては、これは、コンピューティングデバイスが、化合物スクリーニングシステムのディスペンサシステムに、（複数の）化合物のある量をサンプルと接触するように供給させることを含むことができる。他の場合では、ブロック３６０は、（複数の）化合物を患者に投与することを含むことができる。場合によっては、これは、アテローム性動脈硬化性プラークの位置に化合物を（例えば、カテーテルを使用することによって）投与することが含まれる。化合物（又は複数の化合物）は、抗炎症特性、酸化還元特性、アテローム性動脈硬化性プラーク安定化特性などを有すると推測される（又は事前に決定された）化合物とすることができる。場合によっては、（複数の）抗炎症化合物（例えば、カナキヌマブ、コルヒチンなど）を投与すること、抗酸化剤（例えば、イコサペントエチル）などを患者又はサンプルに投与することを含むことができる。
【0113】
３６２において、プロセス３５０は、コンピューティングデバイスが、（複数の）化合物がサンプル（又は患者）に投与された後一定期間待機することを含むことができる。場合によっては、この期間は、分、時間、日、週などであってもよい。
【0114】
３６４において、プロセス３５０は、コンピューティングデバイスが、励起源（例えば、励起源１０４）に、プロセス３００のブロック３５４が行われた際の位置のような、サンプル（又は血管）における同じ（又は実質的に同じ）位置に向けて励起光を発させるようにすることを含むことができる。このように、ブロック３６６はブロック３５４と同様であってもよいが、但し異なる時点で行われてもよい。例えば、ブロック３５４，３６４における励起光は、同じ位置（又は実質的に同じ位置）で生じてもよい。
【0115】
３６６において、プロセス３５０は、コンピューティングデバイスが、サンプル（又は血管）の関心領域の少なくとも一部の第２のイメージングデータを受け取ることを含むことができる。ブロック３５４と同様に、ブロック３６６はブロック３５６と同じであってもよいが、但し異なる時点で起こってもよい。場合によっては、第２のイメージングデータは第２の３Ｄイメージングデータとすることができる。
【0116】
３６８において、プロセス３５０は、コンピューティングデバイスが、第２のイメージングデータを用いて第２の画像を生成することを含むことができる。これは、ブロック３５８で第１の画像を生成するために用いられるプロセスと同じであってもよい。場合によっては、これは、３Ｄイメージングデータである第１のイメージングデータを用いて第２の３Ｄボリュームを生成することを含むことができる。
【0117】
３７０において、プロセス３５０は、コンピューティングデバイスが、第１及び第２の画像（又は３Ｄボリューム）を比較して、対応する領域間の強度の変化（例えば、減少又は増大）又は維持を決定することを含むことができる。例えば、コンピューティングデバイスは、第１の画像（又は第１のボリューム）から第２の画像（又は第２のボリューム）を差し引いて、又はその逆を行って、変化が存在するか否か、そして変化が増大か減少かを決定することができる。例えば、本開示のいくつかの非限定的な例では、より高い強度値がより高いレベルの酸化ストレスを示す（及びその逆を示す）ことを示す。したがって、第２の画像（又は第２のボリューム）を第１の画像（又は第１のボリューム）から差し引いて差分画像（又は差分３Ｄボリューム）を生成したとき、差分画像（又はボリューム）の正の値の領域が酸化ストレスの増大を意味し、差分画像（又はボリューム）の負の値の領域が酸化ストレスの減少を意味し、ゼロの値の領域は酸化ストレスの変化がないことを意味する。
【0118】
図１１は、患者のアテローム性動脈硬化性プラークの異なる時間で取得された２つの画像３８０，３８２の模式図を示す。特に、画像３８０は第１の画像（例えば、化合物の投与前）に対応し、画像３８２は第２の画像（例えば、（複数の）化合物の投与後かつ期間の待機後）に対応する。図１１に示すように、画像３８０から画像３８２が差し引かれて差分画像３８４が生成される。差分画像は、強度の増大（したがって酸化ストレスの増大）を示す正の強度値を有する領域３８６と、強度の減少（したがって酸化ストレスの減少）を示す負の強度値を有する領域３８８と、強度の変化のない（したがって酸化ストレスの変化のない）ことを示す強度値を有さない領域３９０とを含む。
【0119】
図９に戻って参照すると、場合によっては、画像を比較するのではなく、コンピューティングデバイスは、第１の画像（又は第１の３Ｄボリューム）から第１の酸化ストレス値を、及び第２の画像（又は第２の３Ｄボリューム）から第２の酸化ストレス値を、決定することができる。これは、プロセス２００のブロック２２０における酸化ストレス値を決定することと同様であってもよい。例えば、すべてのピクセル強度値の合計、又はすべてのピクセル強度値の平均を、酸化ストレス値とすることができる。そして、コンピューティングデバイスは、第１の酸化ストレス値を第２の酸化ストレス値と比較して、酸化ストレス値の変化を求めることができる。
【0120】
３７２において、プロセス３００は、コンピューティングデバイスが、投与された（複数の）化合物が、酸化ストレスの減少、炎症の減少又はアテローム性プラーク安定性の向上に成功した（又は成功しなかった）と決定すること（例えば、ブロック３７０での比較に基づいて）を含むことができる。コンピューティングデバイスが酸化ストレス値が増大したと決定した場合、コンピューティングデバイスは、投与された（複数の）化合物が酸化レベルを減少させなかった（したがって、抗炎症特性、酸化還元特性又はアテローム性プラーク安定化特性を有さない）と決定することができる。コンピューティングデバイスが酸化ストレス値に変化がないと決定した場合、コンピューティングデバイスは、投与された（複数の）化合物が酸化レベルを減少させなかった（したがって、抗炎症特性、酸化還元特性又はアテローム性プラーク安定化特性を有さない）と決定することができる。場合によっては、コンピューティングデバイスが酸化ストレス値に変化がないと決定した場合、コンピューティングデバイスは、例えば第１の画像と第２の画像（又はボリューム）が十分な時間で分離されていれば、アテローム性プラークが安定化したと決定することができる。コンピューティングデバイスが酸化ストレス値が減少したと決定した場合、コンピューティングデバイスは、化合物が酸化ストレスの減少、炎症の減少又はアテローム性プラーク安定性の向上に成功したと決定することができる。
【0121】
いくつかの非限定的な例では、第１の画像及び第２の画像（あるいは第１及び第２の３Ｄボリューム）をフィルタ処理してアテローム性プラークの高リスク領域を特定し、第１及び第２の画像からアテローム性プラークの高リスク領域を除去することができる。このようにして、酸化ストレス分析から高リスク領域を除去することができる。さらに、画像を差し引く場合も含めて、高リスク領域の周囲の酸化ストレスの増大（例えば、正の強度値による）は、高リスク領域が拡大するリスクにあることを意味することができる。したがって、場合によっては、コンピューティングデバイスは、酸化ストレスの増大がアテローム性プラークの高リスク領域を取り囲むか否かを決定することができ、もしそうであるならば、その増大の程度（例えば、高リスク領域を取り囲む正の値の総面積、高リスク領域を取り囲む正の値を有する連続領域の弧長など）を決定することができる。
