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WO2023248623A1 - タンパク質の検出および定量のための方法及びプログラム - Google Patents

タンパク質の検出および定量のための方法及びプログラム Download PDF

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WO2023248623A1
WO2023248623A1 PCT/JP2023/016944 JP2023016944W WO2023248623A1 WO 2023248623 A1 WO2023248623 A1 WO 2023248623A1 JP 2023016944 W JP2023016944 W JP 2023016944W WO 2023248623 A1 WO2023248623 A1 WO 2023248623A1
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WO
WIPO (PCT)
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concentration
antibody
antigen
pulse waveform
aggregation
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/JP2023/016944
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English (en)
French (fr)
Inventor
典彦 直野
修 坂本
弘泰 武居
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Aipore Inc
Original Assignee
Aipore Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Aipore Inc filed Critical Aipore Inc
Priority to US18/868,683 priority Critical patent/US20250172569A1/en
Priority to EP23826812.2A priority patent/EP4545957A4/en
Publication of WO2023248623A1 publication Critical patent/WO2023248623A1/ja
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    • G01N27/28Electrolytic cell components
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    • G01N27/327Biochemical electrodes, e.g. electrical or mechanical details for in vitro measurements
    • G01N27/3275Sensing specific biomolecules, e.g. nucleic acid strands, based on an electrode surface reaction
    • G01N27/3278Sensing specific biomolecules, e.g. nucleic acid strands, based on an electrode surface reaction involving nanosized elements, e.g. nanogaps or nanoparticles

Definitions

  • the present invention relates to a method and program for detecting and quantifying proteins contained in a sample.
  • problems with technologies that utilize chemiluminescence, such as ELISA and CLEIA, are high costs and complicated processing. Conventional technology has not been able to achieve both high sensitivity and inexpensive, rapid testing.
  • the method of the present invention provides room for various optimizations such as the particle size of antibody-modified particles, the diameter of pores, and the concentration of antibody-modified particles.
  • the first problem can be avoided by selecting a hole diameter of 300 nm or more, which allows the production of a pore device using a general-purpose photolithography technique.
  • the second problem can be avoided by filtering the biological sample through a fine filter of about 100 kDa to remove contaminant particles other than the protein to be measured before performing the measurement.
  • the third problem is that the influence of proteins other than those to be detected or quantified can be eliminated due to the high specificity of the antigen-antibody reaction.
  • the aggregation acceleration concentration is The difference between the reference pulse waveform feature at the aggregation accelerated concentration and the reference pulse waveform feature at an antigen concentration or antibody concentration 10 times the aggregation acceleration concentration, The difference is at least twice the difference between the reference pulse waveform feature at the aggregation accelerated concentration and the reference pulse waveform feature at an antigen concentration or antibody concentration 1/10 times the aggregation accelerated concentration,
  • the aggregation acceleration concentration is A first difference between the distribution feature at the aggregation accelerated concentration and the reference distribution feature at an antigen concentration or antibody concentration 10 times the aggregation acceleration concentration, the second difference between the distribution feature at the aggregation accelerated concentration and the reference distribution feature at an antigen concentration or antibody concentration of 1/10 times the aggregation acceleration concentration,
  • Aspect 8 The method according to any of aspects 2 to 7, wherein the first sensor and the second sensor are physically the same sensor.
  • a step of measuring as a known pulse waveform group consisting of a plurality of known pulse waveforms measured at the above known pulse frequency The processor generates a known pulse waveform feature expressing the shape of the known pulse waveform, or a known distribution feature expressing the distribution feature of the known pulse waveform feature within the known pulse waveform group, and creating a correlation model with the concentration of the antigen or the antibody;
  • the processor uses the correlation model to determine a value at which the amount of change in the concentration of the antigen or the antibody with respect to the known pulse waveform feature amount or the known distribution feature amount exceeds a predetermined threshold, and sets the value to aggregation acceleration. a process defined as concentration;
  • a program comprising the step of estimating, by the processor, the concentration of the antigen or the antibody contained in the unknown sample by using the correlation model and the accelerated aggregation concentration.
  • FIG. 1 shows an example of a device structure of a sensor used in the present invention.
  • An electron microscope image of a pore used to measure pulse waveforms is shown.
  • An example of a transient change in ion current is shown.
  • a method of measuring a known sample in which the presence or absence and concentration of the target antigen is known and modeling the correlation between the presence or absence or concentration of the target antigen and the shape of the pulse signal obtained by the method of the present invention or the characteristics of its distribution will be explained.
  • This is a chart.
  • This is a chart illustrating a method for detecting and quantifying a target antigen in an unknown sample by measuring an unknown sample in which the presence or absence of the target antigen and its concentration are unknown and comparing it with the model.
  • FIG. 3 is a diagram plotting the number of pulses per minute and the ratio of the number of pulses above the lower limit of peak current against the target antigen concentration of influenza N protein.
  • 9 is a diagram summarizing the relationship between antibody-modified particle concentration and agglutination-accelerating antigen concentration in the example of FIG. 8.
  • antibodies in biological samples can also be detected and quantified. That is, this other embodiment can be understood by replacing the antigen in the preceding description and the following description with an antibody, and the antibody with an antigen. Although the description will not be repeated each time, it should be noted that each description in this specification can be read as appropriate as described above as long as there is no contradiction.
  • antibody-modified particles whose surfaces are modified with an antibody that specifically binds to the protein to be detected or quantified bind to the target antigen.
  • target antigen or simply “antigen”
  • the state of aggregation that binds through the substrate is measured using a sensor such as the one shown in FIG. 1, without using a conventional optical method.
  • FIG. 1(a) shows an example of a device structure of a sensor used in the present invention.
  • the sensor 100 has a cross-sectional structure in which two chambers 110 and 120 are separated by a partition wall 141 and connected via a pore 140 provided in the partition wall 141. Electrodes 112 and 122 are installed in the two chambers, respectively.
  • a sample containing particles suspended in an electrolytic solution is introduced into the chamber 110 through an inlet 111, an electrolyte is introduced into the chamber 120 through an inlet 121, and a voltage is applied to the two electrodes by a voltage source 152.
  • a voltage is applied between electrode 112 and electrode 122, an ionic current flows through the pores.
  • the term "chamber” refers to a portion that can store a sample solution (electrolyte solution).
  • an electrode is defined as being “inside the chamber” if it is located in a place where the sample liquid in the chamber comes into contact with it (that is, it can be energized).
  • “filling” the chamber does not necessarily mean filling the entire volume of the chamber, and a void may remain as long as the sensor functions. That is, in this specification, “filling” may be considered interchangeably with “injection” or "introduction.” Note that in this specification, when the sample itself is a liquid, it may be considered as a type of electrolyte.
  • FIG. 1(b) shows an electron microscope image of the pore 140 used for measuring the pulse waveform in the following experiment. The diameter of the pore is selected to be larger than the diameter of the antibody-modified particle to be measured.
  • the ionic current flowing between the electrodes in FIG. 1 exhibits a pulse-like transient change as illustrated in FIG. 2.
  • this is measured by an ammeter 151.
  • the pulse signal is a current value 202 at each time 201.
  • the vertical axis 202 may be a voltage value.
  • the baseline is the current value when there is no pulse (if there is noise, it is the average over a certain period)
  • the peak current 208 is the current value where the current phenomenon is the largest between the baseline and the pulse waveform (if there is noise, it is the average of a certain period). (average period).
  • FIG. 3 outlines the principle and procedure for detecting or quantifying antigens in a test object according to the present invention.
  • a known sample in which the presence or absence and concentration of the target antigen are known is measured as shown in FIG. model the shape of the pulse signal or its correlation with the characteristics of its distribution.
  • an unknown sample in which the presence or absence of the target antigen and its concentration are unknown is measured and compared with the model to detect and quantify the target antigen in the unknown sample.
  • the sensor used to measure a known measurement sample as shown in FIG. 3(a) and the sensor used to measure an unknown measurement sample as shown in FIG. 3(b) are physically separate.
  • sensors of the same product type but physically separate sensors may be used, or sensors of different product types may be used individually.
  • a place/person who performs modeling using a known measurement sample and a place/person who measures an unknown measurement sample using (the data of) the model are located remotely. Even if it is, the present invention can be preferably implemented.
  • physically the same sensor may be used to measure the known measurement sample and the unknown measurement sample.
  • a known sample containing a target antigen with a known antigen concentration and antibody-modified particles whose surface is modified with an antibody that specifically binds to the target antigen is referred to as a "known sample to be measured.”
  • a sample containing an unknown sample containing a target antigen at an unknown antigen concentration and antibody-modified particles whose surfaces are modified with an antibody that specifically binds to the target antigen may be referred to as an "unknown measurement target sample.”
  • These measurement target samples can be mixed and prepared depending on the reaction efficiency of the target antigen and antibody. It may be interpreted that these measurement target samples include an electrolytic solution for electrically conducting between the chambers.
  • the electrolytes injected into both chambers may have different compositions or may have the same composition. Note that as the electrolyte, any electrolyte known in the technical field can be used depending on the form of application of the present invention.
  • antibody-modified particles are created by modifying detection particles with an antibody (hereinafter referred to as target antibody) that specifically binds to the antigen to be detected or quantified (hereinafter referred to as target antigen).
