JP7330869B2 - Automatic analysis method and automatic analysis device - Google Patents
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Description
本発明は、ラテックス凝集反応を利用して被検試料の成分を自動分析する技術に関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a technique for automatically analyzing components of a test sample using latex agglutination reaction.
上記のような自動分析では、人等の検体から採取された血液や尿等の被検試料に試薬を混合し、被検試料中に含まれる所定の検査項目(測定物)の成分量(濃度)を自動的に測定する。特にラテックス凝集反応を利用した自動分析では、ラテックス粒子の凝集体を光学的に測定することで測定物の濃度を定量化する。 In the automatic analysis described above, test samples such as blood and urine collected from human specimens are mixed with reagents, and the amounts (concentrations) of the specified test items (measurements) contained in the test samples are measured. ) is automatically measured. Especially in automatic analysis using latex agglutination reaction, the concentration of the substance to be measured is quantified by optically measuring aggregates of latex particles.
被検試料に含まれる抗原(測定物)と表面を抗体で修飾したラテックス粒子を含む試薬とを混合すると、ラテックス粒子表面の抗体と抗原が反応し、抗原を介してラテックス粒子同士が凝集し、ラテックス粒子の凝集体が生成される。この凝集反応による凝集体の変化(サイズや濃度)に対して、透過光や散乱光の強度等の光学的な信号の変化が大きいほど、測定物を高感度に定量化することができる。 When an antigen (analyte) contained in a test sample and a reagent containing latex particles whose surfaces are modified with antibodies are mixed, the antibodies on the surface of the latex particles react with the antigens, and the latex particles agglutinate with each other via the antigens. Agglomerates of latex particles are produced. The greater the change in the optical signal such as the intensity of transmitted light or scattered light with respect to the change (size or concentration) of aggregates due to this agglutination reaction, the more sensitively the measurement object can be quantified.
特許文献1には、特定の散乱角で散乱光強度を測定する自動分析装置が開示されている。特許文献2には、凝集体によって散乱された散乱光の強度の時間的な変動を相関関数を用いて解析し、凝集状態を検出する方法が開示されている。 Patent Literature 1 discloses an automatic analyzer that measures scattered light intensity at a specific scattering angle. Patent Literature 2 discloses a method for detecting the state of aggregation by analyzing temporal variations in the intensity of scattered light scattered by aggregates using a correlation function.
しかしながら、特許文献1に開示された自動分析装置では、測定物やラテックス粒子のサイズ、濃度および凝集状態等の反応液の条件に応じて、散乱光を高感度に測定するための最適な角度が異なる。また反応液中の気泡や反応容器のキズ等の凝集体以外の散乱によるノイズ源の影響を受けやすい。一方、特許文献2には、凝集反応の反応過程から測定物を定量化することについては開示されていない。 However, in the automatic analyzer disclosed in Patent Document 1, the optimum angle for highly sensitive measurement of scattered light depends on the reaction liquid conditions such as the size, concentration, and aggregation state of the measured object and latex particles. different. In addition, it is susceptible to noise sources due to scattering other than aggregates, such as air bubbles in the reaction solution and scratches on the reaction vessel. On the other hand, Patent Document 2 does not disclose the quantification of the measured substance from the reaction process of the agglutination reaction.
本発明は、簡易な構成で測定物を高感度に自動分析できるようにした装置および方法を提供する。 The present invention provides an apparatus and method capable of automatically analyzing an object to be measured with a simple configuration and with high sensitivity.