【0122】
いくつかの非限定的な例では、各々が、異なる化合物、同じ化合物の異なる濃度（例えば、各サンプルが異なる量の同じ化合物を有する）及び複数の化合物の異なる組み合わせを有する複数のサンプルについて、プロセス３５０を完了することができる。したがって、プロセス３５０は、化合物をスクリーニングして、化合物が特性（例えば、アテローム性プラークを安定化する特性、炎症を減少させる特性又は酸化レベルを減少させる特性）を有するか否かを決定するのに用いることができるだけでなく、量に関連する特性の程度を決定するのにも用いることができる。したがって、場合によっては、コンピューティングデバイスは、各サンプルに投与された（複数の）化合物の量に基づいて化合物の最適量を決定することができ、そしてそれに対応する酸化ストレスレベルの減少を決定することができる。
【0123】
プロセス３５０が血管を使用する場合などのいくつかの例では、コンピューティングデバイスが投与された化合物が成功していないと決定した場合には、プロセス３００は異なる化合物を投与するように進むことができる（例えば、プロセルはブロック３６０に戻る）。代替的に、プロセス３５０は患者についての治療処置計画の実行に進むことができ、これはプロセス２００のブロック２３０と同様であってもよい。
【0124】
＜例＞
以下の例は、本開示の側面をさらに説明するために提示されるものであり、本開示の範囲をいかようにも限定することを意味するものではない。以下の例は本開示の例として意図されたものであり、これら（及び本開示の他の側面）は理論により制限されないものとする。
以下の例は、本開示の側面をさらに説明するために提示されるものであり、本開示の範囲をいかようにも限定することを意味するものではない。以下の例は本開示の例として意図されたものであり、これら（及び本開示の他の側面）は理論により制限されないものとする。
【0125】
ヒト頸動脈アテローム性動脈硬化標本におけるプラーク脂質、セロイド及びＮＩＲＡＦ信号の間の関係が検討された。さらに、酸化低密度リポタンパク質（「ｏｘＬＤＬ」）が酸化ストレスを生じさせ得るか否か、またこれが培養ヒト単球由来マクロファージ（「ＭＤＭ」）についてのＮＩＲＡＦ信号と関係するか否かについても検討された。
【0126】
切除された頸動脈アテローム性動脈硬化標本は、デュプレックス超音波又はＣＴ血管造影法により診断された重度の頸動脈狭窄（７０％超えの狭窄）のために頸動脈内膜切除術を受けた１５人の患者から得られた。ステント内再狭窄のために頸動脈内膜切除術を受けている患者は除外した。外科的切除後、蛍光反射イメージング及び病理組織学評価の前に、頸動脈標本を氷上に置いた。
【0127】
病理組織学的プロセスに先立ち、新鮮頸動脈標本に対し、蛍光反射イメージング（「ＦＲＩ」、Ｋｏｄａｋ Ｉｍａｇｅ－Ｓｔａｔｉｏｎ ４０００、Ｃａｒｅｓｔｒｅａｍ Ｈｅａｌｔｈ社、ニューヨーク州ロチェスター）を、フルオレセインイソチオシアネート・チャネルの自己蛍光（励起／放出 ４７０ｎｍ／５３５ｎｍ）チャネルと２つのＮＩＲＡＦチャネル（励起／放出 ６３０ｎｍ／７００ｎｍ、及び、励起／放出 ７４０ｎｍ／７９０ｎｍ）において４秒から６４秒の曝露時間を用いて行った。ＦＲＩで検出されたエピ蛍光の平均蛍光強度は、Ｆｉｊｉ／Ｉｍａｇｅ Ｊを用いて、頸動脈分岐部で測定され、その後、頸動脈分岐部の近位及び遠位から１ｍｍと２ｍｍの距離で測定された（例えば、図１２参照）。
【0128】
図１２は、エピ蛍光イメージングにより検出された３つの代表的な新鮮切除ヒト頸動脈内膜切除標本（合計でｎ＝７）のＮＩＲＡＦ画像を示し、共通頸動脈分岐部における内頸動脈の起始部分（破線黄色線）でのＮＩＲＡＦ信号（６３０ｎｍ）の強度の増大を示している。スケールバー＝１ｍｍである。
【0129】
ｅｘ ｖｉｖｏイメージングの後、頸動脈標本を、標本の最近位から遠位の側面まで、５ｍｍのリング（標本あたり約４個から５個）に切断した。頸動脈標本は、光学的切断温度化合物（ｎ＝７の頸動脈標本）内に直接配置するか、又は脱灰液（Ｃａｌ－Ｅｘ（商標）Ｄｅｃａｌｃｉｆｉｅｒ，Ｆｉｓｈｅｒ Ｃｈｅｍｉｃａｌ，ＣＳ５１０－１Ｄ）内に２時間置いた後、４％ＰＦＡに１８時間置き（ｎ＝８の頸動脈標本）、続いてパラフィン包埋した。その後、光学切断温度化合物及びパラフィン包埋組織を１０μｍの厚さで切断し、染色用の連続切片６個から８個をスライドグラス上に集めた。
【0130】
蛍光顕微鏡及び明視野顕微鏡検査を、非染色頸動脈プラーク切片に対し、エピ蛍光顕微鏡（Ｎｉｋｏｎ Ｅｃｌｉｐｓｅ ９０ｉ，東京，日本）で行った。３チャンネル自己蛍光が、４８０ｎｍ／５３５ｎｍ（５０ミリ秒）、６５０ｎｍ／７１０ｎｍ（１秒）、及び７７５ｎｍ／８１０ｎｍ（３秒）という励起／放出フィルタ（曝露時間）で検出され、後者の２つの自己蛍光チャネルがＮＩＲＡＦを描写するものである。原因となる（責任）（ｃｕｌｐｒｉｔ）及び周辺の（フランキング）（ｆｌａｎｋｉｎｇ）プラークすべてについて１０倍拡大でのスティッチング済画像が得られ、各プラークについて選択された高倍率視野（２０倍及び４０倍）が得られた。
【0131】
入手可能な画像処理ソフトウェア（Ｆｉｊｉ／Ｉｍａｇｅ Ｊ，ＮＩＨ）を用いて、エピ蛍光顕微鏡（励起／放出 ６５０ｎｍ／７１０ｎｍ）を用いて得られた新鮮凍結頸動脈プラーク切片の１０倍のスティッチング済画像について、輪郭を描いてプラーク関心領域（「ＲＯＩ」）全体を画定した。プラークＲＯＩ全体を用いてＮＩＲＡＦ信号の平均蛍光強度（「ＭＦＩ」）を測定した。次に、２３個の切片について平均ＭＦＩのヒストグラムをプロットした。ＮＩＲＡＦ陽性ピクセルは、９０パーセンタイルを超えるＮＩＲＡＦ信号強度を有するピクセルとして定義した（２３５任意蛍光単位以上、ＮＩＲＡＦ９０％として表記、図１３参照）。
【0132】
図１３は、ＮＩＲＡＦ陽性ピクセルを定めるためのカットオフポイントを示す。特に、図１３は、７個の頸動脈内膜切除標本から得られた２３個の新鮮凍結プラーク切片からのＮＩＲＡＦ平均蛍光強度（「ＭＦＩ」）のヒストグラムを示す。ＮＩＲＡＦ陽性ピクセルは、ヒストグラムにおいて９０パーセンタイルを超える蛍光強度を有するものと定めた（ＮＩＲＡＦ９０％、２３５任意蛍光単位以上の場合）。その後、ＮＩＲＡＦ陽性ピクセルエリアを、隣接切片上のズダンブラック陽性ピクセルエリア又はグリコホリンＡ陽性ピクセルエリアと比較した。平均は２０１．９４３９、標準偏差は２９．１７５６３、Ｎ（サンプル数）は２３であった。
【0133】