  • target antibody an antibody
  • the antibody-modified particles, the first electrolyte, and a sample in which the presence or absence and concentration of the target antigen are known are mixed (step S302).
  • the mixed sample contains the target antigen at a first concentration and the antibody-modified particles at a second concentration.
  • this second concentration is set according to the conditions described below, depending on the antigen concentration of the unknown sample that is required to be detected or quantified in practice.
  • the correlation between the known presence or absence and concentration of the target antigen and the pulse feature amount expressing the shape of each pulse waveform obtained in step S305 or the distribution of the pulse feature amount within the pulse waveform group is modeled.
  • This modeling may be performed using an analytical method or by training an AI model.
  • the training of the AI model uses training data such as the pulse waveform itself, pulse features representing the characteristics of the pulse waveform, and distribution features representing the distribution of the characteristics of the pulse waveform, as well as the presence or absence and concentration of the known target antigen. Train the AI model as supervised labels.
  • what kind of algorithm is used, such as support vector machine, linear discriminant transformation, k-nearest neighbor method, decision tree or ensemble learning of these, or various deep learning or recursive algorithms?
  • steps S311 to S315 are generally the same as in FIG. 3(a), but in the sample mixing in step S312, since the concentration of the target antigen is unknown, the antibody-modified particles are mixed at the same second concentration as in step S302. There is. Further, in step S315, a pulse waveform group consisting of a plurality of pulse waveforms measured at an unknown pulse frequency is measured. Steps S301 and S311 use the same antibody and the same detection particles, and create antibody-modified particles using the same protocol.
  • FIGS. 4A to 4C schematically represent a state in which the chamber 110 is filled with a sample to be measured. If the known sample or unknown sample does not contain the target antigen, there is no target antigen bound to the target antibody in the sample to be measured, as shown in FIG. 4(a).
  • the antibody-modified particles in the sample to be measured pass through the pores 140 alone, as shown in FIG. 4(a).
  • the pulse signals of antibody-modified particles 411, 412, and 413 passing through pore 140 are 421, 422, and 423, respectively.
  • the antibody-modified particles will not bind through the target antigen. Therefore, many antibody-modified particles pass through the pores alone. However, some particles, such as particle 419, may non-specifically bind without the target antigen, and antibody-modified particles may be observed passing through the pores in a bound state.
  • the present inventors set the target antigen as PSA (Prostate Specific Antigen) and used antibody-modified particles attached to latex detection particles through hydrophobic interaction to invent the present invention. Experiments and analyzes were conducted using the method of PSA (Prostate Specific Antigen) and used antibody-modified particles attached to latex detection particles through hydrophobic interaction to invent the present invention. Experiments and analyzes were conducted using the method of PSA (Prostate Specific Antigen) and used antibody-modified particles attached to latex detection particles through hydrophobic interaction to invent the present invention. Experiments and analyzes were conducted using the method of PSA (Prostate Specific Antigen) and used antibody-modified particles attached to latex detection particles through hydrophobic interaction to invent the present invention. Experiments and analyzes were conducted using the method of PSA (Prostate Specific Antigen) and used antibody-modified particles attached to latex detection particles through hydrophobic interaction to invent the present invention. Experiments and analyzes were conducted using the method of PSA (Prostate Specific Antigen) and used antibody-mod
  • FIG. 5 illustrates the distribution of characteristics of a pulse waveform, which is a known sample measurement result for each presence and concentration of PSA, which is an example of a target antigen.
  • FIG. 5A shows the average peak current 512 of the pulse waveform within the pulse waveform group for each measurement for each target antigen concentration 511.
  • NTC521 represents the result of a measurement target sample in which the measurement target sample does not contain the target antigen. As shown in FIG. 4(a), most of the antibody-modified beads pass through the pores alone. Similarly, the number of pulses within the pulse waveform group for each measurement is shown in FIG. 5(b). In the sample to be measured that does not contain the target antigen, the number of pulses per measurement was 541.
  • this threshold value was about 10 pg/mL.
  • the inventors conducted experiments on various types of proteins (antigens), and found that the threshold values for the states shown in Figures 4(b) and 4(c) were determined by the target antigen, antibody-modified particles, and their respective concentrations. It was found that, depending on the combination, the values varied greatly from the pg/mL order to the ⁇ g/mL order.
  • the above-mentioned phenomenon in which aggregation rapidly progresses after a certain antigen concentration threshold was common.
  • This threshold is referred to herein as the aggregation-accelerating antigen concentration.
  • the antibody concentration threshold that can be similarly defined is referred to as the agglutination-accelerating antibody concentration.
  • aggregation-accelerating concentration may also be used as a concept encompassing the agglutination-accelerating antigen concentration and the agglutination-accelerating antibody concentration.
  • FIG. 6 shows target antigen concentrations 611 at known pulse frequencies 612 for two types of target antigens.
  • the antibody-modified particles are consumed due to rapid aggregation, resulting in a significant decrease in the number of pulses.
  • the agglutination accelerated antigen concentration 632 is approximately on the order of 1 ng/mL.
  • the aggregation accelerated antigen concentration is determined to be 10 pg/mL.
  • the behavior of the pulse waveform distribution in a concentration range equal to or higher than the agglutination acceleration antigen concentration will be explained using the PSA results as an example.
  • the peak current average ⁇ b 512 which is an example of the distribution feature described later, is clearly larger in the concentration region 523 higher than the aggregation accelerated antigen concentration 500 compared to NTC 521 which does not contain the target antigen.
  • concentration of PSA which is the target antigen.
  • the known pulse number frequency 532 which is another example of the distribution feature amount described later, is compared with NTC 541, which does not contain the target antigen, in a concentration region 543 higher than the aggregation accelerated antigen concentration 500. It is clearly small and has a strong negative correlation with the concentration of PSA, which is the target antigen.
  • step S316 In detection, after determining the agglutination accelerated antigen concentration regarding the shape and distribution characteristics of the pulse waveform from the data as illustrated in FIG. 5 (step S306), In the detection of the target antigen (step S316), detection can be performed to estimate the presence or absence of the antigen in the unknown sample by comparing it with such a threshold value. In addition, in quantification, for example, the correlation coefficient between the target antigen and the shape and distribution characteristics of the pulse waveform is determined from the data illustrated in FIG. 5 (step S306), and the In detecting the target antigen (step S316), the estimated antigen concentration of the unknown sample can be calculated based on the correlation coefficient.
  • various pulse waveform characteristics and their distribution characteristics are used as training data to identify the target antigen.
  • a binary classification AI using presence/absence as a teacher label
  • various pulse waveform characteristics and their distribution characteristics are used as training data, and the concentration of the target antigen is used as a training label.
  • the value classification AI it is also possible to create an AI quantifier that estimates the presence or absence of the target antigen (step S306).
  • the concentration range of the target antigen to be detected or quantified varies greatly depending on the target antigen.
  • the normal value of PSA shown as an example of the target antigen in a prostate cancer test is 4 ng/mL or less.
  • CRP C-Reactive Protein
  • its normal blood concentration is 3 ⁇ g/mL or less.
  • the concentration of antibody-modified particles mixed with the sample should be It is preferable to adjust.
  • FIG. 8 is a diagram in which the number of pulses per minute and the ratio of the number of pulses above the peak current lower limit are plotted against the target antigen concentration of influenza N protein.
  • the target antigen concentrations in the known measurement target samples were adjusted to 0 g/mL (NTC), 2 pg/mL to 2 ⁇ g/mL in 10-fold increments. The concentrations are shown on horizontal axes 811 and 812 in FIG. In FIG.
  • Embodiment 2 shows the results of measurements performed using the method according to the present invention using antibody-modified particles of 890 (2 concentrations).
  • the vertical axis 812 in FIG. 8(a) is the average number of pulses per minute for a pulse waveform group obtained in one measurement
  • the vertical axis 822 in FIG. 8(b) is the peak current value of 0 in one measurement pulse waveform group.
  • the pulse number ratio r b /n (t>0.7 nA) is .7 nA or more.
  • the target antigen concentration in the sample to be measured is approximately 10-7 g. /mL or more, (a) the distribution feature amount n greatly decreases 870, and (b) the distribution feature amount r b /n ratio greatly increases 890.
  • this target antigen concentration threshold can be determined as the agglutination-accelerating antigen concentration.
  • the agglutination acceleration antigen concentration can be approximately 10 ⁇ 7 g/mL.
  • the target antigen concentration in the sample to be measured is approximately 10 -10 g/mL or higher, and (a) the number of pulses is large. (b) The ratio of the number of pulses with a peak current of 0.7 nA or more significantly increases 880. Note that the vertical axis in FIG. 8(a) is in logarithmic representation.
  • the relationship between the concentration of antibody-modified particles (the "second concentration" in the above-mentioned embodiment 2) and the aggregation-accelerating antigen concentration in one example of FIG. 8 is summarized in FIG.
  • the antibody-modified particle concentration is 10 9 particles/mL
  • the agglutination-accelerated antigen concentration is approximately 10 -7 g/mL
  • the antibody-modified particle concentration is 10 8 particles/mL
  • the agglutination-accelerated antigen concentration is approximately 10 -10 g/mL. It can be mL.