本発明の一側面としての自動分析方法は、測定物と試薬とが混合された反応液に照射光を照射して、反応液からの出射光の強度の時間変動を、反応液中での反応の開始からの反応時間と対応させて測定する測定ステップと、測定ステップにて取得された信号を処理して測定物を分析する処理ステップとを有する。処理ステップは、出射光の強度の時間変動の測定結果を用いて、自己相関に関する値を反応時間の関数として示す第1のデータを取得し、第1のデータを用いて反応速度に関する第2のデータを取得し、第2のデータを、測定物の濃度が既知であるときのキャリブレーションデータと比較することで、反応液中の測定物の濃度を定量することを特徴とする。なお、コンピュータに、上記自動分析方法に従う処理を実行させるコンピュータプログラムも、本発明の他の一側面を構成する。 An automatic analysis method according to one aspect of the present invention comprises irradiating a reaction solution in which an object to be measured and a reagent are mixed with irradiation light, and measuring the time variation of the intensity of the light emitted from the reaction solution by measuring the reaction in the reaction solution. and a processing step of processing the signal obtained in the measuring step to analyze the object to be measured. The processing step obtains first data indicating a value related to autocorrelation as a function of reaction time using the measurement result of the time variation of the intensity of the emitted light, and uses the first data to obtain second data related to the reaction rate. By acquiring data and comparing the second data with calibration data when the concentration of the measured substance is known, the concentration of the measured substance in the reaction liquid is quantified. A computer program that causes a computer to execute processing according to the automatic analysis method also constitutes another aspect of the present invention.
また本発明の他の一側面としての自動分析装置は、測定物と試薬とが混合された反応液に照射光を照射する照射手段と、反応液からの出射光の強度の時間変動を、反応液中での反応の開始からの反応時間と対応させて測定する測定手段と、測定ステップにて取得された信号を処理して測定物を分析する処理手段とを有する。処理手段は、出射光の強度の時間変動の測定結果を用いて、自己相関に関する値を反応時間の関数として示す第1のデータを取得し、第1のデータを用いて反応速度に関する第2のデータを取得し、第2のデータを、測定物の濃度が既知であるときのキャリブレーションデータと比較することで、反応液中の測定物の濃度を定量することを特徴とする。 According to another aspect of the present invention, an automated analyzer includes irradiation means for irradiating a reaction liquid in which an object to be measured and a reagent are mixed with irradiation light; It has a measuring means for measuring the reaction time from the start of the reaction in the liquid and a processing means for processing the signal obtained in the measuring step to analyze the measured object. The processing means acquires first data indicating a value related to autocorrelation as a function of reaction time using the measurement result of the time variation of the intensity of the emitted light, and uses the first data to obtain second data related to the reaction rate. By acquiring data and comparing the second data with calibration data when the concentration of the measured substance is known, the concentration of the measured substance in the reaction liquid is quantified.
本発明によれば、簡易な構成で測定物を高感度に自動分析することができる。 According to the present invention, an object to be measured can be automatically analyzed with high sensitivity with a simple configuration.
以下、本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。まず、本発明の実施例における自動分析方法の原理について説明する。この自動分析方法では、被検試料に光を照射し、被検試料から出射する散乱光の強度の時間変動(時間的揺らぎ)を測定し、測定結果を解析する動的光散乱法(DLS:Dynamic Light Scattering)の原理を利用する。実施例では、被検試料と試薬とが混合した反応液に光を照射する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. First, the principle of the automatic analysis method in the embodiment of the present invention will be explained. In this automatic analysis method, the test sample is irradiated with light, the time variation (temporal fluctuation) of the intensity of the scattered light emitted from the test sample is measured, and the measurement results are analyzed by the dynamic light scattering method (DLS: Use the principle of Dynamic Light Scattering. In the embodiment, light is applied to a reaction liquid in which a test sample and a reagent are mixed.
反応液中では、測定物と試薬内のラテックス粒子やその凝集体がブラウン運動によってランダムな方向に運動しており、粒子が大きいほど運動の速度が遅くなる。したがって、反応液から出射した散乱光の強度の時間変動を、例えば自己相関関数を用いて評価すると、小さい粒子は短い相関時間で、大きい粒子は長い相関時間として観測される。 In the reaction solution, the latex particles and their aggregates in the sample and the reagent move in random directions due to Brownian motion, and the larger the particles, the slower the movement speed. Therefore, when the time variation of the intensity of the scattered light emitted from the reaction solution is evaluated using, for example, an autocorrelation function, small particles are observed with a short correlation time, and large particles are observed with a long correlation time.