ＮＩＲＡＦ部分に対応するヘマトキシリン及びエオシン（「Ｈ＆Ｅ」）、マッソントリクローム、ズダンブラックＢ（「ＳＢ」）、及びグリコホリンＡ（「ＧＰＡ」）について、マッチした組織学的部を分析した。新鮮凍結（ｎ＝７のプラークからのｎ＝２３の切片）及び４％ＰＦＡ及びパラフィン包埋プラーク（ｎ＝８のプラークからのｎ＝６５の切片）を、ＮＩＲＡＦ及びプラーク組成の評価のためにＦＭ及び光学顕微鏡を用いて分析した。ズダンブラックＢで染色したスライドを、退色を避けるために乾燥直後にイメージングした。グリコホリンＡ（ＧＰＡ）免疫組織化学染色を行った（一次抗体：Ａｂｃａｍ，ａｂ１２９０２４，１：２００の濃度で４分間。二次抗体：Ｂｉｏｃａｒｅ，ＭＡＣＨ２（商標）ウサギＡＰ－ポリマー，ＲＡＬＰＨ５２５。クロモゲン：Ｂｉｏｃａｒｅ，Ｗａｒｐ Ｒｅｄ Ｃｈｒｏｍｏｇｅｎ，ＷＲ８０６）。ＳＢはトリグリセリドと複合脂質の凝集体を染色し、ＧＰＡに対する抗体はプラーク内出血（ＩＰＨ）を区別した。ヒトアテロームにおける不溶性脂質とＮＩＲＡＦとの関係を特に評価するために、隣接切片のグループをＳＢ染色前にエタノール固定（１００％で１時間）した。頸動脈プラークのサブセット（ｎ＝５）に対し、３，３’－ジアミノベンジジンテトラ塩酸塩（ＤＡＢ；Ｖｅｃｔｏｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ，ＳＫ－４１０５）を含むＰｅｒｌのプルシアンブルー染色（ヘキサシアノ鉄酸カリウム（ＩＩ），Ｓｉｇｍａ，Ｐ３２８９）を用いて、マクロファージ（ＣＤ６８；Ａｂｃａｍ，ａｂ９５５）、ビリルビン（ＬＳ，ＬＳ－Ｃ６６４０５１）及び鉄の存在を調べるために、免疫組織化学的染色を行った。
【0134】
ＴＨＰ－１ヒト単球（「ＡＴＣＣ」）を３５ｍｍガラス底皿（ＭａｔＴｅｋ）上に５×１０５個という細胞の密度で播種し、１０％ウシ胎仔血清及び１００Ｕ／ｍｌペニシリン／ストレプトマイシンを含むグルタミンを含むＧｉｂｃｏ ＲＰＭＩ１６４０培地で培養した。細胞は次に、１００ｎＭのホルボール－１２－ミリスタート１３－酢酸（「ＰＭＡ」，Ｓｉｇｍａ Ａｌｄｒｉｃｈ，Ｐ１５８５）で７２時間処理することにより、マクロファージ様細胞（「ＭＤＭ」）に分化された。分化後、ＭＤＭを培地のみ、ヒトヘモグロビン（０．５ｍｇ／ｍＬ，Ｓｉｇｍａ Ａｌｄｒｉｃｈ，Ｈ７３７９）、天然の低密度リポタンパク質（「ＬＤＬ」）（５０μｇ／ｍｌ，ＫａｌｅｎＢｉｏｍｅｄｉｃａｌ，７７０２００）、又は酸化ＬＤＬ（「ｏｘＬＤＬ」）（５０μｇ／ｍｌ，ＫａｌｅｎＢｉｏｍｅｄｉｃａｌ，７７０２０２）とともにインキュベートした。各条件について、培地を２日毎に交換した。ＮＩＲＡＦ観察のため、非染色細胞又はヘキスト（Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社、６２２４９）による核染色細胞を、Ｌｅｉｃａ ＳＰ８共焦点顕微鏡で励起６３８ｎｍ、放出範囲６４３ｎｍから７１３ｎｍで観察した。細胞をＢＯＤＩＰＹ４９３／５０３で染色して（２μＭ，３０分間，Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社，Ｄ３９２２）、細胞内脂質を可視化した。不溶性脂質を特に評価するために、ＭＤＭのサブセットを１００％エタノールで１５分間処理して可溶性脂質を除去し、４％ＰＦＡで固定し、次に蛍光脂質マーカーＢＯＤＩＰＹ４９３／５０３で染色した。細胞質活性酸素種（「ＲＯＳ」）産生はＣｅｌｌＲＯＸ－Ｇｒｅｅｎ染色により評価した（２μＭ，３０分間，Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｃ１０４４４）。ＭＤＭ細胞内の脂質過酸化を、ＢＯＤＩＰＹ５８１／５９１とのインキュベーション（２μＭ，６０分間，Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｄ３８６１）及び４８８ｎｍ励起レーザによる励起に続いて、共焦点顕微鏡でイメージングした。抗酸化処理試験では、ｏｘＬＤＬインキュベーションと同時に、Ｎ－アセチル－Ｌ－システイン（５ｍＭ，ＮＡＣ，Ｓｉｇｍａ Ａｌｄｒｉｃｈ，Ａ７２５０）又はα－トコフェノール（１ｍＭ，Ｓｉｇｍａ Ａｌｄｒｉｃｈ，２５８０２４）による処理を開始した。
【0135】
ＭＤＭを培地のみ、天然ＬＤＬ若しくはｏｘＬＤＬと５日間、又はヘモグロビンと２４時間、インキュベートした後、ＭＤＭを低温ＰＢＳで洗浄し、優しくこすり取って回収した。細胞は低温ＰＢＳ中に再懸濁され、フローサイトメトリーを受けた。ＣｅｌｌＲＯＸベースのＲＯＳ検出のために、細胞をＣｅｌｌＲＯＸ－Ｇｒｅｅｎ（Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｃ１０４４４，２μＭ，３０分）とともにインキュベートし、低温ＰＢＳで２回洗浄し、その後回収した。サンプルはＢＤ ＳＯＲＰ８レーザＬＳＲＩＩ（ＢＤ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ）及びソフトウェア（Ｆｌｏｗｊｏ）を用いて分析された。ＮＩＲＡＦ検出には６４０ｎｍ波長レーザと６９０／４０バンドパスフィルタを用い、ＣｅｌｌＲＯＸ検出には４８８ｎｍ波長レーザと５１５／２０バンドパスフィルタを用いた。
【0136】
対応のないスチューデントのｔ検定又はマン・ホイットニーのＵ検定を用いて、パラメトリックデータとノンパラメトリックデータのパラメータをそれぞれ２つのグループ間で比較した。データの正規性はシャピロ－ウィルク検定を用いて評価した。頸動脈標本については、クラスカル・ウォリスの一元配置分散分析試験に続いてＤｕｎｎの多重比較試験（ＳＰＳＳ，ｖ２６；ＩＢＭ登録商標）を用いて、ＦＲＩで測定した蛍光強度を分岐部位置にわたって比較した。データは、平均値±平均値の標準誤差（「ＳＥＭ」）、又は中央値及び四分位範囲（「ＩＱＲ」）で示す。細胞培養試験については、Ｆｉｊｉ／Ｉｍａｇｅ Ｊソフトウェアによって分析された定量データを、少なくとも３回の独立した実験の平均値±ＳＥＭとして示す。グループ間の差は、一元配置分散分析とその後の事後（ｐｏｓｔ－ｈｏｃ）テューキー・クレーマー検定又はゲイムス・ハウエル検定法により調べた。すべての分析について、ｐ＜０．５を統計的に有意とみなした。
【0137】
頸動脈内膜切除術を必要とする責任病変は、巨大で脂質に富み、典型的には内頸動脈の起始部分に位置するが、ＮＩＲＡＦ信号強度と頸動脈プラークトポグラフィーとの関係は不明である。ＦＲＩは、Ｎ＝７の新鮮切除頸動脈プラーク（無症状患者４例、一過性の虚血性発作又は脳卒中の患者３例、図１２参照）に対して行われた。頸動脈標本にわたる正規化された平均ＦＲＩ信号強度の分析によって、最高ＮＩＲＡＦ信号が、近位及び遠位のフランキング領域と比較して、共通頸動脈分岐部で生じることが示された（ｐ＝０．１６、図１４参照）。これらの結果は、相対ＮＩＲＡＦ信号が、頸動脈血行再建を必要とする患者にとって共通責任部位である内頸動脈の起始部でピークに達することを示す。