  • the concentration of antibody-modified particles is 10 9 particles/mL, then 823 will be used. However, in the detection/quantification target antigen region 850, these distribution feature amounts are not significantly different from those of the NTC 800, and the correlation with the target antigen concentration is not clear. However, if the concentration of antibody-modified particles is set to 10 8 particles/mL, the distribution features 814 and 824 in FIG. 8 can be used, so detection and quantification with higher accuracy are possible. That is, in the present invention, by setting the concentration of antibody-modified particles such that the concentration of the antigen to be detected/quantified is higher than the concentration of the aggregation-accelerated antigen, detection or quantification of the target antigen becomes possible with high accuracy. This is the method that meets the first requirement for measurement pre-processing.
  • a threshold value for the amount of change may be determined as described below. For example, referring to FIG. 5(a), when the target antigen concentration is increased tenfold from 300 fg/mL to 3 pg/mL, the change in peak current average ⁇ b is approximately 7% increase. On the other hand, the change in ⁇ b from 3 pg/mL to 30 pg/mL increases by about 36%. From this, a concentration of around 10 pg/mL 500 may be used as the agglutination acceleration antigen concentration. Similarly, in FIG.
  • the change in ⁇ b from 3 pg/mL to 30 pg/mL is larger than the change in the number of pulses n from 300 fg/mL to 3 pg/mL.
  • the first difference is the difference between a distribution feature at an agglutination-accelerated antigen concentration and the same distribution feature at an antigen concentration 10 times that amount, and a distribution feature at an agglutination-accelerated antigen concentration and an antigen concentration 1/10 times that amount.
  • the agglutination-accelerating antigen concentration may be determined such that when the difference between the same distribution feature amounts in is the second difference, the first difference is twice or more the second difference.
  • any method may be used as long as the aggregation acceleration concentration is determined using changes in the pulse waveform feature or distribution feature with respect to the target antigen concentration.
  • the aggregation acceleration concentration may be determined by using a single pulse waveform feature amount or distribution feature amount, or by combining a plurality of them.
  • the concentration of antibody-modified particles may be lowered even further.
  • the number of pulses measured per unit time generally has a strong positive correlation with the particle concentration of antibody-modified particles. This is because the number of particles passing through the pores is roughly proportional to the particle concentration in the sample. For example, in FIG. 8(a), when the concentration of antibody-modified particles is 10 7 particles/mL, the pulse frequency is 2 or less per minute, regardless of the target antigen concentration.
  • the measured pulse waveform generally has statistical variations. Further, for example, the shape of the pulse waveform is different depending on whether the particle passes through the center of a circular pore or when the particle passes through a position that is offset from the center. It is unavoidable that there will be some variation in the particle diameter and size of the detection particles used to create antibody-modified particles. Furthermore, in the region above the agglutination-accelerating antigen concentration, the aggregation of antibody-modified particles is not uniform, and large aggregates in which many particles aggregate, and small aggregates in which only a few particles aggregate, are widely distributed. Therefore, in a preferred embodiment, both the creation of the correlation model in FIG. 3(a) and the detection or quantification of the target antigen from an unknown sample in FIG. , the influence of these statistical variations can be reduced in steps S306 and S316.
  • the pulse frequency is 2 particles/min regardless of the target antigen concentration, so in order to measure 50 pulse waveforms, The measurement will take approximately 40 minutes. If an antibody-modified particle concentration of 10 6 particles/mL is used, the measurement time will be 400 minutes. In order to obtain the effect of speed, it is preferable that pulse waveforms can be acquired at a frequency of at least 2 pulses/minute or more in the measurements in steps S305 and S315. This is a method that meets the second requirement regarding the measurement preprocessing described above.
  • the agglutination acceleration antigen concentration is lower than the antigen concentration to be detected or quantified, and secondly, the pulse waveform frequency is 2 pulses/min or more.
  • a computer device/terminal having a processor (which may be a single processor or a multi-core processor, and may also include a microprocessor).
  • a computing device may be a device integrated with a sensor, such as sensor 100 of FIG. Alternatively, it may be a computer device operably connected to such a sensor via a network (whether wired or wireless, for example, the Internet, a private private network, a LAN, etc.).
  • Any form of computing device may be used in connection with the present invention, and may be, for example, a workstation, tablet, smartphone, etc.
  • a computer readable program and a medium storing the program may be provided, and the program may be executed by a processor to perform any of the steps included in the method described above. can.

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Abstract

粒子表面に抗原/抗体と特異的に結合する抗体/抗原を付着させた修飾粒子と、第1の電解液と、抗原若しくは抗体の濃度が既知である既知試料とを混和することで既知計測対象試料を作成し、既知計測対象試料を2つのチャンバのうちの一方に充填し、第2の電解液を他方のチャンバに充填して細孔を通じて前記2つのチャンバを電気的に導通させ、各々のチャンバが有する電極の間に前記細孔を経由してイオン電流を流した状態で生じるイオン電流の過渡変化を複数の既知パルス波形から成る既知パルス波形群として計測し、既知パルス波形の形状を表現する既知パルス波形特徴量、または既知パルス波形特徴量の既知パルス波形群内における分布の特徴を表現する既知分布特徴量と、前記既知試料における抗原若しくは抗体の濃度との相関モデルを作成し、相関モデルを用いて凝集加速濃度を定義し、相関モデル及び凝集加速濃度を用いることで、未知試料が含む抗原若しくは抗体の濃度を推定する。

Description

タンパク質の検出および定量のための方法及びプログラム
本発明は、試料中に含まれるタンパク質の検出および定量を行うための方法及びプログラムに関する。
タンパク質は生体を構成する基本要素であるため、その検出や定量は、生体に係る研究の基本的な手段である。また、各種タンパク質の検出や定量は様々な疾病の臨床検査に広く用いられている。
臨床検査に用いられる方法には、検出や定量対象のタンパク質を抗原とし、これと特異的に結合する抗体で表面を修飾した計測用粒子同士が、抗原を介して結合し凝集する現象を利用した、所謂イムノアッセイが広く用いられている。このような抗体修飾粒子の凝集を観測する方法にはさまざまな方法がある。たとえば、凝集現象による光の吸収や反射の変化を計測する比濁法、吸光度法、イムノクロマトグラフィ、あるいは抗体や抗原を化学発光物質で標識して吸光度や発光を計測するELISA(Enzyme-Linked Immuno Sorbent Assey)、CLEIA(Chemiluminescent Enzyme Immunoassay)、CLIA(Chemiluminescent Immunoassay)などが広く使われている。
これらのうちで、比濁法、吸光度法、イムノクロマトグラフィなどは、検査手順が簡便でありかつコストも低い一方で、感度が低く抗原濃度が高い被験試料の検査に用途が限定される。一方ELISA、CLEIAやCLIAは、上記の粒子凝集を観測する方法に比べると一般に高感度であるものの、検査手順が複雑であり、高価な装置や試薬を必要とするという問題があり、高感度と低コストの両立は困難であった。
このような中、電解液中のナノサイズの粒子を電気泳動で駆動し、かかる粒子の大きさに近い細孔を通過する際の、電気抵抗の過渡変化を観測する、所謂細孔電気抵抗法(特許文献1)、計測対象のタンパク質を直接計測することで、上記高感度と低コストの両立を図るという技術が提案されている(非特許文献1)。
米国特許第9726636号明細書
Yusko, Erik C., et al. "Real-time shape approximation and fingerprinting of single proteins using a nanopore." Nature nanotechnology 12.4 (2017): 360-367.
比濁法、吸光度法、イムノクロマトグラフィのような、抗体修飾粒子の凝集を光で観測する技術の問題は低感度であった。一方、ELISAやCLEIAなどのように化学発光を利用する技術の問題は高いコストと複雑な処理であった。従来の技術では、高感度と安価迅速な検査を両立することができなかった。
一方たとえば、新たな技術として提案されている細孔電気抵抗によってタンパク質を計測する方法の実用化には大きな課題が残っている。非特許文献1にあるとおり、タンパク質の検出や定量を行うことは原理的には可能だが、臨床検査等への応用という観点からは以下3つの課題がある。
第1の問題は、細孔デバイスを安価・大量に提供することが困難な点である。たとえば60kDaで比重を1.2g/cm3とすれば、球形で近似する場合その直径はおよそ5.4nmとなる。細孔電気抵抗法で、このような大きさの粒子を計測するためには、その細孔の直径は大きくとも30nmから10nmであることが必要である。たとえば特許文献1のように半導体集積回路用のフォトリソグラフィー技術を用いて、このような大きさの細孔デバイスを大量に製造しようとしても、一般的な露光技術は利用できず、電子線描画装置のような高価かつスループットの低い技術を使う必要がある。
第2の問題は、生体試料には細孔を通過するさまざまな夾雑粒子が存在しており、対象のタンパク質のみの細孔通過信号を得ることが難しい点がある。
第3の問題は、検出や定量の対象であるタンパク質のみを計測することができない点である。応用上計測が必要な生体試料中には無数の種類のタンパク質が含まれており、計測時にはこれらが非特異的に細孔を通過するため、検出や定量の対象であるタンパク質を特異的に計測することはできず、このため実用的な検出や定量は困難である。
細孔電気抵抗法は、光学的な方法では観測できないナノメートルオーダの粒子を直接観測することができ、なおかつ計測が簡便な手段である。このため、前記のような臨床検査への応用に関する課題を克服できれば、高感度で安価なタンパク質の検出や定量を実現できる。本発明では、非特許文献1のように検出または定量対象のタンパク質の細孔通過を直接計測せず、検出または定量対象のタンパク質を抗原とし、これに特異的に結合する抗体で検出用粒子の表面を修飾した抗体修飾粒子の細孔通過を計測する。このような抗体修飾粒子同士は、抗原の存在やその量によって凝集状態が変化するため、その変化を細孔電気抵抗法で観測することで、抗原であるタンパク質の検出や定量を行うことができる。
本発明の方法は、従来のタンパク質を直接計測する方法にくらべて、抗体修飾粒子の粒径、細孔の穴径、抗体修飾粒子の濃度などさまざまな最適化の余地が生まれる。たとえば前記第1の問題は、汎用のフォトリソグラフィー技術で細孔デバイスを製造できる300nm以上の穴径を選択して、回避することができる。また前記第2の問題は、生体試料を100kDa程度の細かいフィルタで濾過することで、計測対象のタンパク質以外の夾雑粒子を排除した後に計測することで回避できる。さらに第3の問題は、抗原抗体反応による特異性の高さによって検出や定量対象以外のタンパク質の影響を排除できる。
しかしながらこれまで、このような技術における粒径、細孔の穴径、抗体修飾粒子の濃度、抗体修飾粒子基材、抗体修飾方法などの様々な最適条件は不明であり、上記問題はいずれも解決できていなかった。本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、特に重要な条件である計測対象の試料における抗体修飾粒子(又は抗原修飾粒子)の濃度の最適条件を見いだすことで、高感度、安価、迅速、かつ簡便にタンパク質(又は抗体)の検出や定量を行うことができる手段を提供する。すなわち本発明では下記の態様を提供できる。
態様1.