一般に自己相関関数は、exp(-Γτ)のような指数関数で表現することができ(τは遅延時間)、その減衰係数Γを用いれば、短い相関時間の自己相関関数はΓが大きく、反対に長い相関時間の自己相関関数はΓが小さくなる。実施例では、ラテックス凝集反応の開始(反応開始時点)からの経過時間である反応時間に対して、凝集体の変化を散乱光の動的な特性の変化として捉えることで、被検試料中の測定物の濃度を定量する。以下、本発明の具体的な実施例について説明する。 In general, the autocorrelation function can be expressed by an exponential function such as exp(-Γτ) (τ is the delay time). The autocorrelation function with a long correlation time has a small Γ. In the examples, the changes in the aggregates are taken as changes in the dynamic characteristics of the scattered light with respect to the reaction time, which is the elapsed time from the start of the latex agglutination reaction (at the start of the reaction). Quantify the concentration of the measured substance. Specific examples of the present invention will be described below.
図1は、本実施例の自動分析方法を実施する自動分析装置100の構成を示している。光源110は、400~1100nmの可視帯域から近赤外帯域の波長の光を放射するレーザであり、例えば、波長633nmのHe-Neレーザを用いることができる。光源110が放射する光の波長は、測定物や試薬の条件に合わせて適宜選択すけばよい。 FIG. 1 shows the configuration of an automatic analyzer 100 that implements the automatic analysis method of this embodiment. The light source 110 is a laser that emits light with wavelengths in the visible band to the near-infrared band of 400 to 1100 nm. For example, a He--Ne laser with a wavelength of 633 nm can be used. The wavelength of the light emitted by the light source 110 may be appropriately selected according to the conditions of the object to be measured and the reagent.
光源110から出射した照射光160は、不図示の照射光学系によりコリメートされて反応容器(反応セル)150にその側面に対して垂直に入射する。光源110と照射光学系とにより照射手段が構成される。反応容器150内には、測定物を含む被検試料とラテックス粒子を含む試薬とが混合された反応液151が収められている。反応液151は、測定物の濃度、ラテックス粒子のサイズや濃度および被検試料と試薬とを混合してからの反応時間等の反応条件に応じて、ラテックス粒子の凝集体が生成される。また、照射光160が反応容器150に入射する前に、反応液151は不図示の攪拌部により撹拌され、反応液151内にてラテックス粒子を含む試薬が一様に分散した状態とされる。この反応液151に被検試料が混合されて再び撹拌された後、測定が開始される。 Irradiation light 160 emitted from the light source 110 is collimated by an irradiation optical system (not shown) and enters the reaction container (reaction cell) 150 perpendicularly to its side surface. The light source 110 and the irradiation optical system constitute irradiation means. A reaction container 150 contains a reaction liquid 151 in which a test sample containing an object to be measured and a reagent containing latex particles are mixed. Aggregates of latex particles are generated in the reaction liquid 151 depending on the reaction conditions such as the concentration of the substance to be measured, the size and concentration of the latex particles, and the reaction time after mixing the test sample and the reagent. In addition, before the irradiation light 160 enters the reaction vessel 150 , the reaction liquid 151 is stirred by a stirring unit (not shown) so that the reagent containing the latex particles is uniformly dispersed in the reaction liquid 151 . After the test sample is mixed with this reaction liquid 151 and stirred again, the measurement is started.
