JP7365094B2 - Drug efficacy evaluation method, computer program and recording medium - Google Patents
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Description
この発明は、培養細胞に接種または投与された被験物質の当該細胞に対する効力を判定する薬効評価方法に関するものである。なお、この明細書にいう「薬効」は、被験物質が、例えば増殖の促進や病変の改善など細胞に対し及ぼす好ましい影響と、細胞を傷害する毒性等の悪影響との双方を含む概念である。また以下においては「接種または投与」を「接種」と略記する。 The present invention relates to a drug efficacy evaluation method for determining the efficacy of a test substance inoculated or administered to cultured cells. The term "medicinal efficacy" as used in this specification is a concept that includes both the positive effects that a test substance has on cells, such as promoting proliferation and improving lesions, and the negative effects such as toxicity that damages cells. Furthermore, hereinafter, "inoculation or administration" will be abbreviated as "inoculation".
新たな医薬品を開発する創薬の技術分野や、病原体およびそれが産生する毒素等の各種の物質が生体に及ぼす影響を調べる薬効評価の技術分野では、培養細胞に被験物質を接種し、その後の細胞の状態を観察することが行われる。顕微鏡等を用いた目視観察では主観による判定ばらつきが生じ、また観察視野の選び方によっても判定結果が変動する。このため、被験物質が細胞に及ぼす影響について、主観に頼らない定量的な評価方法の確立が求められている。 In the technical field of drug discovery, which involves developing new drugs, and the technical field of drug efficacy evaluation, which investigates the effects of various substances such as pathogens and the toxins they produce on living organisms, cultured cells are inoculated with test substances, and the subsequent The state of the cells is observed. In visual observation using a microscope or the like, variations in judgment occur due to subjectivity, and the judgment results also vary depending on how the observation field is selected. Therefore, there is a need to establish a quantitative evaluation method that does not rely on subjectivity for the effects of test substances on cells.
このような目的に対応するための従来技術としては、例えば特許文献1、2に記載のものがある。特許文献1に記載の技術では、病原菌の作用により細胞が産生する抗体の量を測定するという生化学的方法が用いられている。また、特許文献2に記載の技術では、励起光源に反応する物質を組み込まれた細胞が発する蛍光の光量を検出することで定量的な測定が行われる。
Conventional techniques for meeting this purpose include those described in
上記した従来技術では、定量的計測のための特殊な試薬や光源を用いることから、事前の準備が必要であり、また測定コストも高くなりがちである。また、細胞自体を改変したり破壊したりすることになるため、経時的な観察には適さないという問題がある。このため、計測のための特別な準備や細胞の改変を必要とせず、薬効についての客観的評価を行うことのできる方法の確立が求められる。 Since the above-mentioned conventional techniques use special reagents and light sources for quantitative measurement, advance preparation is required and measurement costs tend to be high. Furthermore, since the cells themselves are modified or destroyed, there is a problem that they are not suitable for observation over time. Therefore, there is a need to establish a method that can objectively evaluate drug efficacy without requiring special preparations for measurement or modification of cells.
この発明は上記課題に鑑みなされたものであり、培養細胞に接種された被験物質の当該細胞に対する効力を判定する薬効評価方法において、計測のための特別な準備や細胞の改変を必要とせず、薬効について客観的に評価を行うことのできる技術を提供することを目的とする。 This invention has been made in view of the above-mentioned problems, and is a drug efficacy evaluation method for determining the efficacy of a test substance inoculated into cultured cells, which does not require special preparation for measurement or modification of cells. The purpose is to provide technology that allows objective evaluation of drug efficacy.
この発明の一の態様は、上記目的を達成するため、培養細胞に被験物質を互いに異なる濃度で接種または投与した複数の試料のそれぞれを明視野撮像した複数の原画像を取得する工程と、前記原画像の各々について、当該原画像中の前記細胞に相当するオブジェクトを抽出する工程と、前記原画像の各々について、当該原画像のうち評価対象領域に含まれる前記オブジェクトそれぞれの円形度を算出しその平均値を求める工程と、前記被験物質の濃度の変化に対する前記平均値の変化の態様に基づき、前記被験物質の前記細胞に及ぼす効力を判定する工程とを備える薬効評価方法である。 In order to achieve the above object, one aspect of the present invention includes a step of acquiring a plurality of original images obtained by bright-field imaging each of a plurality of samples obtained by inoculating or administering a test substance to cultured cells at different concentrations; For each of the original images, a step of extracting an object corresponding to the cell in the original image, and calculating the circularity of each of the objects included in the evaluation target area of the original image for each of the original images. This is a drug efficacy evaluation method comprising the steps of determining the average value, and determining the efficacy of the test substance on the cells based on the mode of change in the average value with respect to changes in the concentration of the test substance.
このように構成された発明では、単体または集塊として試料に存在する細胞の形状が被験物質の薬効により変化することを利用して、その効力の定量的評価が可能である。すなわち、ある種の細胞と被験物質との組み合わせでは、通常の培養状態では概ね球状の細胞または細胞集塊が被験物質の薬効により不定形となる性質がある。あるいは逆に、通常は細胞種に特有の形状である細胞または細胞集塊が、被験物質の薬効により球状に凝集する性質を有するような組み合わせも存在し得る。 In the invention configured in this manner, the efficacy of the test substance can be quantitatively evaluated by utilizing the fact that the shape of cells present in a sample as single cells or clusters changes depending on the medicinal efficacy of the test substance. That is, when certain types of cells are combined with a test substance, cells or cell aggregates that are generally spherical under normal culture conditions have a property of becoming amorphous due to the drug effect of the test substance. Alternatively, there may be a combination in which cells or cell aggregates, which normally have a shape specific to the cell type, have the property of aggregating into a spherical shape due to the drug effect of the test substance.
例えば被験物質の薬効によって形状が球形から不定形に変化するような細胞においては、被験物質の濃度が高くなるにつれて細胞の形状の乱れが大きくなる。したがって、細胞を撮像した画像においては、細胞に対応するオブジェクトの円形度が、薬効の大きさに伴って低下することになる。一方、薬効により形状が球状に近づく系においては、薬効の大きさに伴って円形度が上昇することになる。 For example, in cells whose shape changes from spherical to amorphous due to the medicinal effect of a test substance, the disorder of the cell shape increases as the concentration of the test substance increases. Therefore, in an image of a cell, the circularity of the object corresponding to the cell decreases as the medicinal efficacy increases. On the other hand, in a system whose shape approaches a spherical shape due to its medicinal efficacy, the degree of circularity increases as the medicinal efficacy increases.
このことから、被験物質の濃度を種々に異ならせて作成した試料を撮像し、画像中のオブジェクトの円形度を求めることで、薬効の大きさを定量的に評価することが可能である。一つの具体的態様として、本発明では、被験物質の濃度を種々に異ならせて撮像された複数の原画像の各々について、原画像中の評価対象領域において抽出されるオブジェクトの円形度を求め、その平均値の変化と被験物質の濃度の変化との関係に基づいて薬効が判定される。これにより、濃度の変化に対する円形度(平均値)の変化が定量的に示されるため、それに基づく客観的な薬効の判定が可能である。 From this, it is possible to quantitatively evaluate the magnitude of drug efficacy by imaging samples prepared with various concentrations of the test substance and determining the circularity of objects in the images. As one specific embodiment, in the present invention, for each of a plurality of original images taken with various concentrations of the test substance, the circularity of the object extracted in the evaluation target region in the original image is determined, The drug efficacy is determined based on the relationship between the change in the average value and the change in the concentration of the test substance. Since this quantitatively shows the change in circularity (average value) with respect to the change in concentration, it is possible to objectively judge the drug efficacy based on the change in circularity (average value).
原画像は、細胞または細胞集塊の形状が現れていれば足り、染色や蛍光試薬を用いない明視野撮像により得られるものでよい。このため、試薬の添加や染色、蛍光撮像のための設備が不要であり、撮像に要する手間およびコストを抑えることが可能である。 The original image only needs to show the shape of cells or cell aggregates, and may be obtained by bright field imaging without using staining or fluorescent reagents. Therefore, there is no need for equipment for addition of reagents, staining, or fluorescence imaging, and it is possible to reduce the effort and cost required for imaging.
本発明に係る薬効評価方法のうち、少なくとも、取得された原画像からオブジェクトを抽出する工程、オブジェクトの円形度を算出する工程、および、被験物質の細胞に及ぼす効力を判定する工程については、コンピュータをその実行主体とすることが可能なものである。この意味において、本発明は、コンピュータに上記処理を実行させるためのコンピュータプログラムとして実現することが可能である。また、当該コンピュータプログラムを記録した記録媒体として実現することも可能である。 In the drug efficacy evaluation method according to the present invention, at least the step of extracting an object from the acquired original image, the step of calculating the circularity of the object, and the step of determining the efficacy of the test substance on cells are performed using a computer. It is possible to have the person as the execution entity. In this sense, the present invention can be realized as a computer program for causing a computer to execute the above processing. Moreover, it is also possible to realize it as a recording medium that records the computer program.