隔壁によって隔てられた2つのチャンバが細孔を通じて疎通し、前記2つのチャンバの各々の中に電極を有する構造のセンサを用いて抗原又は抗体を定量する方法であって、
粒子表面に前記抗原と特異的に結合する抗体を付着させた抗体修飾粒子、又は粒子表面に前記抗体と特異的に結合する抗原を付着させた抗原修飾粒子と、
第1の電解液と、
前記抗原若しくは前記抗体の濃度が既知である既知試料と、を混和することで、
前記抗原若しくは前記抗体が第1濃度、かつ前記抗体修飾粒子若しくは前記抗原修飾粒子が第2濃度で、各々含まれる既知計測対象試料を作成し、
前記既知計測対象試料を第1のセンサの有する2つのチャンバのうちの一方に充填し、
第2の電解液を前記第1のセンサの有する前記2つのチャンバの他方に充填して細孔を通じて前記2つのチャンバを電気的に導通させ、
前記2つのチャンバが各々有する電極の間に電圧を印加して、当該電極の間に前記細孔を経由してイオン電流を流した状態で生じるイオン電流の過渡変化を、下限頻度以上の既知パルス頻度で計測される複数の既知パルス波形から成る既知パルス波形群として計測し、
前記既知パルス波形の形状を表現する既知パルス波形特徴量、または前記既知パルス波形特徴量の前記既知パルス波形群内における分布の特徴を表現する既知分布特徴量と、前記既知試料における前記抗原若しくは前記抗体の濃度との相関モデルを作成し、
前記相関モデルを用いて、前記抗原若しくは前記抗体の濃度の、前記既知パルス波形特徴量若しくは前記既知分布特徴量に対する変化量が所定の閾値を超える値を定め、当該値を凝集加速濃度と定義し、
前記相関モデル及び前記凝集加速濃度を用いることで、未知試料が含む前記抗原若しくは前記抗体の濃度を推定することを特徴とする方法。
態様2.
前記相関モデル及び前記凝集加速濃度を用いて、未知試料が含む前記抗原若しくは前記抗体の濃度を推定することが、
前記抗体修飾粒子若しくは前記抗原修飾粒子と、
前記第1の電解液と、
前記未知試料と、を混和して、
前記抗体修飾粒子若しくは前記抗原修飾粒子が前記第2濃度で含まれる未知計測対象試料を作成し、
前記未知計測対象試料を第2のセンサの有する前記2つのチャンバのうちの一方に充填し、
前記第2の電解液を前記第2のセンサの有する前記2つのチャンバの他方に充填して細孔を通じて前記2つのチャンバを電気的に導通させ、
前記2つのチャンバが各々有する電極の間に電圧を印加して、当該電極の間に前記細孔を経由してイオン電流を流した状態で生じるイオン電流の過渡変化を、下限頻度以上の未知パルス頻度で計測される複数の未知パルス波形から成る未知パルス波形群として計測し、
前記未知パルス波形の形状を表現する未知パルス波形特徴量、または前記未知パルス波形特徴量の前記未知パルス波形群内における分布の特徴を表現する未知分布特徴量と、前記相関モデルを比較することで前記未知試料の抗原若しくは抗体の濃度を推定すること
を含む、態様1記載の方法。
態様3.
前記凝集加速濃度が前記第1濃度より低くなるように、前記第2濃度を設定することを特徴とする態様1又は2記載の方法。
態様4.
前記未知パルス頻度の前記下限頻度が2個/分である、態様2又は3に記載の方法。
態様5.
前記凝集加速濃度は、
前記凝集加速濃度における基準パルス波形特徴量と、前記凝集加速濃度の10倍の抗原濃度若しくは抗体濃度における前記基準パルス波形特徴量との差が、
前記凝集加速濃度における前記基準パルス波形特徴量と、前記凝集加速濃度の1/10倍の抗原濃度若しくは抗体濃度における前記基準パルス波形特徴量との差の2倍以上であるように、
前記凝集加速濃度を決定することを特徴とする態様1~4のいずれかに記載の方法。
態様6.
前記凝集加速濃度は、
前記凝集加速濃度における分布特徴量と、前記凝集加速濃度の10倍の抗原濃度若しくは抗体濃度における基準分布特徴量との第1の差が、
前記凝集加速濃度における分布特徴量と、前記凝集加速濃度の1/10倍の抗原濃度若しくは抗体濃度における前記基準分布特徴量との第2の差の、2倍以上であるように、
前記凝集加速濃度を決定することを特徴とする態様1~5のいずれかに記載の方法。
態様7.
前記第1の電解液と前記第2の電解液は、その組成が異なることを特徴とする態様2~6のいずれか記載の方法。
態様8.
前記第1のセンサと前記第2のセンサが物理的に同一のセンサである、態様2~7のいずれかに記載の方法。
態様9.
隔壁によって隔てられた2つのチャンバが細孔を通じて疎通し、前記2つのチャンバの各々の中に電極を有する構造のセンサとネットワークを介して接続されるように構成されたプロセッサを有するコンピュータにおいて、前記プロセッサが実行することで下記工程を実施するように構成されたコンピュータ可読命令を含むプログラムであって、
粒子表面に抗原と特異的に結合する抗体を付着させた抗体修飾粒子、又は粒子表面に抗体と特異的に結合する抗原を付着させた抗原修飾粒子と、
第1の電解液と、
前記抗原若しくは前記抗体の濃度が既知である既知試料と、を混和することで、
前記抗原若しくは前記抗体が第1濃度、かつ前記抗体修飾粒子若しくは前記抗原修飾粒子が第2濃度で、各々含まれる既知計測対象試料を作成する工程と、
前記プロセッサにより、前記既知計測対象試料を第1のセンサの有する2つのチャンバのうちの一方に充填する工程と、
前記プロセッサにより、第2の電解液を前記第1のセンサの有する前記2つのチャンバの他方に充填して細孔を通じて前記2つのチャンバを電気的に導通させる工程と、
前記プロセッサにより、前記2つのチャンバが各々有する電極の間に電圧を印加して、当該電極の間に前記細孔を経由してイオン電流を流した状態で生じるイオン電流の過渡変化を、下限頻度以上の既知パルス頻度で計測される複数の既知パルス波形から成る既知パルス波形群として計測する工程と、
前記プロセッサにより、前記既知パルス波形の形状を表現する既知パルス波形特徴量、または前記既知パルス波形特徴量の前記既知パルス波形群内における分布の特徴を表現する既知分布特徴量と、前記既知試料における前記抗原若しくは前記抗体の濃度との相関モデルを作成する工程と、
前記プロセッサにより、前記相関モデルを用いて、前記抗原若しくは前記抗体の濃度の、前記既知パルス波形特徴量若しくは前記既知分布特徴量に対する変化量が所定の閾値を超える値を定め、当該値を凝集加速濃度と定義する工程と、
前記プロセッサにより、前記相関モデル及び前記凝集加速濃度を用いることで、未知試料が含む前記抗原若しくは前記抗体の濃度を推定する工程と
を含むことを特徴とする、プログラム。
本発明によれば、高感度、安価、迅速、かつ簡便にタンパク質(又は抗体)の検出や定量を行うことができる。
本発明において利用するセンサの、デバイス構造の一例を示す。 パルス波形の計測に用いる細孔の電子顕微鏡画像を示す。 イオン電流の過渡変化の例を示す。 対象抗原の有無や濃度が既知である既知試料を計測し、対象抗原の有無や濃度と、本発明による方法で得られるパルス信号の形状またはその分布の特徴との相関をモデル化する方法を説明するチャートである。 対象抗原の有無や濃度が不明な未知試料を計測して、前記モデルと比較することで、未知試料中の対象抗原の検出や定量を行う方法を説明するチャートである。 計測対象試料でチャンバを充填した状態を模式的に表す。 対象抗原の一例であるPSAの、有無および濃度ごとの既知試料計測結果である、パルス波形の特徴の分布を示す。 2種類の対象抗原について、既知パルス頻度の対象抗原濃度を示す。 パルス波形1つの形状を表現する特徴量の例を示す。 1計測から得られるパルス波形群内の、1つの特徴量の度数分布について、そのヒストグラムの形状の特徴を表す特徴量の例を示す。 インフルエンザNタンパク質の対象抗原濃度に対して1分あたりのパルス数およびピーク電流下限以上のパルス数比率をプロットした図である。 図8の例における、抗体修飾粒子濃度と凝集加速抗原濃度の関係をまとめた図である。
本発明の或る実施形態では、生体試料中の抗原の検出や定量を行うことができる。また生体試料中の抗体の検出や定量を行うこともできる。前者の場合は、検出や定量の対象となる抗原(以下「対象抗原」という)と特異的に結合する抗体でその表面を修飾した抗体修飾粒子を用いる。後者の場合は検出や定量の対象となる抗体(以下「対象抗体」という)と特異的に結合する抗原でその表面を修飾した抗原修飾粒子を用いる。抗体修飾粒子を用いて対象抗原の検出または定量を行う場合、抗原修飾粒子を用いて対象抗体の検出または定量を行う場合、ともに本発明の手続きと原理は同様である。以下では記載を徒に長くしないようにするため、前者、すなわち抗体修飾粒子を使って対象抗原の検出または定量する例について説明する。
また本発明の別の実施形態では、生体試料中の抗体の検出や定量を行うこともできる。すなわち、前段の説明および以下の説明の抗原を抗体、かつ抗体を抗原と読み替えることによって、この別の実施形態を理解することができるであろう。以下都度説明は繰り返さないが、本明細書中の各記載は、矛盾しないかぎりにおいて適宜上述の読み替えが可能であることに留意されたい。