【0138】
図１４は、正規化ＮＩＲＡＦ平均蛍光強度（「ＡＵ」）信号対頸動脈の分岐部からの距離のグラフを示す。特に、図１４は、ヒトプラークＮＩＲＡＦ信号が頸動脈分岐部で上昇していることを示す。正規化ＮＩＲＡＦエピ蛍光の定量により、分岐部１ｍｍ以内のＮＩＲＡＦ信号強度の有意な増大が示された。示されたデータは、中央値及び四分位範囲である。＊Ｐ＝０．１６（クラスカル・ウォリス検定による）。ＮＩＲＡＦ画像は、同じように処理及びウインドウ化された。
【0139】
これまで、プラークＮＩＲＡＦ、脂質含量及びＩＰＨの間の比較関係は決定されていなかった。ＮＩＲ平均蛍光強度（「ＭＦＩ」）の検査を用いて、ＮＩＲＡＦ陽性ピクセルについてのカットポイントとしての９０パーセンタイル、又はＮＩＲＡＦ９０％を定めた（図１３参照）。ＮＩＲＡＦ陽性ピクセルを定めるために、カットポイントを２３５任意蛍光単位以上であると決定した。頸動脈プラーク切片は、全エリア（総面積）の１．３％から２０．０％の範囲のＮＩＲＡＦ陽性エリアを示した（７人の患者からのＮ＝２３の切片、図１５参照）。各セクションごとに、ＮＩＲＡＦ陽性エリアは、ＳＢ陽性脂質エリア（ｒ＝０．５３、Ｐ＝０．４３）及びＧＰＡ区別ＩＰＨエリア（ｒ＝０．５７、Ｐ＝０．２３；図１２及び１３参照、Ｎ＝１５の切片）の両方と同程度まで有意に対応した。
【0140】
図１５は、頸動脈プラークＮＩＲＡＦ９０％エリアの種々の画像を示す。特に、図１５は、ＮＩＲＡＦ陽性ピクセルを定めるために、ＮＩＲＡＦ９０％カットオフ値（２３５任意蛍光単位以上）を導出するために使用された頸動脈切片（７個のプラークからのｎ＝２３の切片）を示す。各プラークからのグループ化された切片を、色付きの長方形の輪郭で示す。
【0141】
図１６は、頸動脈プラーク切片の種々の画像を示し、ＮＩＲＡＦ９０％、ＳＢ及びＧＰＡ％陽性エリアを示している。
【0142】
図１７は、（１）ＮＩＲＡＦ９０％とＧＰＡ（プラーク内出血）の対応関係、及び（２）ＮＩＲＡＦ９０％とＳＢエリア（脂質）の対応関係の２つのグラフを示し、これは、隣接する切片が染色された７個のプラークから得られたｎ＝１５の頸動脈切片から得られたものである（＊Ｐ＜０．５）。ＮＩＲＡＦ画像は同じように処理及びウインドウ化された。
【0143】
プラーク切片の追加検査で、ＳＢ検出脂質は、一部のプラークエリアでは限局性の高強度ＮＩＲＡＦに対応し、また、他のプラークエリアでは拡散的な低強度信号パターンに対応したことがわかった（図１８Ａ及び図１８Ｂ参照）。プラーク切片の高倍率検査では、ＳＢ陽性エリアの点状パターンを伴うＮＩＲＡＦのより顕著な共局在が示された（図１８Ａ及び図１８Ｂも参照）。ビリルビンの免疫組織化学的染色、ＩＰＨ後に形成されるヘム分解産物及びＮＩＲＡＦの源もまた、ＮＩＲＡＦとのわずかな共局在を示した（図１９参照）。特に、ＮＩＲＡＦ陽性及びＳＢ陽性ゾーンの一部のエリアは、ＧＰＡ又はビリルビン染色によって定められたＩＰＨの証拠を示さなかった（図１８Ｂの上段及び図１９の下段を参照）。
【0144】
図１８Ａ及び図１８Ｂは、ヒトアテロームＮＩＲＡＦ信号が、脂質－タンパク質凝集体及びプラーク内出血と異なって関連し得ることを示す。特に、図１８Ａは、代表的なヒト頸動脈アテローム画像を示す。中央のパネルは、同じ頸動脈標本の蛍光顕微鏡画像を含み、この画像は６５０ｎｍＮＩＲＡＦ信号（グレースケール）及びＮＩＲＡＦの高倍率画像、並びに隣接する切片からの対応するＳＢ、ＮＩＲＡＦ及びＧＰＡ染色を示す。スケールバーは１ｍｍである（中央のパネル）。図１８Ｂは、図１８Ａからの緑点線ボックス、オレンジ点線ボックス及び赤点線ボックスからのＮＩＲＡＦパターン／ＳＢパターン／ＧＰＡパターンが高倍率で示されており、（ｉ）ＧＰＡ（ＩＰＨ）の非存在下においてＳＢ（脂質）の点状パターンがＮＩＲＡＦと空間的に重なり合うこと、（ｉｉ）点状のＮＩＲＡＦと重なり合うＳＢ及びＧＰＡの証拠、及び（ｉｉｉ）拡散的なＳＢ染色であって但しＮＩＲＡＦとＧＰＡ信号の両方が欠如していること、を示す。スケールバーは２５０μｍである。ＮＩＲＡＦ画像は同じように処理及びウインドウ化された。
【0145】
図１９は、ＩＰＨのマーカーであるビリルビンとの部分的な重なりを示す。特に、図１９は、ＳＢ、ＮＩＲＡＦ、ＧＰＡ及びビリルビンの高倍率視野を示し、ＳＢとＮＩＲＡＦの一貫した共局在性、ＮＩＲＡＦ９０％とＧＰＡの中程度の共局在性、及びビリルビンとＮＩＲＡＦの少ない共局在性を示している。ＮＩＲＡＦ画像は同じように処理及びウインドウ化された。スケールバーは２５０μｍである。
【0146】
ＮＩＲＡＦとプラーク脂質の間のこの新しい関係は、セロイドがＮＩＲＡＦに寄与するかもしれないという考察を生んだ。ＮＩＲＡＦ信号に対する不溶性脂質対可溶性脂質の相対的寄与を評価するために、ＮＩＲＡＦについて蛍光顕微鏡で新鮮凍結切片を検査し、次いで同じ切片にＳＢ染色を行った。次いで、隣接切片を１時間エタノール処理して可溶性脂質成分を除去し、続いてこの切片のＳＢ染色を行った。エタノール処理後、ＳＢ染色された切片は、拡散的な低強度ＮＩＲＡＦ及びＳＢ信号の消失を示したが、限局性の高強度信号パターンは保存されていた（図２０参照）。
【0147】
図２０は、ＳＢ及びＮＩＲＡＦ信号がエタノール固定後も局在したままであることを示し、セロイドがプラークＮＩＲＡＦの源であることが明らになった。特に、図２０は、拡散的で点状のＳＢ及びＮＩＲＡＦ信号の両方が、２つの新鮮凍結隣接頸動脈切片（青線で分離されている）において明らかである（左側のカラム）。２つの切片の各々を１時間、１００％エタノール固定した後（右側のカラム）、両方のＳＢ切片は拡散的ＳＢ信号（可溶性脂質）の損失を示した。残りの不溶性脂質、すなわちセロイドは、ＮＩＲＡＦとの局在を示す。
【0148】
プラークセロイドは脂質酸化の産物であり、リソソームにおける鉄触媒酸化ストレスの条件下で形成し得る。ＤＡＢ増強を伴うＰｅｒｌ染色を用いて、頸動脈アテローム切片上のＮＩＲＡＦ陽性エリアにおいて鉄を評価した。ＮＩＲＡＦ／ＳＢ／ＧＰＡ陽性エリアは、Ｐｅｒｌ／ＤＡＢで検出された第二鉄及び第一鉄、並びにＣＤ６８＋プラークマクロファージ（図２０及び図２１参照）で局在することが観察された。これらの知見によって、アテローム性動脈硬化におけるセロイド生成に潜む特徴である、アテロームにおける脂質、鉄、及び酸化ストレスの細胞メディエータとＮＩＲＡＦとの関連が確立された。
【0149】
図２１は、プラークＮＩＲＡＦが鉄及びマクロファージと関連することを示す。特に、図２１は、プラーク鉄及びＣＤ６８陽性プラークマクロファージを含むＮＩＲＡＦ陽性エリアの頻繁な局在を示す高倍率視野を示す。ＰＢ＋ＤＡＢ：ジアミノベンジジンを含むプルシアンブルー。ＮＩＲＡＦ画像は同じように処理及びウインドウ化された。スケールバーは２５０μｍである。
【0150】
図２２は、ＮＩＲＡＦ陽性プラークエリアにおける鉄の局在を示す。特に、図２２は、隣接切片におけるＰＢ及びＤＡＢ増強を用いたプラーク鉄の組織化学的検出を示す。代表的なＰＢ＋ＤＡＢ染色は、ＮＩＲＡＦ陽性プラークエリアにおける鉄の存在を示す。スケールバー＝２５０μｍである。