以上のように、本発明によれば、明視野撮像された試料の画像から、被験物質の濃度とそれに対応する細胞の形状変化との関係が定量的に示される。その結果に基づき、被験物質が細胞に及ぼす効力についての客観的な評価が可能である。 As described above, according to the present invention, the relationship between the concentration of a test substance and the corresponding change in the shape of cells can be quantitatively shown from an image of a sample obtained by bright field imaging. Based on the results, it is possible to objectively evaluate the efficacy of the test substance on cells.
以下、本発明にかかる薬効評価方法の一実施形態について説明する。ここでは、薬効評価の一例として、チャイニーズハムスター卵巣細胞(CHO細胞)に百日咳菌が産生する百日咳毒素を被験物質として作用させた場合の薬効を評価するケースについて説明する。なお、ここでいう「薬効」は、被験物質が細胞に対し何らかの変化を起こさせる能力を指し、その変化は細胞にとって好ましいものと好ましくないものとの双方を含む概念である。したがって、このケースでは百日咳毒素が細胞に与える特異的な形態変化が「薬効」に該当する。 Hereinafter, one embodiment of the drug efficacy evaluation method according to the present invention will be described. Here, as an example of drug efficacy evaluation, a case will be described in which the drug efficacy is evaluated when pertussis toxin produced by Bordetella pertussis is made to act as a test substance on Chinese hamster ovary cells (CHO cells). Note that "medicinal efficacy" as used herein refers to the ability of a test substance to cause some kind of change in cells, and the concept of such change includes both what is favorable and what is unfavorable for cells. Therefore, in this case, the specific morphological changes that pertussis toxin causes on cells correspond to "medicinal effects."
通常の培養状態では、ある細胞種の細胞または細胞集塊は二次元的には概略円形、三次元的には概略球形の形状を有する。しかしながら、百日咳毒素の薬効によりその形状が乱れてくる。また、通常は細胞種に特有の形状を有する細胞または細胞集塊であるが薬効によってより丸い形状となるケースもある。従来は顕微鏡等を用いた目視観察により総合的に細胞集塊の形状の乱れの有無が判定されてきたが、観察者の主観や観察視野の設定による判定ばらつきが避けられない。本実施形態は、この問題を解消して客観的な判定を可能とするものである。 Under normal culture conditions, cells or cell clusters of a certain cell type have a generally circular shape in two dimensions and a roughly spherical shape in three dimensions. However, due to the medicinal effects of pertussis toxin, its shape becomes disordered. In addition, although cells or cell aggregates usually have a shape specific to the cell type, there are cases where the shape becomes more rounded depending on the medicinal effect. Conventionally, the presence or absence of disorder in the shape of cell aggregates has been comprehensively determined by visual observation using a microscope or the like, but variations in the determination due to the subjectivity of the observer and the setting of the observation field are unavoidable. This embodiment solves this problem and enables objective determination.
ただし、本発明の適用対象はこれに限定されず、種々の細胞と被験物質との組み合わせに対して適用することが可能である。特に、上記例のように通常は略円形または略球形である細胞または細胞集塊の形状が薬効により乱れるケース、あるいは逆に通常は細胞種に特有の形状である細胞または細胞集塊が薬効により丸くなるケースにおいて、本発明の薬効評価方法は有効である。本実施形態で採り上げた百日咳毒素は、通常は扁平上の細胞が球状に変化し、細胞集塊を形成する。 However, the present invention is not limited to this, and can be applied to various combinations of cells and test substances. In particular, as in the above example, the shape of cells or cell aggregates that are normally approximately circular or spherical is disrupted by the drug effect, or conversely, cells or cell aggregates that normally have a cell type-specific shape are disrupted by the drug effect. In the case of rounding, the drug efficacy evaluation method of the present invention is effective. In the pertussis toxin used in this embodiment, normally squamous cells change into spherical shapes to form cell aggregates.
図1は本実施形態の薬効評価方法を示すフローチャートである。また、図2は試料の作製処理を示すフローチャートである。図1に示すように、この薬効評価方法では最初に複数の試料が明視野撮像されて原画像が取得される(ステップS101)。各試料は例えば以下のようにして作製される。図2に示すように、例えばウェルプレートに設けられた複数のウェルに、適宜の培地がそれぞれ注入される(ステップS201)。各ウェルに実験対象となる細胞が播種され、所定の培養条件で培養される(ステップS202)。 FIG. 1 is a flowchart showing the drug efficacy evaluation method of this embodiment. Further, FIG. 2 is a flowchart showing the sample preparation process. As shown in FIG. 1, in this drug efficacy evaluation method, a plurality of samples are first bright-field imaged to obtain original images (step S101). Each sample is produced, for example, as follows. As shown in FIG. 2, appropriate medium is injected into a plurality of wells provided in, for example, a well plate (step S201). Cells to be experimented are seeded in each well and cultured under predetermined culture conditions (step S202).
適切な培養条件下で一定期間培養されることで細胞は増殖し、ある種の細胞では互いに凝集して細胞コロニーを形成する。以下において、特に断りなく「細胞」というとき、単独で存在する細胞と、複数の細胞が凝集して形成された細胞コロニーとの双方を指すものとする。また、「細胞コロニー」というとき、一般的には複数の細胞が凝集したものを指すが、単独で存在する細胞をその概念から排除するものではない。 When cells are cultured for a certain period of time under appropriate culture conditions, they proliferate, and some types of cells aggregate with each other to form cell colonies. In the following, unless otherwise specified, the term "cell" refers to both a single cell and a cell colony formed by aggregation of a plurality of cells. Furthermore, the term "cell colony" generally refers to an aggregate of multiple cells, but does not exclude cells existing singly from the concept.
こうして細胞が培養された各ウェルに対し、所定濃度の被験物質がそれぞれ接種されることにより(ステップS203)、試料が作製される。同じ条件で培養された細胞に対し、互いに異なる濃度の被験物質が接種される。ウェルごとに被験物質の濃度を異ならせれば、1つのウェルプレート上で複数の試料を作製することができる。例えば、被験物質の濃度が一定の比率で変化する希釈系列に沿った濃度の割り当てとすることができる。具体的な数値例については後述する。 A sample is prepared by inoculating a test substance at a predetermined concentration into each well in which cells are cultured in this manner (step S203). Cells cultured under the same conditions are inoculated with different concentrations of test substances. By varying the concentration of the test substance in each well, multiple samples can be prepared on one well plate. For example, concentrations can be assigned along a dilution series in which the concentration of the test substance changes at a constant rate. Specific numerical examples will be described later.
こうして作製された試料のそれぞれについて明視野撮像が行われることで、各試料に対応する複数の原画像が取得される(ステップS101)。原画像は各細胞コロニーの形状が検出できれば足り、したがって事前の染色や蛍光撮像等を必要としない。撮像は、顕微鏡等を用いてウェル中の試料の一部を撮像するものであってもよいが、1つのウェル全体を撮像視野に収めたものであることがより好ましい。というのは、試料作製におけるばらつき、具体的には播種時の細胞の分布状態やその後の培養の進行状況、被験物質の注入時の広がり方等のばらつきにより、1つのウェル内でも位置により薬効の現れ方が異なる場合があるからである。 Bright-field imaging is performed for each of the samples thus prepared, thereby obtaining a plurality of original images corresponding to each sample (step S101). The original image only needs to be able to detect the shape of each cell colony, so prior staining, fluorescence imaging, etc. are not required. The imaging may be performed by imaging a part of the sample in the well using a microscope or the like, but it is more preferable that the entire well be included in the imaging field of view. This is because, due to variations in sample preparation, specifically variations in the distribution of cells at the time of seeding, the subsequent progress of culture, and the way the test substance spreads during injection, drug efficacy may vary depending on location within a single well. This is because the appearance may be different.
ウェルの一部だけを撮像視野に収めた撮像では、画像が当該試料の典型的な状態を表すものとならないことがあり得る。後述するように、この実施形態では、撮像時にはウェル全体を撮像しておき、これにより得られた原画像から適切な領域を選択して評価を行うようにしているので、不適切な視野選択に起因する誤判定を防止することが可能である。 When imaging only a portion of the well within the field of view, the image may not represent the typical state of the sample. As described later, in this embodiment, the entire well is imaged at the time of imaging, and an appropriate area is selected from the resulting original image for evaluation, which prevents inappropriate field of view selection. It is possible to prevent misjudgments caused by this.