照射光160は、反応液151に入射した後に反応液151中を伝搬する。そして反応容器150(反応液151)から様々な角度に進む散乱光としての出射光170が出射する。自動分析装置100では、ある角度θで出射した出射光170を、レンズ120で集光し、検出器130で受光する。検出器130は、応答速度が高速なセンサであり、例えばアバランシェフォトダイオード(APD)や光電子増倍管(PMT)が用いられる。検出器130は、所定の一定時間としての測定時間内で出射光170の強度を測定して、該強度の時間変動を測定する。このときの測定における時間分解能は、数10nsec程度である。出射光170の強度の時間変動を測定する測定時間は、試薬として用いるラテックス粒子や被検試料に応じて任意に設定することができる。例えば、測定時間は、数マイクロ秒~数秒の間で設定される。 The irradiation light 160 propagates through the reaction liquid 151 after entering the reaction liquid 151 . Then, emitted light 170 as scattered light traveling at various angles is emitted from the reaction container 150 (reaction liquid 151). In the automatic analyzer 100 , emitted light 170 emitted at a certain angle θ is condensed by the lens 120 and received by the detector 130 . The detector 130 is a sensor with a high response speed, and uses, for example, an avalanche photodiode (APD) or a photomultiplier tube (PMT). Detector 130 measures the intensity of emitted light 170 within a measurement time, which is a predetermined constant time, to measure the time variation of the intensity. The time resolution in the measurement at this time is about several tens of nanoseconds. The measurement time for measuring the time variation of the intensity of the emitted light 170 can be arbitrarily set according to the latex particles used as the reagent and the test sample. For example, the measurement time is set between several microseconds and several seconds.
自動分析装置100では、上記測定を、被検試料と試薬とを混合した時点から測定を終了するまでの測定時間の間に、反応時間に応じて複数回、行う。 In the automatic analyzer 100, the above measurement is performed multiple times according to the reaction time during the measurement time from the time when the test sample and the reagent are mixed until the end of the measurement.
なお、光源110から放射される光の強度は、反応開始前のキャリブレーションとして、検出器130で測定される信号レベルに応じて適切に調整することができる。また検出器130は、光源110からの照射光160を光軸として、後方散乱光を測定するように配置される。例えば、図中のθは5~20度程度である。ただし、検出器130を、前方散乱を測定するように配置してもよい。ラテックス粒子のサイズや反応液の濃度等の反応条件に応じて出射する散乱光の分布が変化するため、該反応条件に応じて検出器130を適切に配置すればよい。 The intensity of the light emitted from the light source 110 can be appropriately adjusted according to the signal level measured by the detector 130 as calibration before starting the reaction. Detector 130 is arranged to measure backscattered light with illumination light 160 from light source 110 as an optical axis. For example, θ in the figure is about 5 to 20 degrees. However, detector 130 may be positioned to measure forward scatter. Since the distribution of emitted scattered light varies depending on the reaction conditions such as the size of the latex particles and the concentration of the reaction solution, the detector 130 may be appropriately arranged according to the reaction conditions.
検出器130から出力される電気信号は、処理部140に転送される。処理部140は、該電気信号をデータ化し、該データに対する後述の処理によって被検試料中の測定物を分析する。処理部140は、経過時間に応じて分析データを取得し、該分析データを随時、メモリに格納した上で、適宜、分析データを読み出しながら解析を行う。このときの解析結果を、モニタ等の不図示の表示部に出力してもよい。 The electrical signal output from the detector 130 is transferred to the processing section 140 . The processing unit 140 converts the electrical signal into data, and analyzes the measurement object in the test sample by processing the data, which will be described later. The processing unit 140 acquires analysis data according to the elapsed time, stores the analysis data in the memory at any time, and performs analysis while reading the analysis data as appropriate. The analysis result at this time may be output to a display unit (not shown) such as a monitor.
図2のフローチャートは、本実施例における測定および処理の流れを示している。反応容器150中で被検試料と試薬が混合されて攪拌された時点から反応時間の計測が開始されて測定が開始される。自動分析装置100の一部であるコンピュータ(PC)101がコンピュータプログラムに従って本処理を実行する。コンピュータ101は、検出器130とともに測定手段として機能するとともに、処理手段として機能する。Sはステップを意味する。 The flowchart in FIG. 2 shows the flow of measurement and processing in this embodiment. Measurement of the reaction time starts when the test sample and the reagent are mixed and stirred in the reaction container 150 . A computer (PC) 101 that is part of the automatic analyzer 100 executes this process according to a computer program. The computer 101 functions as a measuring means together with the detector 130 and also functions as a processing means. S means step.