【0151】
ＮＩＲＡＦ陽性プラークエリアが不溶性及び可溶性脂質並びに酸化ストレスの生成源である鉄の領域と共局在するという知見に基づき、ＮＩＲＡＦが酸化ストレスの条件下でヒト単球由来マクロファージ（「ＭＤＭ」）においてｉｎ ｖｉｔｒｏで生じる可能性があるという仮説が立てられた。酸化ＬＤＬ（「ｏｘＬＤＬ」）と５日間又はヘモグロビン（「Ｈｂ」）と２４時間インキュベートした分化ＴＨＰ－１細胞、又はＭＤＭでは、６３８ｎｍでのＮＩＲ光励起後に実質的なＮＩＲＡＦが検出された（図２２及び図２３参照）。
【0152】
対照的に、ＬＤＬとインキュベートされたＭＤＭはＮＩＲＡＦを生成しなかったが、ｏｘＬＤＬとインキュベートされたＭＤＭはＮＩＲＡＦを時間依存及び濃度依存するかたちで生成した（図２３Ａ参照）。次に、ｏｘＬＤＬ処理又はＨｂ処理された細胞中のＮＩＲＡＦ検出をフローサイトメトリーにより定量したところ、対照と比較して多数のＮＩＲＡＦ＋細胞が示された（図２３Ｂ参照）。
【0153】
図２３は、ＴＨＰ－１ヒトマクロファージにおける、酸化ＬＤＬ誘導ＮＩＲＡＦの生成を示す。特に、図２３は、ＴＨＰ－１ＭＤＭにおける６３８ｎｍ光によって励起されたＮＩＲＡＦが、共焦点顕微鏡検査（図２３Ａ）及びフローサイトメトリー（図２３Ｂ）によって評価されたことを示す。分化後のＴＨＰ－１細胞を、培地のみ（対照）、５０μｇ／ｍｌの天然ＬＤＬ、５０μｇ／ｍｌのｏｘＬＤＬとともに５日間、又は０．５ｍｇ／ｍｌのヒトヘモグロビンとともに２４時間、インキュベートした。共焦点顕微鏡（図２３Ａ）及びフローサイトメトリー（図２３Ｂ）を用いたＮＩＲＡＦ検出を示す。
【0154】
図２４Ａから図２４Ｄは、ｏｘＬＤＬとともにインキュベートされたＴＨＰ－１ＭＤＭにおけるＮＩＲＡＦ検出を示す。図２４Ａは、培地のみ（対照）、５０μｇ／ｍｌの天然ＬＤＬ、若しくは５０μｇ／ｍｌのｏｘＬＤＬとともに５日間、又は０．５ｍｇ／ｍｌのヒトヘモグロビンとともに２４時間インキュベートしたＴＨＰ－１マクロファージにおける核染色をしたＮＩＲＡＦの高倍率画像を示す。図２４Ｂは、ＬＤＬ処理及びｏｘＬＤＬ処理されたＭＤＭにおける、１日目、３日目及び５日目におけるＮＩＲＡＦ信号の発展の代表的な時間的経過を示す。図２４Ｃは、５日目におけるＮＩＲＡＦ信号を、２０μｇ／ｍｌのｏｘＬＤＬとともにインキュベートしたＭＤＭと５０μｇ／ｍｌのｏｘＬＤＬとともにインキュベートしたＭＤＭとについて比較したものである。図２４Ｄは、３回の独立した実験の平均値±ＳＥとして示された図２４Ｃの定量データを示す。
【0155】
ＭＤＭにおいて脂質媒介ＮＩＲＡＦ生成の可能性があることを確認するために、ＢＯＤＩＰＹ４９３／５０３を用いて細胞内脂質を可視化し、ＮＩＲＡＦ生成を同時に評価した。ｏｘＬＤＬ処理された細胞は、ＮＩＲＡＦと共局在するロバストな細胞内脂質存在（ＢＯＤＩＰＹ４９３陽性）を示し（図２５参照）、これは、同様にＢＯＤＩＰＹ４９３陽性であるが、ＮＩＲＡＦ信号を示さないＬＤＬ処理された細胞とは対照的であった。加えて、Ｈｂ処理された細胞はＮＩＲＡＦを示したが、脂質蓄積の証拠は示さず、このことは、ＮＩＲＡＦ生成がｏｘＬＤＬ特異的な及びヘモグロビン非依存的な経路を介して起こり得ることを示した。組織病理学的所見を補強すると、可溶性脂質を除去するためのエタノール処理後にｏｘＬＤＬ処理されたＭＤＭは、対照細胞と比較して、ＢＯＤＩＰＹ４９３と共局在する持続的なＮＩＲＡＦを依然として示した（図２５参照）。
【0156】
図２５は、ｏｘＬＤＬグループにおいて、ＢＯＤＩＰＹ４９３／５０３染色によってアクセスされた細胞内脂質が、共焦点顕微鏡においてＮＩＲＡＦと共局在したことを示す。
【0157】
図２６は、ＮＩＲＡＦを細胞数により調整した、定量ＢＯＤＩＰＹ陽性エリア及びＢＯＤＩＰＹの共局在エリアの２つのグラフを示し、これらは６回の独立した実験の平均値±標準誤差として示されている。ＢＯＤＩＰＹの定量は、一元配置ＡＮＯＶＡと、それに続くテューキー・クレーマー検定により分析され、ＢＯＤＩＰＹ／ＮＩＲＡＦの後にゲイムス・ハウエル検定法が行われた。＊ｐ＜０．５、＊＊ｐ＜０．０１。スケールバーは５０μｍである。ＮＩＲＡＦ画像は同じように処理及びウインドウ化された。
【0158】
図２７は、ＮＩＲＡＦが、ヒトマクロファージ内の不溶性脂質、すなわちセロイドと共局在することを示す。特に、図２７は、ＭＤＭを、５０μｇ／ｍｌのｏｘＬＤＬとともに５日間インキュベートし、次いでエタノールで２０分間処理し又は対照とし（エタノールなし）、次いでＢＯＰＩＤＹ４９３とともにインキュベートして細胞内脂質を染色したものを示す。ヘキスト染色で細胞核が可視化された。可溶性脂質を除去するためのＥｔＯＨ（エタノール）固定後、残りの不溶性ＢＯＤＩＰＹ＋脂質はＮＩＲＡＦ信号（黄色、右側のカラム）と共局在することが観察された。
【0159】
酸化ＬＤＬは酸化ストレスの有力な生成源であり酸化ストレスはセロイド形成を促進することから、ｏｘＬＤＬ曝露後のＮＩＲＡＦの生成における酸化ストレスの役割が評価された。ＣｅｌｌＲＯＸ試薬により評価された細胞内活性酸素種（「ＲＯＳ」）は、ヒトＭＤＭにおいてｏｘＬＤＬ誘導ＮＩＲＡＦと良好に共局在した（図２８Ａ参照）。フローサイトメトリーによる定量分析により、ＣｅｌｌＲＯＸ陽性及びＮＩＲＡＦ陽性集団は、ＬＤＬ処理細胞及び対照細胞と比較して、ｏｘＬＤＬ処理細胞を増大させることが確認された（図２８Ａ参照）。ＲＯＳによって媒介される非酵素的脂質酸化を反映するために、酸化環境の存在がさらに分析された。Ｃ１１－ＢＯＤＩＰＹ脂質過酸化センサを用いることで、ｏｘＬＤＬ処理細胞は、ＬＤＬ処理細胞及び対照細胞と比較して、より高いレベルの脂質過酸化を示すことが観察された（図２８Ａから図２８Ｄ参照）。
【0160】
図２８Ａから図２８Ｄは、酸化ＬＤＬ誘導酸化ストレスがＮＩＲＡＦ生成に寄与していることを示す。ＮＩＲＡＦ及び細胞内活性酸素種（「ＲＯＳ」）は、培地のみ（対照）、５０μｇ／ｍｌの天然ＬＤＬ、５０μｇ／ｍｌのｏｘＬＤＬとともに５日間インキュベートした後、図２８Ａで、つまり、共焦点顕微鏡により、ＴＨＰ－１ＭＤＭにおけるＣｅｌｌＲＯＸＧｒｅｅｎ染色によって評価された。４回の独立した実験からの代表的な画像により、ｏｘＬＤＬ生成酸化ストレスの条件下でＮＩＲＡＦ信号が増大したことが示される。図２８Ｂから図２８Ｄは、ＮＩＲＡＦ陽性及びＣｅｌｌＲＯＸ陽性細胞の両方がｏｘＬＤＬとのインキュベーション後に増大することを示すフローサイトメトリー分析を示す。３回の独立した実験の代表的な結果が示されている。
【0161】
図２９Ａは、ＭＤＭをｏｘＬＤＬとインキュベートした後の脂質過酸化ストレスの増大を示すＣ１１－ＢＯＤＩＰＹ染色の代表的な画像を示す。図２９Ｂは、共焦点顕微鏡から得られたＣ１１－ＢＯＤＩＰＹ脂質過酸化信号の定量を示すグラフを示し、ＬＤＬ又は対照と比較して、ｏｘＬＤＬとのインキュベーション後の脂質過酸化の有意な増大を示す。データは３回の独立した実験の平均値±ＳＥで示される。