次のステップS102からS105までの処理は、試料ごとに撮像された原画像の各々に対してそれぞれ実行される。ステップS102では、各試料について取得された原画像の各々から、細胞コロニーに相当するオブジェクトが抽出される。その抽出方法については特に限定されず、画像を細胞コロニーに相当する領域とそれ以外の領域とに区分する種々の方法、例えば適応的閾値法およびエッジ検出法などの公知の二値化処理を適用可能である。培養の過程で細胞コロニーから遊離した細胞や老廃物(デブリ)等もオブジェクトとして検出され得るが、オブジェクトの形状や濃度に基づいてこれらをできるだけ排除し、細胞コロニーに相当するオブジェクトのみが抽出されることがより好ましい。そのような方法についても各種の公知例があるためここでは説明を省略する。 The processes from the next steps S102 to S105 are executed for each original image captured for each sample. In step S102, objects corresponding to cell colonies are extracted from each original image acquired for each sample. The extraction method is not particularly limited, and various methods of dividing the image into areas corresponding to cell colonies and other areas may be applied, such as known binarization processing such as adaptive thresholding and edge detection. It is possible. Cells and waste products (debris) released from cell colonies during the culture process can also be detected as objects, but these are eliminated as much as possible based on the shape and concentration of the objects, and only objects corresponding to cell colonies are extracted. It is more preferable. Since there are various known examples of such methods, their explanation will be omitted here.
次に、画像中のオブジェクトの分布状態に基づいて、適切な視野の選択が行われる(ステップS104)。前述したように、1つのウェルを撮像した原画像には、試料作製時のばらつきに起因して、評価の対象として適切な領域と不適切な領域とが混在し得る。そこで、原画像をいくつかのブロック画像に分割し、その中から評価の対象として適切なブロック画像を選択する。このような処理は、ウェル内の互いに異なる一部領域をそれぞれ撮像視野に収めた複数の顕微鏡画像から、評価に適した視野で撮像された画像を選択するのと等価である。そのため、この処理を視野選択と称する。 Next, an appropriate field of view is selected based on the distribution state of objects in the image (step S104). As described above, the original image of one well may contain a mixture of regions that are appropriate for evaluation and regions that are inappropriate for evaluation due to variations during sample preparation. Therefore, the original image is divided into several block images, and an appropriate block image is selected from among them as the target for evaluation. Such processing is equivalent to selecting an image captured in a field of view suitable for evaluation from a plurality of microscope images in which different partial regions within the well are respectively captured in the field of view. Therefore, this process is called visual field selection.
細胞コロニーの形状に基づく評価においては、評価に供される視野(ブロック画像)中に、適度な大きさを有する複数の細胞コロニーが適度の密度で分布している状態が理想的である。このような条件に適合するブロック画像を選択するために、この実施形態では、ブロック画像内に占めるオブジェクトの総面積と、オブジェクト間の距離とを指標とする。ブロック画像内においてオブジェクトが占める面積の比率は、細胞培養の技術分野においては「コンフルエンシー」として知られる概念であり、培養の進行状況を表す指標として用いられる。 In evaluation based on the shape of cell colonies, it is ideal that a plurality of cell colonies of appropriate size are distributed at an appropriate density in the field of view (block image) subjected to evaluation. In order to select a block image that meets these conditions, in this embodiment, the total area of objects occupying the block image and the distance between objects are used as indicators. The ratio of the area occupied by an object within a block image is a concept known as "confluency" in the technical field of cell culture, and is used as an indicator of the progress of culture.
具体的には、多くの細胞コロニーがあってもそれぞれが小さいものであれば総面積は小さくなるし、逆に細胞コロニーの数が少なくても個々のコロニーが大きいものであれば総面積は大きくなる。適度の大きさの細胞コロニーが適度の数含まれるためには、コンフルエンシーの値が所定の適正範囲内にあることが好ましい。 Specifically, even if there are many cell colonies, if each colony is small, the total area will be small; conversely, even if there are few cell colonies, if each colony is large, the total area will be large. Become. In order to contain an appropriate number of cell colonies of appropriate size, the confluency value is preferably within a predetermined appropriate range.
また、オブジェクト間の距離は、複数の細胞コロニーが互いに離隔しているか接しているかを表す指標である。ブロック画像内では複数の細胞コロニーが互いに孤立した状態であることが好ましい。というのは、細胞コロニー同士が接した状態では、それらが1つのオブジェクトとして検出されてしまうと個々のコロニーの形状を正しく評価することができず、誤判定の原因となるからである。また、オブジェクト間が離れすぎていると1つのブロック画像内に存在するオブジェクトの数が少なくなり、後の統計処理における精度が低下する。したがって、オブジェクト間の距離についても適正な範囲がある。 Further, the distance between objects is an index representing whether a plurality of cell colonies are separated from each other or in contact with each other. It is preferable that a plurality of cell colonies be isolated from each other within a block image. This is because when cell colonies are in contact with each other, if they are detected as a single object, the shape of each colony cannot be correctly evaluated, leading to erroneous determination. Furthermore, if the objects are too far apart, the number of objects existing in one block image will decrease, and the accuracy in subsequent statistical processing will decrease. Therefore, there is also an appropriate range for the distance between objects.
図3は視野選択処理を示すフローチャートである。また、図4は処理過程における画像の例を模式的に示す図である。図3に示す処理は、上記原理に基づき適切な視野を選択するための処理である。最初に、オブジェクト抽出後の画像が複数のブロック画像に分割される(ステップS301)。図4(a)は、複数のオブジェクトを含む画像Iaが破線により4分割された例を示している。ただし、原画像の分割数はこれに限定されず任意である。 FIG. 3 is a flowchart showing the visual field selection process. Further, FIG. 4 is a diagram schematically showing an example of an image in the processing process. The process shown in FIG. 3 is a process for selecting an appropriate field of view based on the above principle. First, the image after object extraction is divided into a plurality of block images (step S301). FIG. 4A shows an example in which an image Ia including a plurality of objects is divided into four parts by broken lines. However, the number of divisions of the original image is not limited to this and is arbitrary.
そして、各ブロック画像に含まれるオブジェクトの重心位置が特定される(ステップS302)。画像オブジェクトの重心を求める方法は公知であり、ここでも公知の方法を適用することが可能である。続いて、各オブジェクトの重心を要素とする点集合に対してデローネイ(Delaunay)三角形分割が実行される(ステップS303)。デローネイ三角形分割は、各オブジェクトの重心を母点とするボロノイ(Voronoi)分割の双対に当たる概念であり、本実施形態のブロック画像に適用されたとき、三角形の各辺は隣り合う2つのオブジェクトの重心間を結ぶように生成される。したがって、各辺の長さは隣り合う2つのオブジェクトの重心間の距離を表すことになる。 Then, the position of the center of gravity of the object included in each block image is specified (step S302). The method of determining the center of gravity of an image object is known, and the known method can be applied here as well. Next, Delaunay triangulation is performed on a point set whose elements are the centroids of each object (step S303). Delaunay triangulation is a concept that corresponds to the duality of Voronoi triangulation in which the center of gravity of each object is the generating point, and when applied to the block image of this embodiment, each side of the triangle is the center of gravity of two adjacent objects. Generated to connect between. Therefore, the length of each side represents the distance between the centroids of two adjacent objects.
図4(b)の画像Ibは、図4(a)の画像Iaを分割した4つのブロック画像のうち右上のものについて、含まれる各オブジェクトの輪郭および重心をそれぞれ点線および黒丸印で、またデローネイ三角形分割により生成された三角形の辺を実線で示したものである。この図から明らかなように、各三角形の辺は隣り合うオブジェクト間の重心同士を結ぶものであって、その長さは重心間の距離を表す。言い換えれば、このようにデローネイ三角形分割の結果として重心間が結ばれるオブジェクト同士が「互いに隣り合うオブジェクト」であると一義的にみなすことができる。なお、図4および後述の図5は分割の概念を説明するための模式図であって、必ずしも正しい分割結果を示すものではない。 Image Ib in FIG. 4(b) is the upper right one of the four block images obtained by dividing image Ia in FIG. The sides of triangles generated by triangulation are shown by solid lines. As is clear from this figure, the sides of each triangle connect the centroids of adjacent objects, and the length represents the distance between the centroids. In other words, objects whose centers of gravity are connected as a result of Delaunay triangulation can be uniquely considered to be "mutually adjacent objects." Note that FIG. 4 and FIG. 5, which will be described later, are schematic diagrams for explaining the concept of division, and do not necessarily show correct division results.
例えば、デローネイ三角形の1つの辺S1によって結ばれるオブジェクトOB1,OB2や、辺S2によって結ばれるオブジェクトOB2,OB3は、それぞれ互いに隣り合うオブジェクトの対をなすものとみなすことができ、それらのオブジェクト間の距離はそれぞれ辺S1,S2の長さにより表される。一方、単一の辺で結ばれないオブジェクトOB1,OB3は、互いに隣り合うものとはみなされない。 For example, objects OB1 and OB2 connected by one side S1 of the Delaunay triangle, and objects OB2 and OB3 connected by side S2, can be regarded as a pair of adjacent objects, and the relationship between these objects is The distances are represented by the lengths of sides S1 and S2, respectively. On the other hand, objects OB1 and OB3 that are not connected by a single edge are not considered to be adjacent to each other.