本発明では、検出や定量の対象となるタンパク質(以下、「対象抗原」または略して単に「抗原」ともいう)に特異的に結合する抗体でその表面を修飾した抗体修飾粒子が、対象抗原を介して結合する凝集状態を、従来のような光学的方法によらず、図1に示すようなセンサを用いて計測する。
図1(a)に、本発明において利用するセンサの、デバイス構造の一例を示す。センサ100は2つのチャンバ110および120が、隔壁141によって隔てられ、かつ隔壁141に設けられた細孔140を経由して接続される断面構造を有している。2つのチャンバには各々電極112および122が設置される。導入口111より電解液に懸濁した粒子を含む試料を、チャンバ110に、導入口121より電解液をチャンバ120に導入し、電圧源152によって前記2つの電極に電圧を印加する。たとえば、電極112と電極122の間に電圧を印加すると、細孔を経由してイオン電流が流れる。なお本明細書においては、「チャンバ」とは試料液(電解液)を格納できる部分を指すものとする。また本明細書において電極は、チャンバ中の試料液が触れる(すなわち通電可能な)場所にあれば、「チャンバの中にある」と定義するものとする。また本明細書においてチャンバへの「充填」とは、必ずしもチャンバの容積を全て埋めるようにすることは意味せず、センサが機能する限りにおいて空隙が残るようにしてもよい。すなわち本明細書では「充填」を「注入」又は「導入」と互換して考えてもよい。なお本明細書では、試料自体が液体である場合、それを一種の電解液と考えてもよい。図1(b)には、以下の実験でパルス波形の計測に用いた細孔140の電子顕微鏡画像を示す。細孔の直径は、計測対象である抗体修飾粒子の直径よりも大きいものを選択する。
図1(a)のように、チャンバ110に存在する粒子が細孔140を通過する際に、イオン電流が一時的に妨げられ、粒子がチャンバ120に通過した後はもとに戻る。このため、粒子1個が細孔140を通過するたびに、図1の電極間に流れるイオン電流は図2に例示するようなパルス状の過渡変化を呈する。図1の例では、これを電流計151で計測する。図2に示す例では、パルス信号は時刻201ごとの電流値202である。別の実施形態では縦軸202は電圧値であってもよい。ベースラインは、パルスがないときの電流値(ノイズが有る場合には或る期間の平均)、ピーク電流208はベースラインとパルス波形で最も電流現象が大きい電流値(ノイズが有る場合には或る期間の平均)との差である。
図3で、本発明によって被検査物中の抗原を検出または定量する原理と手順の概要を説明する。本発明では、未知試料の計測の前に、図3(a)のように対象抗原の有無や濃度が既知である既知試料を計測し、対象抗原の有無や濃度と、本発明による方法で得られるパルス信号の形状またはその分布の特徴との相関をモデル化する。次に図3(b)のように、対象抗原の有無や濃度が不明な未知試料を計測して、前記モデルと比較することで、未知試料中の対象抗原の検出や定量を行う。本発明の好ましい実施形態においては、図3(a)のような既知計測試料の計測に用いるセンサと、図3(b)のような未知計測試料の計測に用いるセンサとは、物理的に別のセンサであってよい(例えば、製品型式としては同一だが物理的には別個のセンサであってもよく、あるいは別の製品型式のセンサを個別に用いるのであってもよい)。このようにすることで例えば、既知計測試料を用いたモデル化を行う場所/者と、そのモデル(のデータ)を使って未知計測試料の計測を行う場所/者とが、遠隔に在るものであっても本発明を好ましく実施することが可能となる。あるいは別の実施形態では、既知計測試料と未知計測試料の計測に物理的に同じセンサを用いたとしてもかまわない。なお本明細書では、既知の抗原濃度の対象抗原を含む既知試料と、当該対象抗原に特異的に結合する抗体で表面を修飾した抗体修飾粒子とを含むものを「既知計測対象試料」と呼ぶことがある。また未知の抗原濃度の対象抗原を含む未知試料と、当該対象抗原に特異的に結合する抗体で表面を修飾した抗体修飾粒子とを含むものを「未知計測対象試料」と呼ぶことがある。これらの計測対象試料は、対象抗原と抗体の反応効率に応じて配合、調製可能である。これらの計測対象試料が、チャンバ間を電気的に導通させるための電解液を含むと解釈してもよい。両チャンバに注入される電解液はそれぞれ異なる組成であってもよいし、同じ組成であってもよい。なお電解液としては、本発明の適用の形態に応じて、当該技術分野で知られる任意のものを使用できる。
図3(a)に示す方法ではまず、検出または定量対象の抗原(以下対象抗原という)と特異的に結合する抗体(以下対象抗体という)を、検出用粒子に修飾した抗体修飾粒子を作成する(ステップS301)。次に、この抗体修飾粒子、第1の電解液および、対象抗原の有無や濃度が既知である試料を混和する(ステップS302)。このときの混和済試料中には、対象抗原が第1濃度で、また抗体修飾粒子が第2濃度で含まれる状態とする。本発明ではこの第2濃度を、実用上検出や定量を求められる未知試料の抗原濃度に応じて、後述の条件に従い設定する。次に対象抗原が既知試料にある場合に抗体修飾粒子と結合するように、インキュベーションを行い、既知計測対象試料を作成する(ステップS303)。この既知計測対象試料中には、第1濃度の対象抗原と、第2濃度の抗体修飾粒子が含まれる。次に既知計測対象試料でセンサ100の片方のチャンバを充填し、第2の電解液で他方のチャンバを充填することで、電極112および電極122の間を電気的に導通させる(ステップS304)。その後センサの電極間に電圧を印加して、細孔140の粒子通過に伴い発生する、既知パルス頻度で計測される複数のパルス波形から成るパルス波形群を計測する(ステップS305)。そして既知である対象抗原の有無や濃度と、上記ステップS305で得られたパルス波形個々の形状を表現するパルス特徴量、あるいはパルス波形群内におけるパルス特徴量の分布との相関をモデル化する。このモデル化は、解析的な手法によってもよく、あるいはAIモデルを訓練することで実行してもよい。AIモデルの訓練は、パルス波形そのもの、パルス波形の特徴を表すパルス特徴量、パルス波形の特徴の分布の特徴を表す分布特徴量などを教師データとして、また既知である対象抗原の有無や濃度を教師ラベルとしてAIモデルを訓練する。AIモデルを利用する場合、そのアルゴリズムはたとえば、サポートベクターマシン、線形識別変換、k近傍法、決定木やこれらのアンサンブル学習、あるいは各種の深層学習、再帰型アルゴリズムなど、どのようなアルゴリズムを利用してもよい。図3(b)に示す方法で未知試料中に対象抗原が含まれるか否かを調べる場合は、有無を出力とする分類アルゴリズム等を用いる。また図3(b)の方法で対象抗原の定量を行う場合は、連続量を出力とする回帰アルゴリズム等を用いてよい。
上記モデル化(またはAIの訓練)の後、図3(b)に例示するように対象抗原の有無や濃度が未知である未知試料の計測結果を前記モデル(または訓練済AI)と照らして、対象抗原の有無や濃度を推定する。ステップS311乃至S315の処理は図3(a)とおおむね同様であるが、ステップS312の試料混和おいては、対象抗原の濃度が未知であるため抗体修飾粒子を、ステップS302と同じ第2濃度としている。またステップS315では、未知パルス頻度で計測される複数のパルス波形からなるパルス波形群を計測する。ステップS301とS311は同じ抗体と同じ検出用粒子を利用し、また同じプロトコルで抗体修飾粒子を作成する。
次に、本発明における対象抗原の検出または定量の原理を説明する。図4(a)乃至(c)は、計測対象試料でチャンバ110を充填した状態を模式的に表したものである。既知試料または未知試料に対象抗原が含まれていない場合は、図4(a)のように計測対象試料に対象抗体と結合した対象抗原は存在しない。この状態で電極112および122間に電圧を印加すると、計測対象試料中の抗体修飾粒子は、図4(a)のように、単独で細孔140を通過する。図4(a)の一例では、抗体修飾粒子411、412および413が細孔140を通過したパルス信号が各々421、422および423である。計測対象試料に対象抗原が含まれない場合、対象抗原を通じて抗体修飾粒子が結合することはない。このため、多くの抗体修飾粒子は単独で細孔を通過する。しかし、たとえば粒子419のように、一部は対象抗原を介しない非特異結合をすることがあり、結合した状態で細孔を通過する抗体修飾粒子が観測されることもある。
計測対象試料に対象抗原が存在する場合は、たとえば、図4(b)および図4(c)のように対象抗原が抗体修飾粒子に結合した状態で、チャンバ110に充填される。図4(b)は、抗原が希薄な場合であり、抗体修飾粒子に対象抗原が結合しているものの、抗原濃度が高い図4(c)のように、対象抗原を介した、抗体修飾粒子同士の凝集はほとんど発生していない。