【0162】
ｏｘＬＤＬ生成ＮＩＲＡＦにおける酸化ストレスの役割を特に評価するために、２つの異なる抗酸化剤、Ｎ－アセチルシステイン（「ＮＡＣ」）とα－トコフェロール、を用いたＮＩＲＡＦ生成に対する抗酸化処理の影響を調べた。ｏｘＬＤＬとともＮＡＣ又はα－トコフェロールの処理を同時にすると、ｏｘＬＤＬ処理のみと比較して、５日目でのＭＤＭにおけるＮＩＲＡＦ生成及びＲＯＳレベルが大幅に低下することが分かった。
【0163】
図３０Ａは、ｏｘＬＤＬと５ｍＭのＮＡＣ又は１ｍＭのα－Ｔｏｃ（トコフェロール）とともに５日間共インキュベートされたＴＨＰ－１ＭＤＭを示し、ｏｘＬＤＬのみとともにインキュベートされた細胞と比較してＮＩＲＡＦ信号（赤紫）が減少したことを示す。図３０Ｂは、ＮＡＣ又はα－Ｔｏｃのいずれかとのインキュベーション後のＮＩＲＡＦ＋細胞のパーセンテージでの減少を示すフローサイトメトリー分析グラフを示す。３回の独立した実験の代表的な結果が示されている。定量データは一元配置ＡＮＯＶＡと、それに続くテューキー・クレーマー検定により分析した。＊ｐ＜０．５、＊＊＊ｐ＜０．００１。スケールバーは５０μｍである。
【0164】
図３１は、抗酸化処理が、ヒトマクロファージにおけるｏｘ－ＬＤＬ生成ＮＩＲＡＦ信号を減少させることを示す。特に、図３１は、ｏｘＬＤＬのみとともにインキュベートされた、又はｏｘＬＤＬと５ｍＭのＮＡＣ又は１ｍＭのα－トコフェロールとともに共インキュベートされた５日目のＴＨＰ－１ＭＤＭにおける、ＣｅｌｌＲＯＸＧｒｅｅｎによって検出された細胞内ＲＯＳ産生を示す。３回の独立した観察からの代表的な共焦点顕微鏡画像である。ＮＩＲＡＦ画像は同じように処理及びウインドウ化された。
【0165】
【0166】
本開示において、（１）ヒト頸動脈プラークは、プラーク内出血の存在の有無にかかわらず、脂質に富むゾーンでＮＩＲＡＦを示すこと、（２）プラークＮＩＲＡＦは、セロイドを含む酸化リポタンパク質の形成のための触媒である不溶性脂質及び鉄と共局在すること、（３）人間単球由来マクロファージ（「ＭＤＭ」）において、ＬＤＬではなく酸化ＬＤＬが、ヘモグロビンとは無関係に、ＮＩＲＡＦ、脂質過酸化産物及び酸化ストレスを生成すること、（４）抗酸化処理は、酸化ＬＤＬにより生成される酸化ストレス及びＮＩＲＡＦをｉｎ ｖｉｔｒｏで抑制できることを示すことによって、ＮＩＲＡＦ生成について新たな洞察がされた。総合的な結果は、酸化脂質誘導酸化ストレスを介するＮＩＲＡＦ生成の新たな経路を実証し、そして、セロイドがヒトアテローム性動脈硬化におけるＮＩＲＡＦの付加的な源である可能性があるという仮説を支持する。したがって、これらの知見は、ヒトアテローム性動脈硬化の将来の臨床的ＮＩＲＡＦイメージング研究にさらに情報を与える可能性を有する。
【0167】
長く知られてきた不溶性脂質複合体であるセロイドが、酸化ストレスの条件下で生成される潜在的なＮＩＲＡＦ源である可能性があるとの仮説が立てられた。さらに、セロイドはＮＩＲＡＦ信号を有する可能性があるとの仮説が立てられた。ヒトアテローム性動脈硬化の初期の研究では、広範囲の年齢の剖検患者（５歳から８８歳）にわたって大動脈及び冠動脈プラーク内のセロイドが検出されたことから、セロイドは過去の酸化イベントのマーカーであり、プラークの進行において役割を果たす可能性があるという推測に至った。ヒト冠動脈及び大動脈プラークを、蛍光（４７６ｎｍ励起）及びラマン（８３０ｎｍ励起）スペクトル顕微鏡法を用いて事前に調べたところ、セロイド内の脂質は、ミエロペルオキシダーゼ（ＭＰＯ）－次亜塩素酸経路及びフェントン反応に由来する過酸化産物のかたちで主に存在することがさらに示され、炎症及び鉄媒介ＬＤＬ酸化メカニズムの重要性が強調された。
【0168】
新鮮切除頸動脈内膜切除標本を研究した本開示において、観察からは、セロイドが、ＮＩＲＡＦと脂質及び特に不溶性脂質との関係、並びに酸化ストレスを引き起こす鉄との関係に基づいて、ＮＩＲＡＦ信号に寄与する可能性があるというコンセプトが支持される。ＩＰＨに続くヘモグロビンによって放出される遊離鉄は、セロイド形成の基礎となる特徴である活性酸素種及び脂質過酸化物の形成を促進し得る。しかしながら、我々はＩＰＨとＮＩＲＡＦとの部分的な関連を確認した一方で、ＮＩＲＡＦ＋及びＳＢ＋エリアはＩＰＨのエビデンスがないことも明らかになった。この知見は、ヘモグロビンベースの鉄供給とは無関係に脂質ベースのメカニズムが酸化ストレスを介してＮＩＲＡＦを生成する可能性を示唆している。可溶性脂質を除去するための有機溶媒を用いたｉｎ ｖｉｔｒｏでのプラーク切片及びヒトＭＤＭに関するさらなる実験によって、より強い点状ＮＩＲＡＦ信号が不溶性脂質、又はセロイドと共局在することが実際に実証された。
【0169】
セロイド形成の根底にあるメカニズムは複雑であり広範に研究されているが、プラークベースのセロイドからのＮＩＲＡＦ生成の正確なメカニズムは、これまで知られていなかった。セロイドは様々な細胞タイプ及び病状で観察され、その形成が酸化ストレス及び病理学的細胞老化に関連付けられており、一般的にはリソソーム及びオートファゴソーム機能不全に起因する不完全な消化産物の凝集として記述されている。
【0170】
重要なことに、ｏｘＬＤＬの過剰な蓄積は、Ｎ－アセチルシステイン（「ＮＡＣ」）で和らげることができるリソソーム及び小胞体を含む細胞分解メカニズムの機能不全を介して酸化ストレスを誘発することが十分に確立されている。本開示においては、ｉｎ ｖｉｔｒｏ酸化脂質が、セロイドの形成及びＮＩＲでの自己蛍光を生み出すことができることが解明されている。加えて、ｏｘＬＤＬは活性酸素種（「ＲＯＳ」）及び脂質過酸化産物をさらに生成した。さらに、本研究におけるＮＩＲＡＦ及びＲＯＳ生成は、ヒトＭＤＭにおけるＮＡＣ又はα－トコフェロールを用いる抗酸化処理によって阻害された。α－トコフェロール補強のアテローム性動脈硬化予防試験ははっきりしないものであったが、近年承認されたイコサペントエチル４３のようなより強力な抗酸化剤が、セロイド生成、ＮＩＲＡＦ及びアテローム進行の抑制により効果的な可能性がある。ＮＩＲＡＦと酸化ストレスとの関係を考えると、本研究は、セロイドが直接的にアテローム生成促進性であるか否か、これは論争の領域である、を調査することをさらに支持するものである。
【0171】