このことは、各オブジェクトの重心を母点としてボロノイ分割を行った結果、互いに接するボロノイセルのそれぞれに属する重心に対応するオブジェクトの対を「互いに隣り合う」ものとみなすことと等価である。 This is equivalent to considering a pair of objects corresponding to the centroids of Voronoi cells that are in contact with each other as "adjacent to each other" as a result of performing Voronoi division using the centroid of each object as a generating point.
複数のオブジェクトが互いに離隔して分散している状態では、隣り合うオブジェクト対の間の距離が比較的大きい。またその距離は、各オブジェクトが概ね一様に分散していれば、各オブジェクト対の間でさほど大きく異ならないと考えられる。つまり、デローネイ三角形の辺の長さと、これを母集団と考えたときの標準偏差の値とには、それぞれ適正な範囲がある。言い換えれば、これらの値はオブジェクトの分散の度合いを示す指標である。そこで、各辺の長さに加えて、辺の長さを母集団とする標準偏差の値を求めておく(ステップS304)。 In a state where a plurality of objects are separated from each other and dispersed, the distance between adjacent pairs of objects is relatively large. Further, it is considered that the distances do not differ greatly between each pair of objects if the objects are generally uniformly distributed. In other words, there are appropriate ranges for the length of the sides of the Delaunay triangle and the value of the standard deviation when considering this as a population. In other words, these values are indicators of the degree of object dispersion. Therefore, in addition to the length of each side, the value of the standard deviation with the length of the sides as a population is calculated (step S304).
また、前述のように、良好な状態に培養され観察に適した試料の画像では、画像中で細胞コロニーの領域が占める面積の比率(コンフルエンシー)に対しても適正な範囲がある。そこで、ブロック画像の面積に対するオブジェクトの総面積の比についても算出しておく(ステップS305)。 Further, as described above, in an image of a sample that has been cultured in good condition and is suitable for observation, there is an appropriate range for the ratio of the area occupied by the cell colony region in the image (confluency). Therefore, the ratio of the total area of the object to the area of the block image is also calculated (step S305).
こうして求められるパラメータ、すなわち細胞コロニー間の距離(すなわちデローネイ三角形の辺の長さ)の平均値と、その標準偏差と、ブロック画像における細胞コロニーの面積比率とに対し、適正と見なせる範囲が予め設定される。それらにより特定される条件を満たすブロック画像が、評価に適したブロック画像として選択される(ステップS306)。こうして選択されるブロック画像の領域を、原画像中の「評価対象領域」と称することとする。 The range that can be considered appropriate is set in advance for the parameters thus obtained, namely the average value of the distance between cell colonies (i.e. the length of the sides of the Delaunay triangle), its standard deviation, and the area ratio of the cell colonies in the block image. be done. A block image that satisfies the conditions specified by them is selected as a block image suitable for evaluation (step S306). The area of the block image selected in this way will be referred to as the "evaluation target area" in the original image.
例えば、百日咳毒素が接種された細胞コロニーの画像に関する発明者の知見では、1000ピクセル程度を1辺のサイズとするブロック画像に対して、コンフルエンシーの値の好ましい範囲は14%ないし30%、細胞コロニー間距離の好ましい範囲は100ピクセルないし130ピクセル、その標準偏差の好ましい範囲は50ピクセルないし65ピクセル程度である。1つのブロック画像について求められるパラメータの値がいずれもこれらの適正範囲内にあるとき、当該ブロック画像は「評価対象領域」として利用可能である。 For example, according to the inventor's knowledge regarding images of cell colonies inoculated with pertussis toxin, the preferred range of confluency values for block images with a side size of approximately 1000 pixels is 14% to 30%, A preferable range of the distance between colonies is 100 pixels to 130 pixels, and a preferable range of the standard deviation thereof is about 50 pixels to 65 pixels. When the values of the parameters determined for one block image are all within these appropriate ranges, the block image can be used as an "evaluation target area."
このような条件を満たすブロック画像が複数存在することも当然に考えられる。その場合、それらの全てが評価対象領域とされてもよく、またそれらのうち一部が評価対象領域に設定されてもよい。 Naturally, it is conceivable that there are a plurality of block images that satisfy such conditions. In that case, all of them may be set as the evaluation target area, or some of them may be set as the evaluation target area.
図5は評価対象領域として適切なブロック画像と不適切なブロック画像との例を模式的に示す図である。図5(a)は評価対象領域として適当なブロック画像の例であり、デローネイ三角形分割の結果として得られる三角形の辺の長さのばらつきが小さい。一方、図5(b)の例では、長さの大きく異なる辺が混在しており、そのばらつきは大きい。このようなブロック画像は評価対象領域として適当でない。 FIG. 5 is a diagram schematically showing examples of block images that are appropriate as evaluation target regions and block images that are inappropriate. FIG. 5(a) is an example of a block image suitable as an evaluation target area, and the variation in the side lengths of triangles obtained as a result of Delaunay triangulation is small. On the other hand, in the example of FIG. 5(b), there are sides with widely different lengths, and the variation is large. Such a block image is not suitable as an evaluation target area.
図5(c)はある原画像に対する視野選択の結果を例示する図である。ここでは1つの原画像を16分割し、分割後のブロック画像について各パラメータ、すなわち細胞コロニー間の距離の平均値と、その標準偏差と、細胞コロニーの面積比率とを求めた。これらの値がいずれも上記した適正範囲内にあるブロック画像(ブロックNo.1~8)は、評価対象領域に適したものとされる。一方、いずれかのパラメータが適正範囲外にあるもの(ブロックNo.9~16)は、評価対象領域に適さないものとされる。なお、ブロック番号(ブロックNo.)は図5(c)において各ブロック画像を区別するために便宜的に付した符号であり、例えば原画像中の配列のような実質的な意味を有する数字ではない。 FIG. 5C is a diagram illustrating the result of visual field selection for a certain original image. Here, one original image was divided into 16, and each parameter, that is, the average value of the distance between cell colonies, its standard deviation, and the area ratio of the cell colonies, was determined for each block image after the division. Block images (block Nos. 1 to 8) whose values are all within the above-mentioned appropriate ranges are considered suitable for the evaluation target area. On the other hand, blocks (blocks No. 9 to 16) in which any parameter is outside the appropriate range are considered to be unsuitable for the evaluation target area. Note that the block number (Block No.) is a code added for convenience to distinguish each block image in FIG. do not have.
このように、1つの原画像から取り出されるブロック画像でも、位置によって評価対象領域としての適性は大きく異なる。したがって、試料全体からランダムに、あるいは主観的に選択された一部の視野のみを評価対象とする場合、不適切な選択結果が誤判定を招くおそれがある。本実施形態では、上記のように各パラメータの値が一定以上のスコアを示すブロック画像を評価対象領域の候補とするので、不適切な視野選択に起因する誤判定は避けられる。 In this way, even if a block image is extracted from one original image, its suitability as an evaluation target region varies greatly depending on its position. Therefore, when only a part of the visual field randomly or subjectively selected from the entire sample is to be evaluated, an inappropriate selection result may lead to an erroneous determination. In this embodiment, as described above, block images whose values for each parameter have a score of a certain value or higher are candidates for the evaluation target area, so that erroneous determinations due to inappropriate visual field selection can be avoided.
図1に戻って薬効評価方法の説明を続ける。ステップS104以降の処理は、評価対象領域とされたブロック画像に対して実行される。評価対象領域中に存在するオブジェクトについて、その絞り込みが行われる(ステップS104)。細胞コロニーに相当するものとして抽出されたオブジェクトの中にも、形状の評価に適さないものが含まれ得る。例えば、細胞コロニーを構成する細胞の数が多いほど全体としての輪郭形状は個々の細胞の形状に依存しないものとなるが、極めて少数の細胞で構成された細胞コロニーでは、その輪郭は個々の細胞の形状を強く反映したものとなる。また、複数の細胞コロニーが互いに接しており、これらが全体として単一のオブジェクトとして検出される場合、例えば個々の細胞コロニーは円形であっても全体としての輪郭はいびつなものとなる。 Returning to FIG. 1, the explanation of the drug efficacy evaluation method will be continued. The processes after step S104 are executed on the block image that is the evaluation target area. The objects existing in the evaluation target area are narrowed down (step S104). Objects extracted as corresponding to cell colonies may also include objects that are not suitable for shape evaluation. For example, the larger the number of cells that make up a cell colony, the more the overall outline shape becomes independent of the shape of each individual cell, but in a cell colony that is made up of an extremely small number of cells, the outline becomes smaller depending on the shape of each individual cell. It strongly reflects the shape of. Further, if a plurality of cell colonies are in contact with each other and are detected as a single object as a whole, the outline of the whole will be distorted even if the individual cell colonies are circular, for example.