図4(c)のように、対象抗原の濃度が高い場合、抗体修飾粒子同士が対象抗原を介して凝集塊を形成する。これらが細孔を通過したときに生じるパルス信号の波形は、抗体修飾粒子が単独で細孔を通過したときのパルス信号よりも、そのピーク電流値が大きくなる。大きな粒子が細孔を通過する際には、小さな粒子の通過時にくらべて、細孔を流れるイオン電流がより大きく妨げられるためである。たとえば図4(c)において、凝集塊451、粒子452および凝集塊453の細孔140通過のパルス信号は各々461、462および463である。パルス信号のピーク電流値が、単独粒子452のそれより凝集塊451のそれの方が大きく、さらにこれらより凝集塊453のそれが大きいのはこのためである。
本発明者らは、原理検証のための一例として、対象抗原をPSA(Prostate Specific Antigen)とし、疎水性相互作用によってラテックス製の検出用粒子に付着させた抗体修飾粒子を利用して、本発明による方法で実験および解析を行った。
図5は、対象抗原の一例であるPSAの、有無および濃度ごとの既知試料計測結果である、パルス波形の特徴の分布について例示する。図5(a)は対象抗原濃度511ごとの、計測毎のパルス波形群内でのパルス波形のピーク電流の平均512である。NTC521は、計測対象試料に対象抗原が含まれない計測対象試料の結果を表す。図4(a)のように、ほとんどは抗体修飾ビーズ単体で細孔を通過している。同様に、計測毎のパルス波形群内のパルス数を図5(b)に示した。対象抗原が含まれない計測対象試料では、1計測あたりのパルス数は541のとおりであった。一方、対象抗原濃度が30pg/mL、300pg/mLになると、図3(c)のように凝集塊が形成され、図5(a)のとおりピーク電流値の平均が上昇523する。またこの対象抗原濃度では、凝集塊が多数形成される結果、単体の抗体修飾粒子が消費され、図5(b)のとおり1計測あたりのパルス数が減少543している。
この結果から、さまざまな対象抗原PSA濃度とステップS301乃至S303の本発明によるプロトコルで作成した計測対象試料の場合、おおよそ10pg/mL以下のときには図4(b)の状態であり、またPSA濃度が10pg/mL以上のときには図4(c)の状態であると推測される。
本発明者らは図5に相当する他の対象抗原についての実験結果を併せて、図4(a)の対象抗原のない状態からfg/mL、pg/mLと対象抗原濃度を順次高くした場合、一般に図4(c)の凝集の結果生じるパルス波形(たとえば461や463)の数が徐々に増えていくわけではないことを見いだした。すなわち、ある対象抗原濃度が閾値に達するまでは図4(b)のパルス波形441乃至443のように、パルス波形のピーク電流は対象抗原のない場合と比べてほとんど変化がない。この場合は、対象抗原濃度に応じて徐々に抗体修飾粒子に対象抗原が付着する量が増えるものと考えられる。一方、対象抗原濃度が閾値を超えると、図4(c)のように対象抗原を介した抗体修飾粒子同士の凝集が急速に進む。筆者らがステップS301で利用した、抗PSA抗体で表面修飾を施した抗体修飾粒子による前記実験では、この閾値は10pg/mL程度であった。発明者らが、さまざまな種類のタンパク質(抗原)について実験を行ったところ、図4(b)と図4(c)のような状態の閾値は、対象抗原、抗体修飾粒子および各々の濃度の組み合わせにより、pg/mLオーダからμg/mLオーダまで大きく変化することがわかった。一方、上記のようなある抗原濃度の閾値を境として凝集が急速に進む現象は共通であった。本明細書ではこの閾値を、凝集加速抗原濃度と呼ぶ。なお別の実施形態において同様に定義できる抗体濃度の閾値のことを、凝集加速抗体濃度と呼ぶ。また本明細書においては、凝集加速抗原濃度と凝集加速抗体濃度とを包括する概念として「凝集加速濃度」という用語も使うことがある。
図6に一例として、2種類の対象抗原について、既知パルス頻度612の対象抗原濃度611を示す。図4(c)に示すような濃度範囲では急速な凝集により、抗体修飾粒子が消費される結果、パルス数が有意に減少する。A型インフルエンザウイルスのリコンビナントNタンパク質の計測結果631の場合、凝集加速抗原濃度632はおおよそ1ng/mLのオーダであると決定できる。これに対してPSAの計測結果621によれば、凝集加速抗原濃度は10pg/mLと求められる。
図5に戻り、PSAの結果を例に、凝集加速抗原濃度以上の濃度域での、パルス波形分布の振る舞いを説明する。図5(a)では、後述する分布特徴量の一例であるピーク電流平均μb512は、凝集加速抗原濃度500より高い濃度領域523において、対象抗原が含まれないNTC521と比べて明らかに大きく、かつ対象抗原であるPSAの濃度と強い正の相関がある。同様に、図5(b)では、後述する分布特徴量の他の一例である既知パルス数頻度532も、凝集加速抗原濃度500より高い濃度領域543において、対象抗原が含まれていないNTC541と比べて明らかに小さく、かつ対象抗原であるPSA濃度と強い負の相関がある。これらの結果を合わせて利用すれば、凝集加速抗原濃度500以上の濃度領域における、既知である試料の対象抗原の有無や濃度と、パルス信号の形状およびその分布との関係をモデル化できる(ステップS306)。したがって、本発明による図5の一例では、この相関から10pg/mLを検出限界とする、PSAの検出手段または定量手段を提供可能である。すなわち本明細書では、「検出」は「定量」の一種であると考えてもよい。
検出においては、図5に例示したようなデータから、パルス波形の形状や分布の特徴についての、凝集加速抗原濃度を求めた上で(ステップS306)、図3(b)に示した未知試料における対象抗原の検出(ステップS316)において、かかる閾値と比較することで未知試料の抗原の有無を推定する検出が行える。また定量においては、図5に例示したようなデータから、対象抗原とパルス波形の形状や分布の特徴との、たとえば相関計数を求め(ステップS306)、図3(b)に示した未知試料における対象抗原の検出(ステップS316)において、かかる相関係数をもとに、未知試料の抗原濃度推定値を計算することができる。
図5では、ピーク電流平均μbおよびパルス数nというパルス波形の分布の特徴を利用して、凝集加速領域以上の対象抗原濃度において、対象抗原の検出または定量を行えることを示した。これは一例であって、本発明ではどのようなパルス波形の特徴やその分布の特徴を利用してもよい。図7(a)には、パルス波形1つの形状を表現する特徴量の例を示す。また、図7(b)には、1計測から得られるパルス波形群内の、1つの特徴量の度数分布について、そのヒストグラムの形状の特徴を表す特徴量の例を示す。前者をパルス波形特徴量、後者を分布特徴量と呼ぶ。図5に示したパルス波形ピーク電流平均μb512は、図7(a)のピーク電流値bというパルス波形特徴量を、1パルス波形群内のn個のパルスについて平均をとった分布特徴量μbに相当する。図5に示したパルス数nは、1パルス波形群内のパルス数nであった。図7(a)の縦軸は電流値であり、図7(b)の縦軸は度数である点に注意されたい。本発明で利用するパルス波形特徴量や分布特徴量はどのようなものをいくつ使ってもよく、またパルス波形特徴量と分布特徴量の組み合わせも任意である。パルス波形特徴量の種類をNとし、分布特徴量の種類をMとすると、本発明で用いることのできる分布特徴量はM×N種類となる。
また検出のためには、図5に示した特徴量の例であるパルス波形のピーク電流平均およびパルス数にとどまらず、さまざまなパルス波形の特徴やその分布の特徴を教師データとし、対象抗原のあり/なしを教師ラベルとして、2値分類AIを訓練することで、対象抗原の有無を推定するAI検出器を作成することもできる(ステップS306)。さらに、図5に示した特徴量であるピーク電流平均よびパルス数にとどまらず、さまざまなパルス波形の特徴やその分布の特徴を教師データとし、対象抗原の濃度を教師ラベルとして、回帰AIや多値分類AIを訓練することで、対象抗原の有無を推定するAI定量器を作成することもできる(ステップS306)。そして、対象抗原の有無や濃度が未知である試料について図3(b)に示す手順によって、その有無や濃度を推定することができる。図5に示したPSAの結果は一例であり、上に述べた本発明の方法は、任意の抗原とこれに特異的に結合する抗体が存在する抗原は、すべて対象となりうる。
次に、図3におけるステップS301乃至S303、およびステップS311乃至S313の計測前の処理について説明する。以下ではこれらの処理を総称して、計測前処理と呼ぶ。計測前処理への好ましい要求としては以下の2点が挙げられる。第1の要求は、用途に応じた上記凝集加速抗原濃度の適切な制御、第2の要求は、安定計測の実現である。