ＣＡＤ患者におけるＮＩＲＡＦの検出は、臨床的に承認されたデュアルモダリティＮＩＲＡＦ光コヒーレンストモグラフィ（「ＯＣＴ」）血管内カテーテルを用いて最近報告された。本所見は、最高ＮＩＲＡＦ信号が内頸動脈の起始部で生じ、典型的な責任部位はＩＰＨ又はプラーク破裂の証拠を伴う進行したアテロームを示すことを示した。したがって、現在の知見は、ＮＩＲＡＦがセロイド及びプラーク内出血について報告することができることから、ヒトＣＡＤの将来的な冠動脈内ＮＩＲＡＦ試験に情報を与え得る。ＮＩＲＡＦ範囲におけるセロイドの冠動脈内カテーテルベースの検出は可視光範囲におけるセロイドの検出よりも重要な利点を有し、すなわち、ＮＩＲ光のプラークへのより大きな透過、並びに、エラスチン及びコラーゲンのような他の実体からの交絡可視光自己蛍光の回避を含む利点を有する。血管内ＮＩＲＡＦ信号強度が冠動脈サイズの動脈におけるプラーク進行を予測するか否かを決定するために、今後の研究が計画されている。加えて、現在の知見は、セロイド／ＩＰＨ信号を経時的に追跡することにより、抗酸化剤療法又は抗炎症療法のプラーク安定化効果を検出する血管内ＮＩＲＡＦ－ＯＣＴの潜在的価値を支持する。
【0172】
セロイドは水又は有機溶媒中で不溶性であり、分析的ＮＩＲＡＦ試験のためにヒトアテロームから抽出することが困難である。それにもかかわらず、プラーク切片及びｏｘＬＤＬ処理されたヒトＭＤＭの両方におけるエタノール固定後の不溶性脂質とのＮＩＲＡＦ共局在の持続によって、セロイドがヒトアテローム内のＮＩＲＡＦ信号に寄与する証拠が提供される。ＮＩＲＡＦを生成するセロイドの特異的分子成分を理解するためには、本研究の範囲を超えたさらなるメカニズム的研究が必要である。最後に、セロイドは、ヘム分解産物（例えば、ビリルビン及びプロトポルフィリンＩＸ）を超えるＮＩＲＡＦの別の源であると思われるが、ＮＩＲＡＦを示す追加の部分がアテローム中に存在する可能性がある。これらの分子の発見には、リピドーム、メタボロミクス及びプロテオミクスのアプローチを利用したより広範なスクリーニングアプローチが必要であろう。
【0173】
要約すると、この一体化されたヒトアテローム性動脈硬化及びｉｎ ｖｉｔｒｏヒトＭＤＭ研究によって、ＮＩＲＡＦが不溶性プラーク脂質、又はセロイドのエリアで起こること、そして、ＮＩＲＡＦ生成がｉｎ ｖｉｔｒｏで酸化ストレス及び脂質過酸化産物を生成する酸化ＬＤＬ経路を介して起こり得ることが実証された。総合的な結果は、酸化脂質誘導酸化ストレスを介するＮＩＲＡＦ生成の新たな経路を示し、セロイドがヒトアテローム性動脈硬化におけるＮＩＲＡＦの源であることを支持する。これらの知見は、ＣＡＤ患者におけるＮＩＲＡＦの将来の臨床的冠動脈内イメージング研究に情報を与え得る。
【0174】
ＮＩＲＡＦ生成の根底にあるメカニズムは完全には特徴付けられていない。ここでは、我々はアテローム性動脈硬化におけるＮＩＲＡＦ生成及びヒト単球由来マクロファージ（ＭＤＭ）におけるｉｎ ｖｉｔｒｏでの脂質及び酸化ストレスの役割を検討した。Ｎ＝１５のヒト頸動脈内膜切除標本において、脂質、ＩＰＨ及びＮＩＲＡＦ（励起／放出 ６３０ｎｍ／６５０ｎｍ）の空間分布を検討した。プラークＮＩＲＡＦは、ズダンブラック（ＳＢ）＋脂質（ｒ＝０．５３，Ｐ＝０．４３）とグリコホリンＡ（ＧＰＡ）陽性ＩＰＨ（ｒ＝０．５７，Ｐ＝０．２３）の両方と関連した。プラークＮＩＲＡＦも、脂質、特に不溶性脂質（セロイド）、及び鉄と共に局在した。興味深いことに、一部のＮＩＲＡＦ陽性エリアはＳＢ陽性であったが、ＧＰＡ陰性であった。ＮＩＲＡＦ生成における脂質の役割をさらに調べるために、ヒトＭＤＭを検討した。酸化低密度リポタンパク質（ｏｘＬＤＬ）及びヘモグロビンはＭＤＭにおいてＮＩＲＡＦを生成したが、ＬＤＬは生成しなかった。ｏｘＬＤＬ処理されたＭＤＭにおいて、ＮＩＲＡＦは脂質過酸化産物及び細胞内酸化ストレスマーカーと共局在した。抗酸化剤α－トコフェロール及びＮ－アセチルシステインは、ｏｘＬＤＬ処理されたＭＤＭにおけるＮＩＲＡＦ生成及び酸化ストレスを抑制した。ヒトアテローム性動脈硬化及びｉｎ ｖｉｔｒｏのヒトＭＤＭにおいて、ＮＩＲＡＦは脂質、及び特に不溶性脂質、又はセロイドと共局在する。ｉｎ ｖｉｔｒｏ研究はさらに、酸化ＬＤＬがＮＩＲＡＦ、酸化ストレス及び脂質過酸化産物を生成することを示す。総合的な結果は、酸化脂質誘導酸化ストレスを介するＮＩＲＡＦ生成の新たな経路を示し、セロイドがヒトアテローム性動脈硬化におけるＮＩＲＡＦの源であることを支持する。これらの知見はＣＡＤ患者におけるＮＩＲＡＦのさらなる臨床的冠動脈内イメージング研究に情報を与える可能性がある。
【0175】
近赤外自己蛍光（ＮＩＲＡＦ）は冠動脈疾患（ＣＡＤ）患者で検出可能であり、将来の虚血イベントのリスクのあるプラークを区別し得る。ＮＩＲＡＦは、プラーク内出血又はヘモグロビンとは無関係に、ヒト頸動脈アテローム性動脈硬化における及びｉｎ ｖｉｔｒｏのヒトマクロファージ内の不溶性脂質（セロイド）と関連する。酸化ＬＤＬはｉｎ ｖｉｔｒｏでＮＩＲＡＦ、酸化ストレス及び脂質過酸化産物を生成する。抗酸化処理はヒトマクロファージにおけるＮＩＲＡＦ生成を抑制できる。これらの知見は、ＣＡＤ患者におけるＮＩＲＡＦの将来の臨床的冠動脈内イメージング研究に情報を与え得る。
【0176】
これらのシステム及び方法について、前述の例示的な非限定的な例で記載及び図示したが、本開示は単に例として記載されたものであり、これらのシステム及び方法の実装の詳細における多数の変更は、以下の特許請求の範囲によってのみ限定されるこれらのシステム及び方法の精神及び範囲から逸脱することなく行うことができることが理解される。開示された非限定的な例の特徴は様々に組み合わせる及び再アレンジすることができる。
【0177】
さらに、本明細書において提供される開示の非限定的な例は、以下の説明に記載されるか又は以下の図面に図示される構成の詳細及び部品の配置への適用に限定されない。これらのシステム及び方法は、他の非限定的な例が可能であり、様々に実装又は実行されることが可能である。また、本明細書において用いられる表現及び用語は、説明を目的とするものであり、限定的なものであるとみなされるべきではないことも理解されたい。本明細書における「含む」、「備える」若しくは「有する」及びそのバリエーションの使用は、その後に列挙される項目及びその同等物並びに追加項目を包含することを意味する。別途明記又は限定されていない限り、「装着」、「接続」、「支持」及び「結合」との用語及びそれらのバリエーションは広く使用され、直接的及び間接的な装着、接続、支持及び結合を包含する。さらに、「接続」及び「結合」は物理的又は機械的な接続又は結合に限定されない。
【0178】
また、本明細書において用いられる表現及び用語の使用は、説明を目的とするものであり、限定的なものであるとみなすべきではない。本明細書における「右」、「左」、「前」、「後」、「上」、「下」、「上方」、「下方」、「上部」若しくは「底部」及びそのバリエーションの使用は、説明のためのものであり、限定とみなされるべきではない。別途明記又は限定されていない限り、「装着」、「接続」、「支持」及び「結合」との用語及びそれらのバリエーションは広く使用され、直接的及び間接的な装着、接続、支持及び結合を包含する。さらに、「接続」及び「結合」は物理的又は機械的な接続又は結合に限定されない。
【0179】