後述するように、この実施形態では細胞コロニーの円形度の平均値を薬効の指標として用いる。そのため、上記のように薬効とは無関係な原因で本来の形状から大きく逸脱する形状の細胞コロニーに対応するオブジェクトは誤差要因となるため、評価対象から除外する必要がある。実験対象の細胞の種類が既知であれば、個々の細胞の大きさや適正な細胞コロニーの大きさについても予め見積もることが可能である。そこで、それらの知見から考えて明らかに小さすぎるオブジェクトおよび大きすぎるオブジェクトについては対象から除外すべきである。 As described below, in this embodiment, the average value of the circularity of cell colonies is used as an index of drug efficacy. Therefore, as mentioned above, objects corresponding to cell colonies whose shapes greatly deviate from their original shapes due to causes unrelated to drug efficacy become a source of error and must be excluded from evaluation targets. If the type of cells to be experimented with is known, it is possible to estimate in advance the size of individual cells and the appropriate size of a cell colony. Therefore, considering these findings, objects that are clearly too small or too large should be excluded from the target.
オブジェクトの面積に適正範囲を設定し、これから外れる大きさのオブジェクトを除外することにより、算出の対象に含まれるオブジェクトを絞り込むことができる。ここでは、発明者の知見に基づき、細胞3個分相当の面積から180個分相当の面積までのオブジェクトを算出の対象とする。この範囲から外れる極端に小さいオブジェクトや極端に大きいオブジェクトは算出対象から除外される。なおこれらの数値については適宜変更可能である。 By setting an appropriate range for the area of objects and excluding objects whose size deviates from this range, it is possible to narrow down the objects included in the calculation. Here, based on the inventor's knowledge, objects with an area equivalent to 3 cells to an area equivalent to 180 cells are subject to calculation. Extremely small objects or extremely large objects that fall outside this range are excluded from calculation targets. Note that these numerical values can be changed as appropriate.
こうして絞り込まれたオブジェクトの各々について、その円形度が求められる(ステップS105)。オブジェクトが如何に円形に近いかを表す計算式としては種々のものがあるが、その基本的な考え方は、オブジェクトが円形であるとき値が1となり、円形から乖離するほど値が小さくなる、というものである。この実施形態では、次式:
C=4πS/L2 … (式1)
で表される円形度Cが採用される。ここで、Sはオブジェクトの面積、Lはその周囲長である。これは各種の円形度の定義のうち最も基本的なものの1つである。
The circularity of each object narrowed down in this way is determined (step S105). There are various calculation formulas that express how close to a circle an object is, but the basic idea is that when an object is circular, the value is 1, and the further it deviates from the circle, the smaller the value becomes. It is something. In this embodiment, the following formula:
C=4πS/L 2 ... (Formula 1)
The circularity C expressed by is adopted. Here, S is the area of the object and L is its perimeter. This is one of the most basic definitions of various types of circularity.
これ以外にも、オブジェクトの面積と最長動径とにより表される円形度、オブジェクトの面積とオブジェクトを楕円近似したときの長軸の長さとにより現れる円形度、およびオブジェクトの面積と凸包の面積との比により表される凸型度などによる表現も考えられる。ただし、発明者が各種実験で得た知見によれば、上記(式1)による方法が、計算が簡単でありながら良好な結果が得られるという点で優れている。 In addition to this, circularity is expressed by the area of the object and the longest radius, circularity is expressed by the area of the object and the length of the major axis when the object is approximated as an ellipse, and the area of the object and the area of the convex hull. It is also possible to express the degree of convexity expressed by the ratio of . However, according to the knowledge obtained by the inventor through various experiments, the method according to the above (Formula 1) is superior in that calculation is simple and good results can be obtained.
オブジェクトごとに求められた円形度の値から、さらに評価対象領域内での円形度の平均値が求められる(ステップS106)。オブジェクトの形状は個々に異なっており、それらを統計的に処理することで、形状の個体ばらつきに起因する判定誤差を抑えることができる。その効果を高めるために、評価対象領域内に十分な数のオブジェクトが含まれていることが望ましい。上記した視野選択処理はこの目的にも叶うものである。以下では、こうして求められる円形度の平均値を「平均円形度」と称することとする。 From the circularity values determined for each object, an average value of circularity within the evaluation target area is further determined (step S106). The shapes of objects are individually different, and by statistically processing them, it is possible to suppress judgment errors caused by individual variations in shape. In order to enhance its effectiveness, it is desirable that a sufficient number of objects be included within the evaluation target area. The visual field selection process described above also serves this purpose. Hereinafter, the average value of circularity obtained in this manner will be referred to as "average circularity."
良好な培養環境下で扁平状あるいは不定形となる細胞コロニーにおいては、被験物質の薬効があると平均円形度も比較的大きな(1に近い)値に上昇する。一方で、被験物質の薬効がなく形状に変化がないと、平均円形度は低い値となる。薬効が大きいほど平均円形度は大きくなるから、平均円形度は薬効の大きさを示す指標となり得る。同一の被験物質であれば、高濃度の試料ほど薬効が大きくなり平均円形度の上昇が顕著となるはずである。一方、濃度によって平均円形度にあまり変わりがなければ、当該被験物質の薬効が小さいと考えられる。逆に、薬効により丸く凝集する細胞コロニーでは、被験物質の薬効の大きさに伴い円形度も大きくなる。これらのことから、被験物質の濃度に対する平均円形度の変化態様に基づいて、被験物質の薬効の有無を客観的に判定することができる(ステップS107)。 In a cell colony that becomes flat or irregularly shaped under a good culture environment, the average circularity increases to a relatively large value (close to 1) when the test substance has a medicinal effect. On the other hand, if the test substance has no medicinal effect and there is no change in shape, the average circularity will be a low value. Since the greater the medicinal efficacy, the greater the average circularity, the average circularity can be an indicator of the magnitude of the medicinal efficacy. For the same test substance, the higher the concentration of the sample, the greater the medicinal efficacy and the more pronounced the increase in average circularity. On the other hand, if the average circularity does not change much depending on the concentration, it is considered that the medicinal efficacy of the test substance is small. Conversely, in cell colonies that aggregate roundly due to drug efficacy, the degree of circularity increases with the magnitude of the drug efficacy of the test substance. From these facts, it is possible to objectively determine whether or not the test substance has a medicinal effect based on the change in the average circularity with respect to the concentration of the test substance (step S107).
図6は本実施形態による薬効評価の事例を示す図である。図6(a)に示すように、被験物質の濃度を半分ずつ下げてゆく希釈系列で独立に作製された2系列の試料について、平均円形度の変化を求めた。図に示されるように被験物質の濃度と平均円形度の値との間には明らかな相関性があり、濃度が高いほど平均円形度は上昇した。また2つの系列の間で数値に大きな差はなく、再現性があることが示されている。 FIG. 6 is a diagram showing an example of drug efficacy evaluation according to this embodiment. As shown in FIG. 6(a), changes in average circularity were determined for two series of samples independently prepared in a dilution series in which the concentration of the test substance was lowered by half. As shown in the figure, there was a clear correlation between the concentration of the test substance and the average circularity value, and the higher the concentration, the higher the average circularity. Furthermore, there was no large difference in the numerical values between the two series, indicating that they were reproducible.
図6(b)に示すグラフは、被験物質の濃度変化に伴う平均円形度の変化を示している。横軸は、この希釈系列において被験物質の濃度が高い順に付された試料番号により表されている。なお試料番号8は被験物質が接種されていない試料である。2つの系列の平均を取ったグラフを視察すると、試料番号1~4までの折れ線と4~8までの折れ線とで様子が異なっている。傾きが大きく変化した直後の試料番号4~5の区間は円形度にあまり差がない。このことから、薬効の有無を判定する閾値をこの範囲(0.0063~0.0031U/ml)におくことができる。
The graph shown in FIG. 6(b) shows the change in average circularity as the concentration of the test substance changes. The horizontal axis is represented by sample numbers assigned in descending order of the concentration of the test substance in this dilution series. Note that
他の評価方法、具体的には、複数の熟練者がそれぞれ複数回の慎重な目視観察を行うことによって判定された結果では、被験物質の薬効が認められて陽性と判定されるときの被験物質の濃度は、0.0031U/ml以上であった。これは上記結果とよく一致している。これらのことから、任意の濃度の被験物質を接種された試料、あるいは被験者から採取された標本を培養した試料等の未知の試料についても、上記方法を用いて被験物質の薬効の有無を判定することができる。具体的には、例えば以下のようにすることができる。 Other evaluation methods, specifically, results determined by careful visual observation multiple times by multiple experts, indicate that the test substance has a medicinal effect and is determined to be positive. The concentration of was 0.0031 U/ml or more. This is in good agreement with the above results. For these reasons, the above method can be used to determine whether or not the test substance has a medicinal effect, even for unknown samples such as samples inoculated with a test substance at any concentration or samples obtained by culturing specimens collected from subjects. be able to. Specifically, for example, it can be done as follows.