計測前処理に対する第1の要求について説明する。臨床応用を前提とした場合、検出または定量するべき対象抗原の濃度領域は、対象抗原により大きく異なる。たとえば、前記図5の説明において、対象抗原の一例として示したPSAの前立腺癌検査における正常値は、4ng/mL以下とされる。一方で、代表的な炎症マーカであるCRP(C―Reactive Protein)の場合、その血中濃度正常値は3μg/mL以下である。このため、たとえばこれらのタンパク質を対象抗原とした検査手段を、図4(c)に示すような状態を利用して対象抗原の検出や定量を行う場合には、上記凝集加速抗原濃度を、臨床的な要求に合わせて適切に制御することが好ましい。
第2の要求は、抗体修飾粒子またはその凝集体の安定した細孔通過を実現することである。計測前処理によって、対象抗原量に応じて図4(a)や(c)の各上図のような状態変化を実現したとしても、必ずしも同各下図のようなパルス波形を安定して検出できるとは限らない。たとえば、図5や図6のような、パルス波形の特徴、ないしはその分布の特徴を解析するだけの数のパルスが、実用的な計測時間で取得できることが好ましい。図5(b)に示した例では、対象抗原であるPSA濃度553が300pg/mLではNTCに比べてパルス数が極端に小さくなっている。こうした場合には、PSA濃度553以上である対象抗原濃度域において、S306やS316にとって十分な数のパルス波形を得る計測時間の長さを最適化するために、試料と混和する抗体修飾粒子の濃度を調節することが好ましい。
これら第1および第2の要求を満たすためには、対象抗原の種類や、臨床的要請ごとに、ステップS301乃至S303およびS311乃至S313における計測前処理を最適化することが好ましい。以下では上記第1および第2の要求を満たせるような計測前処理方法のうち、ステップS302およびS312において試料と混和する抗体修飾粒子の最適濃度の例について説明する。
また図5とは異なる一例として、インフルエンザNタンパク質を対象抗原とし、計測用粒子に抗インフルエンザNタンパク質抗体を修飾した抗体修飾粒子を用い、本発明による方法でパルス波形を計測した結果に基づいて計測前処理をする方法について説明する。図8は、インフルエンザNタンパク質の対象抗原濃度に対して1分あたりのパルス数およびピーク電流下限以上のパルス数比率をプロットした図である。ここでは、既知計測対象試料中の対象抗原濃度が各々0g/mL(NTC)、2pg/mLから2μg/mLまで10倍ごとの濃度になるよう調製した。図8の横軸811および812にその濃度を示す。図8では、各々対象抗原濃度ごとに、7×109個/mL、7×108個/mLおよび7×107個/mLの、3種類の濃度(上記態様2で言うところの「第2濃度」)890の抗体修飾粒子を用いて、本発明による方法で計測を行った結果を示してある。図8(a)の縦軸812は1計測で得られるパルス波形群についての1分あたりの平均パルス数、図8(b)の縦軸822は1計測パルス波形群内のピーク電流値が0.7nA以上のパルス数比率rb/n(t>0.7nA)である。これは、図7に示すパルス数n714で分布特徴量rb717を除したものである。既述の通り、抗体修飾粒子同士の凝集が進むと、ピーク電流値が大きくなるので、このrb/nは、凝集した凝集塊を反映する分布特徴量と考えられる。
図8に示す例では、抗体修飾粒子濃度(上記態様2で言うところの「第2濃度」)が109個/mLにあっては、計測対象試料中の対象抗原濃度がおおよそ10-7g/mL以上で、(a)分布特徴量nが大きく減少870し、また(b)分布特徴量rb/n比率は大きく上昇890する。この場合は、10-7g/mL以上の対象抗原濃度において、急速に抗体修飾粒子同士の凝集が進み、図4(c)の状態になると考えられる。すなわちこの例では、この対象抗原濃度閾値を凝集加速抗原濃度として定めることができる。また図7の例では、抗体修飾粒子濃度が109個/mLの場合に、凝集加速抗原濃度は10-7g/mL程度とすることができる。一方同様に、抗体修飾粒子濃度が108個/mLで計測前処理を行った場合は、計測対象試料中の対象抗原濃度がおおよそ10-10g/mL以上で、(a)パルス数が大きく減少860し、また(b)ピーク電流0.7nA以上のパルス数比率は大きく上昇880する。なお、図8(a)の縦軸は対数表示であることに注意されたい。
図8の一例における抗体修飾粒子濃度(上記態様2で言うところの「第2濃度」)と凝集加速抗原濃度の関係を図9にまとめた。抗体修飾粒子濃度が109個/mLのときの凝集加速抗原濃度はおよそ10-7g/mL、抗体修飾粒子濃度が108個/mLのときの凝集加速抗原濃度はおよそ10-10g/mLとすることができる。たとえば、図8の濃度領域850の未知試料について、インフルエンザNタンパク質を対象抗原として検出や定量を行いたい場合、もし抗体修飾粒子濃度を109個/mLとすると、図8の分布特徴量813および823を利用することになる。しかし検出/定量対象抗原領域850ではこれらの分布特徴量は、NTC800と大きな差がなく、また対象抗原濃度との相関も明確ではない。しかし、もし抗体修飾粒子濃度を108個/mLとした場合、図8の分布特徴量814および824が利用できるため、より精度の高い検出や定量が可能である。つまり本発明では、検出/定量対象抗原濃度が、凝集加速抗原濃度より高くなるように、抗体修飾粒子濃度を設定することで、高い精度での対象抗原検出または定量が可能となる。これが計測前処理に対する第1の要求に応える方法である。
本発明における凝集加速抗原濃度は、図5、図6や図8に例示したような、パルス波形特徴量または分布特徴量の、計測対象試料中の対象抗原濃度依存性を求めることで、決めることができる。既知試料の対象抗原濃度の変化に対して、低濃度域よりもパルス波形特徴量または分布特徴量が大きく変化を始める対象抗原濃度(言い換えれば、対象抗原濃度の、パルス波形特徴量または分布特徴量に対する変化量が所定の閾値を超える対象抗原濃度)を、凝集加速抗原濃度としてよい。このような変化量の測定には例えば、図5、6、又は8に示したような相関関係において、濃度(横軸)で微分すること(図示されたプロットの近似曲線に対する接線の傾きを求めること)で行える。
また或る実施形態では、下記のように変化量に対する閾値を定めるようにしてもよい。たとえば、図5(a)を参照すると、300fg/mLから3pg/mLへと対象抗原濃度が10倍になった場合のピーク電流平均μbの変化は、約7%増である。一方3pg/mLから30pg/mLへのμbの変化は約36%増えている。このことから10pg/mL近辺500を凝集加速抗原濃度としてよい。図5(b)においても同様に300fg/mLから3pg/mLのパルス数nの変化に比べて、3pg/mLから30pg/mLへのμbの変化は大きくなっている。たとえば、凝集加速抗原濃度における分布特徴量と、その10倍の抗原濃度における同じ分布特徴量の差を第1の差とし、凝集加速抗原濃度における分布特徴量と、その1/10倍の抗原濃度における同じ分布特徴量の差を第2の差としたときに、第1の差が第2の差の2倍以上であるように凝集加速抗原濃度を決めてよい。なお上記は一例であって、本発明の別の実施形態では、対象抗原濃度に対するパルス波形特徴量または分布特徴量の変化を利用して凝集加速濃度を決めればどのような方法であってもよく、また単独のパルス波形特徴量や分布特徴量を用いても、複数を組み合わせて凝集加速濃度を決めてもよい。
さらにより希薄な領域の対象抗原検出または定量のためには、抗体修飾粒子の濃度をさらに低くしてもよい。しかし、単位時間あたりに計測されるパルス数は、概ね抗体修飾粒子の粒子濃度と強い正の相関がある。これは細孔を通過する粒子数は、試料中の粒子濃度に概ね比例するからである。たとえば図8(a)では、107個/mLの抗体修飾粒子濃度の場合、対象抗原濃度に依らず、1分あたりのパルス頻度は2個以下である。
図1のようなセンサにおいて、計測されるパルス波形は一般に統計的バラツキを有している。またたとえば、粒子が円形である細孔の中心を通過する場合と、中心から偏りのある位置を通過する場合では、パルス波形の形状が異なる。抗体修飾粒子を作成するための検出用粒子の粒径や大きさにも多少のバラツキがあることは回避できない。また、凝集加速抗原濃度以上の領域における、抗体修飾粒子の凝集は一様ではなく、多くの粒子が凝集した大きな凝集塊や、数個のみ凝集した小さな凝集塊などが広く分布する状態である。このため好ましい実施形態においては、図3(a)における相関モデルの作成、(b)における未知試料からの対象抗原検出または定量ともに、1計測あたり少なくとも100個程度のパルス波形群を計測することで、ステップS306やS316においてこれら統計的バラツキの影響を低減できる。