別途明記又は限定されていない限り、「Ａ、Ｂ及びＣの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ及びＣの１つ以上」等に類似するフレーズは、Ａ若しくはＢ若しくはＣ、あるいは、Ａ、Ｂ及び／又はＣの任意の組み合わせを示すことを意味し、Ａ、Ｂ及び／又はＣの複数の組み合わせの場合又は１つの場合を含む。
【0180】
いくつかの非限定的な例では、方法のコンピュータによる実行を含む本開示の態様は、本明細書に詳細に記載した態様を実現するために、システム、方法、装置、あるいは、プロセッサデバイス、コンピュータ（例えば、メモリに動作可能に連結されたプロセッサデバイス）又は別の電子的に動作されるコントローラを制御するためのソフトウェア、ファームウェア、ハードウエア又はそれらの任意の組み合わせを製造するための標準的なプログラミング又はエンジニア技術を用いる製造物として実装することができる。したがって、例えば、これらのシステム及び方法の非限定的な例は、非一時的なコンピュータ可読媒体上に実体的に具備される命令のセットとして実装することができ、プロセッサデバイスはコンピュータ可読媒体からの命令を読むことに基づいて命令を実行することができる。これらのシステム及び方法のいくつかの非限定的な例は、以下の説明と整合する（又は利用する）自動化装置や、様々なコンピュータハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアなどを含む特殊用途又は汎用コンピュータのような装置を含むことができる。
【0181】
本明細書中において使用される「製造物」との用語は、あらゆるコンピュータ可読装置、キャリア（例えば、非一過性信号）、又は媒体（例えば、非一過性媒体）からアクセス可能なコンピュータプログラムを包含することが意図されている。例えば、コンピュータ可読媒体は、磁気ストレージデバイス（例えば、ハードディスク、フロッピーディスク、磁気ストリップなど）、光ディスク（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）など）、スマートカード、及びフラッシュメモリデバイス（例えば、カード、スティックなど）を含むが、これらに限定されない。さらに、電子メールの送受信や、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークへのアクセスに使用されるような、コンピュータ可読電子データを伝送するために、搬送波を使用することができることを理解されたい。当業者は、特許請求の範囲に記載された主題事項の範囲又は精神から逸脱することなく、これらの構成に多くの変更を加えることができることを認識するであろう。
【0182】
これらのシステム及び方法による方法の特定の動作、又は当該方法を実行するシステムの特定の動作は、図中に模式的に示されている場合があり、あるいは本明細書中に記載されている。別途明記又は限定されていない限り、特定の空間的順序における特定の動作についての図中の表現は、必ずしもそれらの動作が特定の空間的順序に対応する特定の順序で実行されることを必要としないことがある。それに対応して、図示されるかさもなければ本明細書に開示されている特定の動作は、これらのシステム及び方法の特定の非限定的な例に対して適切であるように、明示的に図示又は記載されているものとは異なる順序で実行することができる。さらに、いくつかの非限定的な例では、特定の動作を並行して実行することができ、これは、専用の並列プロセッサデバイス、又は大規模システムの一部として相互動作するよう構成された別個のコンピューティングデバイスによって実行することを含む。
【0183】
本明細書においてコンピュータ実行の文脈において使用する場合、別途明記又は限定されていない限り、「構成要素」、「システム」、「モジュール」などの用語は、ハードウエア、ソフトウェア、ハードウエアとソフトウェアの組み合わせ、又は実行中のソフトウェアを含むコンピュータ関連システムの一部又はすべてを包含することが意図されている。例えば、構成要素は、プロセッサデバイス、プロセッサデバイスにより実行されている（又は実行可能な）プロセス、オブジェクト、実行可能物、実行スレッド、コンピュータプログラム、又はコンピュータであってもよいが、これらに限定されない。例えば、コンピュータ上で実行されているアプリケーションとコンピュータの両方が構成要素とすることができる。１つ以上の構成要素（又はシステム、モジュールなど）は、プロセス又は実行のスレッド内に存在することができ、１つのコンピュータ上にローカライズされることができ、２つ以上のコンピュータ又は他のプロセッサデバイス間に分散されることができ、又は別の構成要素（又はシステム、モジュールなど）内に含まれることができる。
【0184】
本明細書中において使用される「コントローラ」及び「プロセッサ」及び「コンピュータ」との用語は、コンピュータプログラムを実行することができるあらゆるデバイス、又は記述された機能を実行するように構成された論理ゲートを含むあらゆるデバイスを含む。例えば、これには、プロセッサ、マイクロコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラマブルロジックコントローラなどが含まれる。別の例として、これらの用語は、１つ以上のプロセッサ及びメモリ、及び／又は１つ以上のプログラム可能ハードウエア要素、例えば、いずれかのタイプのプロセッサ、ＣＰＵ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、又はソフトウェア命令を実行可能な他のデバイスを含み得る。
【0185】
上記の説明において、上記の処理に関して、これらのプロセスを（適宜）実行する特定のコンピューティングデバイスに関してフレーム化されているが、非一時的なコンピュータ可読媒体（例えば、上述の製造物）が、上記のプロセスのためのコンピュータ実行可能コードを格納できることも理解される。例えば、プロセス２００，３００（又はその他）を、非一時的なコンピュータ可読媒体に効率的に格納することができる。
【0186】
本明細書中において使用される「イメージング剤」との用語は、外部の電磁気又は超音波を吸収又は変化させるイメージング造影剤、イメージングシステムによって検出された放射線を放出する放射性医薬品などを指す。場合によっては、「イメージング剤」は、体内の画像のコントラストを強調する診断イメージング剤とすることができる。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18A】
【図18B】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23A】
【図23B】
【図24A】
【図24B】
【図24C】
【図24D】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28A】
【図28B】
【図28C】
【図28D】
【図29A】
【図29B】
【図30A】
【図30B】
【図31】
【図32A】
【図32B】
【図32C】
【国際調査報告】