まずS101において、コンピュータ101は、反応時間Tと対応させて散乱光170の強度(以下、光強度ともいう)の時間変動を測定する。具体的には、コンピュータ101は、後述するS102で算出したい自己相関関数G(τ)の遅延時間τの範囲に応じて光強度の時間変動を測定する。このとき、同じ測定を複数回実行して、複数の測定結果を平均化してもよい。S101は測定ステップに相当する。 First, in S101, the computer 101 measures the time variation of the intensity of the scattered light 170 (hereinafter also referred to as light intensity) in correspondence with the reaction time T. FIG. Specifically, the computer 101 measures the time variation of the light intensity according to the range of the delay time τ of the autocorrelation function G(τ) to be calculated in S102, which will be described later. At this time, the same measurement may be performed multiple times and the multiple measurement results may be averaged. S101 corresponds to a measurement step.
次にS102では、コンピュータ101は、測定した光強度の時間変動の測定結果を用いて自己相関関数G(τ)を算出する。このとき、遅延時間τにおけるS101での測定に合わせてリアルタイムに自己相関関数G(τ)を算出してもよい。この場合は、遅延時間τの範囲に至るまでS101とS102を反復する。S102以降は処理ステップに相当する。 Next, in S102, the computer 101 calculates the autocorrelation function G(τ) using the measurement result of the time variation of the measured light intensity. At this time, the autocorrelation function G(τ) may be calculated in real time in accordance with the measurement in S101 at the delay time τ. In this case, S101 and S102 are repeated until the range of delay time τ is reached. Steps after S102 correspond to processing steps.
S102が終了して自己相関関数G(τ)を取得したコンピュータ101は、S103において、第1のモデルを用いて自己相関関数G(τ)をフィッティングする。本実施例では、第1のモデルとして指数関数exp(-Γτ)を用いる。S103では、コンピュータ101は、上記フィッティングによって、測定された自己相関関数G(τ)から指数関数の減衰係数Γを算出する。算出した減衰係数Γは、反応時間Tの関数としてΓ(T)と表すことができ、これを第1のデータとする。減衰係数Γは、自己相関に関する値に相当する。 After completing S102 and acquiring the autocorrelation function G(τ), the computer 101 fits the autocorrelation function G(τ) using the first model in S103. In this embodiment, the exponential function exp(-Γτ) is used as the first model. In S103, the computer 101 calculates the exponential attenuation coefficient Γ from the measured autocorrelation function G(τ) by the above fitting. The calculated attenuation coefficient Γ can be expressed as Γ(T) as a function of the reaction time T, and this is used as first data. The damping factor Γ corresponds to a value related to autocorrelation.
次にS104では、コンピュータ101は、反応時間Tが予め設定された所定時間に達したか否かを判定する。この所定時間は、被検試料の凝集反応の反応時間や自動分析装置100の測定速度等の条件に応じて設定される。例えば、所定時間を5分として設定する。コンピュータ101は、反応時間Tが所定時間に達していなければS101に戻って、S101~S103の処理を行う。このときS101での測定のタイミングを、所定時間に対してある一定の時間間隔で反応時間Tがサンプリングされるように調整してもよい。 Next, in S104, the computer 101 determines whether or not the reaction time T has reached a predetermined time. This predetermined time is set according to conditions such as the reaction time of the agglutination reaction of the test sample and the measurement speed of the automatic analyzer 100 . For example, the predetermined time is set as 5 minutes. If the reaction time T has not reached the predetermined time, the computer 101 returns to S101 and performs the processing of S101 to S103. At this time, the timing of the measurement in S101 may be adjusted so that the reaction time T is sampled at certain time intervals with respect to a predetermined time.