図7は未知の試料に対する薬効評価方法を示すフローチャートである。基本的な処理は図1に記載のものと共通しており、共通の処理内容に対しては共通のステップ番号を付して説明を省略することとする。この処理では、事前の実験により平均円形度の値に対し閾値が予め設定されているものとする。上記した事例の場合には、例えば試料番号5に対応する平均円形度の値(約0.3)を閾値として設定しておくことができる。
FIG. 7 is a flowchart showing a method for evaluating drug efficacy for unknown samples. The basic processing is the same as that shown in FIG. 1, and the common processing contents will be given common step numbers and the explanation will be omitted. In this process, it is assumed that a threshold value has been set in advance for the value of average circularity through prior experiments. In the case described above, for example, the average circularity value (approximately 0.3) corresponding to sample
最初に評価の対象となる未知試料の明視野画像が原画像として取得される(ステップS401)。未知試料としては、未知の濃度の被験物質が接種された試料、あるいは、被験体から採取された標本を培養した試料であって被験物質と同種の化学物質が作用した可能性のあるもの等を用いることができる。この試料に対し上記処理と同様にステップS102~S106を実行することで、未知試料の画像における細胞コロニーの平均円形度が求められる。この平均円形度の値と閾値との比較に基づき、薬効の有無を判定することが可能である。すなわち、求められた平均円形度が閾値より高いとき薬効がある(陽性)と判定することができる。 First, a bright field image of an unknown sample to be evaluated is acquired as an original image (step S401). Unknown samples include samples that have been inoculated with a test substance at an unknown concentration, or samples that have been cultured from specimens collected from a subject and may have been exposed to the same chemical substance as the test substance. Can be used. By performing steps S102 to S106 on this sample in the same manner as the above processing, the average circularity of the cell colony in the image of the unknown sample is determined. Based on the comparison between this average circularity value and a threshold value, it is possible to determine the presence or absence of medicinal efficacy. That is, when the calculated average circularity is higher than the threshold value, it can be determined that there is a medicinal effect (positive).
このようにすれば、熟練者による判定の手間を要せず、かつその先入観等に影響されず客観的に、しかもより短い時間で、熟練者と同等の判定結果を得ることが可能である。例えば、患者から採取された標本が病原菌あるいはそれが産生する毒素の影響を受けているか否かをこの技術で判定することにより、患者がその病原菌または当該毒素産生性の病原体に感染しているか等の診断を効率的に行うことが可能となる。 In this way, it is possible to objectively obtain the same judgment result as an expert in a shorter time without requiring the trouble of judgment by an expert and without being influenced by his/her biases. For example, by using this technology to determine whether a specimen collected from a patient is affected by a pathogen or the toxin it produces, it can be determined whether the patient is infected with the pathogen or the toxin-producing pathogen. This makes it possible to efficiently diagnose.
図8は本実施形態の薬効評価処理の実行主体の構成を例示する図である。図8(a)は撮像機能を有さない一般的なコンピュータ装置による構成例、図8(b)はさらに撮像機能を追加した構成例である。これらはいずれも、本実施形態の薬効評価処理の実行主体として機能し得るものである。 FIG. 8 is a diagram illustrating the configuration of the entity that executes the drug efficacy evaluation process of this embodiment. FIG. 8(a) is an example of a configuration using a general computer device that does not have an imaging function, and FIG. 8(b) is an example of a configuration in which an imaging function is further added. Any of these can function as an execution entity of the drug efficacy evaluation process of this embodiment.
図8(a)に示すコンピュータ装置1aは、例えばパーソナルコンピュータとして一般的な構成を有するものであり、CPU(Central Processing Unit)10、メモリ14、ストレージ15、入力デバイス16、表示部17、インターフェース18およびディスクドライブ19などを備えている。
A
CPU10は、予め用意された制御プログラムを実行することで、上記した薬効評価処理を実行するための機能ブロックとしての画像処理部11をソフトウェア的に実現する。なお、画像処理部11を実現するための専用ハードウェアが設けられてもよい。メモリ14はCPU10の演算過程で生成される各種データを一時的に記憶する。ストレージ15は、CPU10が実行すべき制御プログラムのほか、原画像の画像データや処理後の画像データ等を長期的に記憶する。
By executing a control program prepared in advance, the
入力デバイス16は、オペレータからの指示入力を受け付けるためのものであり、例えばマウス、キーボードなどを含む。また、表示部17は画像を表示する機能を有する例えば液晶ディスプレイであり、原画像や処理後の画像、オペレータへのメッセージ等種々の情報を表示する。なお、入力デバイスと表示部とが一体化されたタッチパネルが設けられてもよい。
The
インターフェース18は、電気通信回線を介して外部装置との間で各種データ交換を行う。ディスクドライブ19は、画像データや制御プログラム等各種のデータを記録した外部の記録ディスク2を受け入れる。記録ディスクDに記憶された画像データや制御プログラム等は、ディスクドライブ19により読み出され、ストレージ16に記憶される。ディスクドライブ19はコンピュータ装置1内で生成されたデータを記録ディスクDに書き込む機能を備えていてもよい。
The
本実施形態の画像処理をコンピュータ装置1に実行させるための制御プログラムについては、これを記録した記録ディスクDにディスクドライブ19がアクセスして読み出される態様であってもよく、インターフェース18を介して外部装置から与えられる態様であってもよい。
The control program for causing the
また、試料を撮像することで得られる原画像に対応する原画像データについても同様である。試料を明視野撮像しデータ化するための装置は既に実用化されており、コンピュータ装置1aは、それらの撮像装置で撮像された原画像データを受け取って前述した薬効評価処理を実行することができる。原画像データについては、例えばディスクD等の記録媒体を介して受け取ることができるほか、インターフェース18を介した外部装置との通信によって受け取ることもできる。この場合の「原画像を取得する」処理は、他の装置で撮像された原画像データを記録媒体または電気通信回線を介して取得する処理となる。このように、本実施形態の薬効評価処理は、それ自身が撮像機能を持たないコンピュータ装置1aにより実行することが可能である。
The same applies to original image data corresponding to an original image obtained by imaging a sample. Devices for taking bright-field images of samples and converting them into data have already been put into practical use, and the
図8(b)に示す撮像システム1bは、上記したコンピュータ装置1aの構成に撮像部12を付加した構成を有している。この撮像システム1bは、上記コンピュータ装置1aと同様の構成を有するコンピュータ装置が、これとは別体に構成された撮像部12を制御する態様であってもよく、また撮像部12とそれを制御するCPU10等とが一体化された態様であってもよい。この場合の「原画像を取得する」処理は、CPU10が撮像部12を制御して試料の明視野画像を撮像することによって原画像を取得する処理となる。このように、本実施形態の薬効評価処理は、撮像システム1bにその機能の一部として実装することにより実行することも可能である。
The
なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて上述したもの以外に種々の変更を行うことが可能である。例えば、上記実施形態は、特定の細胞に対する被験物質(具体的には百日咳菌が産生する百日咳毒素)の毒性試験に本発明の思想を適用したものであるが、評価対象となる細胞や被験物質は上記に限定されるものではなく任意である。 Note that the present invention is not limited to the embodiments described above, and various changes other than those described above can be made without departing from the spirit thereof. For example, in the embodiment described above, the idea of the present invention is applied to a toxicity test of a test substance (specifically, pertussis toxin produced by Bordetella pertussis) against specific cells. is not limited to the above and is arbitrary.
また、上記実施形態の薬効評価処理(図1)においては、視野選択処理(ステップS103)の後に対象オブジェクトの絞り込み(ステップS104)が実行されているが、これらの順序は逆でもよい。すなわち、上記実施形態では形状の評価に適さない細胞コロニーも対象に含めた状態で視野選択を行い、評価対象領域として選択された視野について対象オブジェクトの絞り込みが行われる。しかしながら、視野選択に先立って、処理に適さないオブジェクトを除外しておいてもよい。 Further, in the drug efficacy evaluation process (FIG. 1) of the above embodiment, narrowing down of target objects (step S104) is performed after the visual field selection process (step S103), but the order may be reversed. That is, in the embodiment described above, visual field selection is performed while including cell colonies that are not suitable for shape evaluation, and target objects are narrowed down for the visual field selected as the evaluation target area. However, prior to visual field selection, objects unsuitable for processing may be excluded.
また例えば、上記実施形態の処理では原画像全体でオブジェクト抽出(ステップS102)を行った上でブロック画像への分割(ステップS301)が実行される。しかしながら、この順序を入れ替えて、分割後のブロック画像内でオブジェクトを抽出するようにしても同様の結果を得ることが可能である。 For example, in the process of the embodiment described above, after object extraction is performed on the entire original image (step S102), division into block images (step S301) is executed. However, it is possible to obtain similar results even if this order is changed and objects are extracted within the divided block image.