図8(a)の一例では、抗体修飾粒子濃度107個/mLの場合、対象抗原濃度によらずパルス頻度は2個/分であるから、50個のパルス波形を計測するためには、約40分の計測を要することになる。抗体修飾粒子濃度106個/mLを使えば、計測時間は400分となってしまう。迅速性の効果を得るために好ましくは、ステップS305やS315の計測においては、少なくとも2個/分程度以上の頻度でパルス波形が取得できることが望ましい。これが上記計測前処理に関する第2の要求に応える方法である。
以上まとめると、好ましい試料前処理においては、第1に凝集加速抗原濃度が検出または定量対象の抗原濃度より低くなるように、かつ第2にパルス波形頻度が2個/分以上になるような、抗体修飾粒子濃度を選択することで、より高精度かつ迅速な対象抗原の検出または定量の手段を提供することができる。
以上説明してきた本発明に係る方法は、プロセッサ(単数のプロセッサでもマルチコアプロセッサでもよく、またマイクロプロセッサも含んでよい)を有するコンピュータ装置・端末により実施可能である。そうしたコンピュータ装置は、図1のセンサ100等のセンサと一体化した装置であってもよい。あるいは、そうしたセンサとネットワーク(有線、無線を問わず、例えばインターネット、専用閉域網、LAN等であってよい)を介して動作可能に接続するコンピュータ装置であってもよい。
本発明に関して使用できるコンピュータ装置の形態は任意であり、例えばワークステーション、タブレット、スマートフォン等であってよい。
本発明の或る実施形態においては、コンピュータにより可読であるプログラムおよび当該プログラムを格納する媒体を提供でき、当該プログラムをプロセッサが実行することで、上述した方法が含む任意の工程を実施するようにできる。

Claims (9)

  1. 隔壁によって隔てられた2つのチャンバが細孔を通じて疎通し、前記2つのチャンバの各々の中に電極を有する構造のセンサを用いて抗原又は抗体を定量する方法であって、
    粒子表面に前記抗原と特異的に結合する抗体を付着させた抗体修飾粒子、又は粒子表面に前記抗体と特異的に結合する抗原を付着させた抗原修飾粒子と、
    第1の電解液と、
    前記抗原若しくは前記抗体の濃度が既知である既知試料と、を混和することで、
    前記抗原若しくは前記抗体が第1濃度、かつ前記抗体修飾粒子若しくは前記抗原修飾粒子が第2濃度で、各々含まれる既知計測対象試料を作成し、
    前記既知計測対象試料を第1のセンサの有する2つのチャンバのうちの一方に充填し、
    第2の電解液を前記第1のセンサの有する前記2つのチャンバの他方に充填して細孔を通じて前記2つのチャンバを電気的に導通させ、
    前記2つのチャンバが各々有する電極の間に電圧を印加して、当該電極の間に前記細孔を経由してイオン電流を流した状態で生じるイオン電流の過渡変化を、下限頻度以上の既知パルス頻度で計測される複数の既知パルス波形から成る既知パルス波形群として計測し、
    前記既知パルス波形の形状を表現する既知パルス波形特徴量、または前記既知パルス波形特徴量の前記既知パルス波形群内における分布の特徴を表現する既知分布特徴量と、前記既知試料における前記抗原若しくは前記抗体の濃度との相関モデルを作成し、
    前記相関モデルを用いて、前記抗原若しくは前記抗体の濃度の、前記既知パルス波形特徴量若しくは前記既知分布特徴量に対する変化量が所定の閾値を超える値を定め、当該値を凝集加速濃度と定義し、
    前記相関モデル及び前記凝集加速濃度を用いることで、未知試料が含む前記抗原若しくは前記抗体の濃度を推定することを特徴とする方法。
  2. 前記相関モデル及び前記凝集加速濃度を用いて、未知試料が含む前記抗原若しくは前記抗体の濃度を推定することが、
    前記抗体修飾粒子若しくは前記抗原修飾粒子と、
    前記第1の電解液と、
    前記未知試料と、を混和して、
    前記抗体修飾粒子若しくは前記抗原修飾粒子が前記第2濃度で含まれる未知計測対象試料を作成し、
    前記未知計測対象試料を第2のセンサの有する前記2つのチャンバのうちの一方に充填し、
    前記第2の電解液を前記第2のセンサの有する前記2つのチャンバの他方に充填して細孔を通じて前記2つのチャンバを電気的に導通させ、
    前記2つのチャンバが各々有する電極の間に電圧を印加して、当該電極の間に前記細孔を経由してイオン電流を流した状態で生じるイオン電流の過渡変化を、下限頻度以上の未知パルス頻度で計測される複数の未知パルス波形から成る未知パルス波形群として計測し、
    前記未知パルス波形の形状を表現する未知パルス波形特徴量、または前記未知パルス波形特徴量の前記未知パルス波形群内における分布の特徴を表現する未知分布特徴量と、前記相関モデルを比較することで前記未知試料の抗原若しくは抗体の濃度を推定すること
    を含む、請求項1記載の方法。
  3. 前記凝集加速濃度が前記第1濃度より低くなるように、前記第2濃度を設定することを特徴とする請求項1乃至請求項2記載の方法。
  4. 前記未知パルス頻度の前記下限頻度が2個/分である、請求項2に記載の方法。
  5. 前記凝集加速濃度は、
    前記凝集加速濃度における基準パルス波形特徴量と、前記凝集加速濃度の10倍の抗原濃度若しくは抗体濃度における前記基準パルス波形特徴量との差が、
    前記凝集加速濃度における前記基準パルス波形特徴量と、前記凝集加速濃度の1/10倍の抗原濃度若しくは抗体濃度における前記基準パルス波形特徴量との差の2倍以上であるように、
    前記凝集加速濃度を決定することを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。
  6. 前記凝集加速濃度は、
    前記凝集加速濃度における分布特徴量と、前記凝集加速濃度の10倍の抗原濃度若しくは抗体濃度における基準分布特徴量との第1の差が、
    前記凝集加速濃度における分布特徴量と、前記凝集加速濃度の1/10倍の抗原濃度若しくは抗体濃度における前記基準分布特徴量との第2の差の、2倍以上であるように、
    前記凝集加速濃度を決定することを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。
  7. 前記第1の電解液と前記第2の電解液は、その組成が異なることを特徴とする請求項2記載の方法。
  8. 前記第1のセンサと前記第2のセンサが物理的に同一のセンサである、請求項2記載の方法。
  9. 隔壁によって隔てられた2つのチャンバが細孔を通じて疎通し、前記2つのチャンバの各々の中に電極を有する構造のセンサとネットワークを介して接続されるように構成されたプロセッサを有するコンピュータにおいて、前記プロセッサが実行することで下記工程を実施するように構成されたコンピュータ可読命令を含むプログラムであって、
    粒子表面に抗原と特異的に結合する抗体を付着させた抗体修飾粒子、又は粒子表面に抗体と特異的に結合する抗原を付着させた抗原修飾粒子と、
    第1の電解液と、
    前記抗原若しくは前記抗体の濃度が既知である既知試料と、を混和することで、
    前記抗原若しくは前記抗体が第1濃度、かつ前記抗体修飾粒子若しくは前記抗原修飾粒子が第2濃度で、各々含まれる既知計測対象試料を作成する工程と、
    前記プロセッサにより、前記既知計測対象試料を第1のセンサの有する2つのチャンバのうちの一方に充填する工程と、
    前記プロセッサにより、第2の電解液を前記第1のセンサの有する前記2つのチャンバの他方に充填して細孔を通じて前記2つのチャンバを電気的に導通させる工程と、
    前記プロセッサにより、前記2つのチャンバが各々有する電極の間に電圧を印加して、当該電極の間に前記細孔を経由してイオン電流を流した状態で生じるイオン電流の過渡変化を、下限頻度以上の既知パルス頻度で計測される複数の既知パルス波形から成る既知パルス波形群として計測する工程と、
    前記プロセッサにより、前記既知パルス波形の形状を表現する既知パルス波形特徴量、または前記既知パルス波形特徴量の前記既知パルス波形群内における分布の特徴を表現する既知分布特徴量と、前記既知試料における前記抗原若しくは前記抗体の濃度との相関モデルを作成する工程と、
    前記プロセッサにより、前記相関モデルを用いて、前記抗原若しくは前記抗体の濃度の、前記既知パルス波形特徴量若しくは前記既知分布特徴量に対する変化量が所定の閾値を超える値を定め、当該値を凝集加速濃度と定義する工程と、
    前記プロセッサにより、前記相関モデル及び前記凝集加速濃度を用いることで、未知試料が含む前記抗原若しくは前記抗体の濃度を推定する工程と
    を含むことを特徴とする、プログラム。
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