また例えば、視野選択処理(図3)において、選出条件となる各パラメータを求める順序は任意である。すなわち、本実施形態では、デローネイ三角形の辺の長さおよびその標準偏差の算出と、コンフルエンシー、つまりブロック画像に占める細胞コロニーの面積比率の算出とがこの順序で行われるが、これらは独立に算出可能であり、その順序は逆であってもよい。 Further, for example, in the visual field selection process (FIG. 3), the order in which each parameter serving as a selection condition is determined is arbitrary. In other words, in this embodiment, the side lengths of the Delaunay triangle and their standard deviations are calculated in this order, and the confluency, that is, the area ratio of the cell colony in the block image, is calculated in this order, but these are independently calculated. can be calculated, and the order may be reversed.
また例えば、上記実施形態の視野選択処理(ステップS103)では、選出条件としてデローネイ三角形の辺の長さおよびその標準偏差、ならびにコンフルエンシーをパラメータとしているが、これらのうち一部が判断に用いられる態様であってもよい。あるいは、評価対象領域としての適性を示す他の指標が選出条件に加えられてもよい。さらには、原画像の全体を評価対象領域とすることとして視野選択処理自体を省く態様も考えられる。 For example, in the visual field selection process (step S103) of the above embodiment, the length of the side of the Delaunay triangle, its standard deviation, and confluency are used as parameters as selection conditions, but some of these are used for the determination. It may be an aspect. Alternatively, other indicators indicating suitability as an evaluation target area may be added to the selection conditions. Furthermore, it is also possible to omit the visual field selection process itself by setting the entire original image as the evaluation target area.
また例えば、視野選択処理において各パラメータに対し設定される「適正範囲」が、評価の目的に応じて変更されてもよい。例えば上記実施形態のように細胞に対する被験物質の毒性の有無を評価する毒性試験においては、試料のうち一部の領域でも毒性の影響が見られる場合には「毒性あり」と判定される必要がある。この意味においては、原画像のうち、毒性の影響が最も顕著に表れている領域が評価対象領域として選択されることが望ましい。一方、望ましい薬効を得るために必要な被験物質の濃度を求めることを目的とする場合、極端な薬効が現れた領域を選択することは誤判定の要因となり得る。視野選択処理における評価対象領域の選出基準を変更することができれば、このような種々の目的に対応することが可能となる。 Furthermore, for example, the "appropriate range" set for each parameter in the visual field selection process may be changed depending on the purpose of evaluation. For example, in a toxicity test that evaluates the toxicity of a test substance to cells as in the above embodiment, if a toxic effect is observed in some areas of the sample, it must be determined as "toxic". be. In this sense, it is desirable that a region of the original image where the influence of toxicity is most prominent is selected as the evaluation target region. On the other hand, when the purpose is to determine the concentration of a test substance required to obtain a desired drug effect, selecting a region where an extreme drug effect appears may lead to misjudgments. If the criteria for selecting the evaluation target area in the visual field selection process can be changed, it will be possible to meet these various purposes.
以上、具体的な実施形態を例示して説明してきたように、本発明に係る薬効評価方法においては、例えば、オブジェクトの円形度は、当該オブジェクトの面積を周囲長の2乗で除した値に基づき求めることができる。このような円形度の定義は一般的に認知されているものであり、また本発明においてはこの定義を用いることで良好な結果を得られることが本願発明者の実験により確かめられている。 As described above by exemplifying specific embodiments, in the drug efficacy evaluation method according to the present invention, for example, the circularity of an object is determined by dividing the area of the object by the square of the circumference. It can be calculated based on This definition of circularity is generally recognized, and it has been confirmed through experiments by the inventor of the present invention that good results can be obtained by using this definition in the present invention.
また例えば、円形度の平均値と、該平均値に対して設定された閾値との比較に基づき被験物質の効力を判定することができる。このような構成によれば、被験物質の効力により細胞の形状が変化するという定性的な知見を定量評価に反映させることができる。この場合、例えば被験物質の濃度の変化に対する円形度の平均値の変化率が有意に変化する濃度の値を閾値とすることができる。このようにして設定される閾値は、被験物質が細胞に対し与える影響に関して臨界的意義を持つものとなる。さらに、このことを利用して、被験物質の量が未知である未知試料の明視野画像について求めた円形度の平均値と閾値とを比較し、未知試料における被験物質の薬効の有無を判定することも可能である。 Furthermore, for example, the efficacy of the test substance can be determined based on a comparison between the average circularity value and a threshold value set for the average value. According to such a configuration, qualitative knowledge that the shape of cells changes depending on the efficacy of the test substance can be reflected in the quantitative evaluation. In this case, for example, a concentration value at which the rate of change in the average value of circularity with respect to a change in the concentration of the test substance changes significantly can be set as the threshold value. The threshold value set in this way has critical significance regarding the influence of the test substance on cells. Furthermore, by utilizing this fact, the average value of circularity obtained for the bright field image of the unknown sample in which the amount of the test substance is unknown is compared with the threshold value, and the presence or absence of the medicinal effect of the test substance in the unknown sample is determined. It is also possible.
また例えば、円形度の算出に先立って評価対象領域を設定する工程を備え、評価対象領域は、原画像の一部領域であって、当該領域中におけるオブジェクトが占める面積とオブジェクト間の距離とが予め定められた条件を満たす領域であってもよい。細胞または細胞コロニーの形状に基づく定量的評価を精度よく行うためには、評価対象領域内において、適度な大きさを有する細胞または細胞コロニーが適度な密度で互いに孤立して分布していることが望ましい。オブジェクトが占める面積およびオブジェクト間の距離に対して適宜の条件を定めることで、目的に応じた領域を評価対象領域として選択することが可能となる。 For example, the evaluation target area may include a step of setting an evaluation target area prior to calculating the circularity, and the evaluation target area is a partial area of the original image, and the area occupied by the object in the area and the distance between the objects are It may be an area that satisfies predetermined conditions. In order to accurately perform quantitative evaluation based on the shape of cells or cell colonies, cells or cell colonies of appropriate size must be distributed isolated from each other at an appropriate density within the evaluation target area. desirable. By setting appropriate conditions for the area occupied by objects and the distance between objects, it becomes possible to select an area according to the purpose as an evaluation target area.
具体的には、例えば、面積に対する条件は、オブジェクトの面積の合計値が当該領域の面積に対して占める比の値が予め定められた範囲内にあること、とすることができる。また、距離に対する条件は、2つのオブジェクト間の距離が両オブジェクトの重心間の距離として求められ、かつ、互いに隣り合うオブジェクトの対の間でそれぞれ求められた距離を母集団とする標準偏差の値が予め定められた範囲内にあること、とすることができる。 Specifically, for example, the condition regarding the area may be that the ratio of the total area of the object to the area of the area is within a predetermined range. In addition, the conditions for distance are that the distance between two objects is determined as the distance between the centers of gravity of both objects, and the value of the standard deviation of the population is the distance determined between each pair of adjacent objects. may be within a predetermined range.
互いに隣り合うオブジェクトの対を選出する方法としては、例えばオブジェクトの重心を母点として原画像をボロノイ分割したときに互いに接する2つのボロノイ領域の母点に対応する2つのオブジェクトを隣り合うオブジェクトとする、という方法がある。公知の画像処理であるボロノイ分割を実行することで、各オブジェクトの重心はそれぞれ異なる領域に区分される。ボロノイ分割の原理から、境界を共有する領域同士は「隣り合っている」ということができる。 A method of selecting a pair of objects that are adjacent to each other is, for example, when the original image is divided into Voronoi using the center of gravity of the object as the generating point, two objects that correspond to the generating points of two Voronoi regions that touch each other are determined to be adjacent objects. There is a method called . By performing Voronoi division, which is a well-known image process, the center of gravity of each object is divided into different regions. According to the principle of Voronoi partitioning, regions that share a boundary can be said to be "adjacent".
同様の考え方から、隣り合うオブジェクトの対におけるオブジェクト間の距離は、オブジェクトの重心に基づき原画像をデローネイ三角形分割したときの辺の長さとして求めることが可能である。各オブジェクトの重心が分布する画像において公知の画像処理であるデローネイ三角形分割を実行すると、三角形の各辺は隣り合うオブジェクトの重心同士を結ぶように生成され、辺の長さは重心間の距離を表すことになる。したがって、結果的には隣り合うオブジェクトを特定し、さらにはその重心間距離まで求めることが可能になる。 Based on a similar idea, the distance between a pair of adjacent objects can be determined as the length of the side when the original image is divided into Delaunay triangulations based on the centroids of the objects. When performing Delaunay triangulation, which is a well-known image processing method, on an image in which the centroids of each object are distributed, each side of the triangle is generated to connect the centroids of adjacent objects, and the length of the side is determined by the distance between the centroids. It will be expressed. Therefore, it becomes possible to identify adjacent objects and even determine the distance between their centroids.
また例えば、評価対象領域内で抽出されたオブジェクトのうち面積が予め定められた範囲内のものが、円形度の平均値の算出対象とされてもよい。特に細胞コロニーの形状に基づく定量評価では、個々の細胞の形状がコロニーの形状に強く反映されるような少数細胞からコロニーに対応するオブジェクトや、複数の細胞コロニーが接した状態に対応するオブジェクト等は、本来の細胞コロニーの形状からは乖離したものとなり得る。このようなオブジェクトの形状を評価に用いると、本来の被験物質の効力に対する誤判定の原因となる。そのようなオブジェクトを算出対象から除外し適正な面積のオブジェクトのみ算出対象とすることで、このような誤判定を抑制することが可能となる。 Furthermore, for example, objects whose areas are within a predetermined range among the objects extracted within the evaluation target region may be subject to calculation of the average value of circularity. In particular, in quantitative evaluation based on the shape of cell colonies, objects that correspond to colonies from a small number of cells where the shape of each individual cell is strongly reflected in the shape of the colony, objects that correspond to a state where multiple cell colonies are in contact, etc. may deviate from the original cell colony shape. If the shape of such an object is used for evaluation, it may cause a misjudgment regarding the true efficacy of the test substance. By excluding such objects from calculation targets and selecting only objects with appropriate areas as calculation targets, it is possible to suppress such misjudgments.
この発明は、培養細胞に及ぼす被験物質の作用を調べる目的に適用することが可能であり、例えば生体内で有効に作用する薬剤の創薬や、特定の物質が生体に及ぼす毒性の調査に役立てることができる。 This invention can be applied to the purpose of investigating the effects of test substances on cultured cells, and is useful, for example, for drug discovery that works effectively in vivo, and for investigating the toxicity of specific substances on living organisms. be able to.
1a コンピュータ装置
1b 撮像システム
10 CPU
11 画像処理部
12 撮像部
D 記録ディスク(記録媒体)
11
Claims (12)
前記原画像の各々について、当該原画像中の前記細胞に相当するオブジェクトを抽出する工程と、
前記原画像の各々について、当該原画像のうち評価対象領域に含まれる前記オブジェクトそれぞれの円形度を算出しその平均値を求める工程と、
前記被験物質の濃度の変化に対する前記平均値の変化の態様に基づき、前記被験物質の前記細胞に及ぼす効力を判定する工程と
を備える薬効評価方法。 acquiring a plurality of original images obtained by bright-field imaging each of a plurality of samples obtained by inoculating or administering a test substance to cultured cells at different concentrations;
For each of the original images, extracting an object corresponding to the cell in the original image;
For each of the original images, calculating the circularity of each of the objects included in the evaluation target area in the original image and finding an average value thereof;
A method for evaluating drug efficacy, comprising the step of determining the efficacy of the test substance on the cells based on the aspect of the change in the average value with respect to the change in the concentration of the test substance.
前記原画像の各々について、当該原画像中の前記細胞に相当するオブジェクトを抽出する工程と、
前記原画像の各々について、当該原画像のうち評価対象領域に含まれる前記オブジェクトそれぞれの円形度を算出しその平均値を求める工程と、
前記被験物質の濃度に対する前記平均値の変化に基づき、前記被験物質の前記細胞に及ぼす効力を判定する工程と
を備え、
前記被験物質の濃度の変化に対する前記平均値の変化率が有意に変化する濃度における前記平均値を閾値とし、
前記平均値と、前記閾値との比較に基づき前記効力を判定する、薬効評価方法。 acquiring a plurality of original images obtained by bright-field imaging each of a plurality of samples obtained by inoculating or administering a test substance to cultured cells at different concentrations;
For each of the original images, extracting an object corresponding to the cell in the original image;
For each of the original images, calculating the circularity of each of the objects included in the evaluation target area in the original image and finding an average value thereof;
and determining the efficacy of the test substance on the cells based on the change in the average value with respect to the concentration of the test substance,
The average value at a concentration at which the rate of change of the average value changes significantly with respect to a change in the concentration of the test substance is set as a threshold ;
A drug efficacy evaluation method, wherein the efficacy is determined based on a comparison between the average value and the threshold value.
前記原画像の各々について、当該原画像中の前記細胞に相当するオブジェクトを抽出する工程と、
前記原画像の各々について、当該原画像のうち評価対象領域に含まれる前記オブジェクトそれぞれの円形度を算出しその平均値を求める工程と、
前記被験物質の濃度に対する前記平均値の変化に基づき、前記被験物質の前記細胞に及ぼす効力を判定する工程と、
前記円形度の算出に先立って前記評価対象領域を設定する工程と
を備え、
前記評価対象領域は、前記原画像の一部領域であって、当該領域中における前記オブジェクトが占める面積と前記オブジェクト間の距離とが予め定められた条件を満たす領域である、薬効評価方法。 acquiring a plurality of original images obtained by bright-field imaging each of a plurality of samples obtained by inoculating or administering a test substance to cultured cells at different concentrations;
For each of the original images, extracting an object corresponding to the cell in the original image;
For each of the original images, calculating the circularity of each of the objects included in the evaluation target area in the original image and finding an average value thereof;
determining the efficacy of the test substance on the cells based on the change in the average value with respect to the concentration of the test substance;
a step of setting the evaluation target area prior to calculating the circularity,
The evaluation target area is a partial area of the original image, and is an area where an area occupied by the object in the area and a distance between the objects satisfy predetermined conditions.
前記距離に対する前記条件は、2つの前記オブジェクト間の距離が両オブジェクトの重心間の距離として求められ、かつ、互いに隣り合う前記オブジェクトの対の間でそれぞれ求められた距離を母集団とする標準偏差または分散の値が予め定められた範囲内にあることである、
請求項5に記載の薬効評価方法。 The condition for the area is that the ratio of the total area of the object to the area of the area is within a predetermined range;
The condition for the distance is that the distance between the two objects is determined as the distance between the centroids of both objects, and the standard deviation is set to the population of the distances determined between the pairs of adjacent objects. or the value of the variance is within a predetermined range;
The method for evaluating drug efficacy according to claim 5.
前記原画像の各々について、当該原画像中の前記細胞に相当するオブジェクトを抽出する工程と、
前記原画像の各々について、当該原画像のうち評価対象領域に含まれる前記オブジェクトそれぞれの円形度を算出しその平均値を求める工程と、
前記被験物質の濃度に対する前記平均値の変化に基づき、前記被験物質の前記細胞に及ぼす効力を判定する工程と
を備え、
前記評価対象領域内で抽出された前記オブジェクトのうち面積が予め定められた範囲内のものを、前記円形度の平均値の算出対象とする、薬効評価方法。 acquiring a plurality of original images obtained by bright-field imaging each of a plurality of samples obtained by inoculating or administering a test substance to cultured cells at different concentrations;
For each of the original images, extracting an object corresponding to the cell in the original image;
For each of the original images, calculating the circularity of each of the objects included in the evaluation target area in the original image and finding an average value thereof;
and determining the efficacy of the test substance on the cells based on the change in the average value with respect to the concentration of the test substance,
A medicinal efficacy evaluation method, wherein among the objects extracted within the evaluation target region, objects whose areas are within a predetermined range are subject to calculation of the average value of circularity.
前記原画像の各々について、当該原画像のうち評価対象領域に含まれる前記オブジェクトそれぞれの円形度を算出しその平均値を求める工程と、
前記被験物質の濃度の変化に対する前記平均値の変化の態様に基づき、前記被験物質の前記細胞に及ぼす効力を判定する工程と
をコンピュータに実行させるための、コンピュータプログラム。 For each of a plurality of original images obtained by bright-field imaging each of a plurality of samples obtained by inoculating or administering a test substance to cultured cells at different concentrations, extracting an object corresponding to the cell in the original image;
For each of the original images, calculating the circularity of each of the objects included in the evaluation target area in the original image and finding an average value thereof;
A computer program for causing a computer to execute a step of determining the efficacy of the test substance on the cells based on a change in the average value with respect to a change in the concentration of the test substance.
前記原画像の各々について、当該原画像のうち評価対象領域に含まれる前記オブジェクトそれぞれの円形度を算出しその平均値を求める工程と、
前記被験物質の濃度に対する前記平均値の変化に基づき、前記被験物質の前記細胞に及ぼす効力を判定する工程と
を備え、
前記被験物質の濃度の変化に対する前記平均値の変化率が有意に変化する濃度における前記平均値を閾値とし、前記平均値と、前記閾値との比較に基づき前記効力を判定する処理を、コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。 For each of a plurality of original images obtained by bright-field imaging each of a plurality of samples obtained by inoculating or administering a test substance to cultured cells at different concentrations, extracting an object corresponding to the cell in the original image;
For each of the original images, calculating the circularity of each of the objects included in the evaluation target area in the original image and finding an average value thereof;
and determining the efficacy of the test substance on the cells based on the change in the average value with respect to the concentration of the test substance,
The average value at a concentration where the rate of change of the average value changes significantly with respect to a change in the concentration of the test substance is set as a threshold value, and the process of determining the efficacy based on a comparison between the average value and the threshold value is performed by a computer. A computer program for running.
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