図3は、直径220nmのポリスチレン粒子の凝集反応を測定したときの自己相関関数G(τ)の測定結果の例を示す。自己相関関数G(τ)の減衰が、反応時間Tとともに小さくなっていることが確認できる。図2のS104が終了した時点で、コンピュータ101は、所定時間の範囲内での各反応時間Tにおける減衰係数Γを算出する。図3に示した測定結果を用いて、減衰係数Γを反応時間Tの関数Γ(T)としてプロットすると、図4に黒丸で示すようになる。図4は、反応開始時の減衰係数Γ(0)の値で規格化したプロット値を示している。つまり、反応過程におけるΓの相対変化を示している。 FIG. 3 shows an example of measurement results of the autocorrelation function G(τ) when measuring the agglutination reaction of polystyrene particles with a diameter of 220 nm. It can be confirmed that the attenuation of the autocorrelation function G(τ) decreases with the reaction time T. When S104 in FIG. 2 ends, the computer 101 calculates the attenuation coefficient Γ at each reaction time T within the predetermined time range. Plotting the attenuation coefficient Γ as a function Γ(T) of the reaction time T using the measurement results shown in FIG. 3 results in the black circles in FIG. FIG. 4 shows plotted values normalized by the value of the attenuation coefficient Γ(0) at the start of the reaction. That is, it indicates the relative change of Γ during the reaction process.
本実施例では、このように規格化した減衰係数Γを第1のデータとする。凝集反応による減衰係数Γの変化が測定できれば、上記以外の規格化の方法であってもよい。例えば、減衰係数Γの変化量(Γ(T)―Γ(0))を第1のデータとしてもよい。 In this embodiment, the attenuation coefficient Γ normalized in this manner is used as the first data. Any normalization method other than the above may be used as long as the change in the attenuation coefficient Γ due to the agglutination reaction can be measured. For example, the amount of change in the attenuation coefficient Γ (Γ(T)−Γ(0)) may be used as the first data.
次にS105では、コンピュータ101は、第1のデータであるΓ(T)を第2のモデルを用いてフィッティングする。図4に示す破線は、第2のモデルとして指数関数exp(-γT)を用いてフィッティングした結果を示している。フィッティングによって、パラメータγの値が得られ、これを第2のデータとする。γは、反応時間Tに対する減衰係数Γの変化の速さ、すなわち凝集速度(または反応速度)に関するパラメータである。このようにコンピュータ101は凝集速度を表すγの値を算出する。 Next, in S105, the computer 101 fits the first data Γ(T) using the second model. The dashed line shown in FIG. 4 indicates the result of fitting using the exponential function exp(-γT) as the second model. The fitting yields the value of the parameter γ, which is used as the second data. γ is a parameter related to the rate of change of the attenuation coefficient Γ with respect to the reaction time T, that is, the aggregation rate (or reaction rate). Thus, the computer 101 calculates the value of γ representing the aggregation rate.
図5(a)は、反応液151中の測定物の濃度をいくつか変えて減衰係数Γ(T)を測定した結果を示す。図中のプロット点が第1のデータであり、実線、破線および一点鎖線が第2のモデルを用いたフィッティングの結果を示している。コンピュータ101は、測定物の濃度が既知である標準試料を用いて上述したように予め減衰係数Γ(T)を測定し、さらに凝集速度γを測定物の濃度ρと対応させて測定しておく。そして図5(b)に簡易的に示すように、凝集速度γと濃度ρとの関係からキャリブレーションデータρ(γ)を作成しておく。 FIG. 5( a ) shows the results of measuring the attenuation coefficient Γ(T) while varying the concentration of the substance to be measured in the reaction liquid 151 . The plotted points in the figure are the first data, and the solid line, dashed line and dashed line show the results of fitting using the second model. The computer 101 measures the attenuation coefficient Γ(T) in advance as described above using a standard sample having a known concentration of the substance to be measured, and further measures the aggregation rate γ in correspondence with the concentration ρ of the substance to be measured. . Then, as shown simply in FIG. 5(b), calibration data ρ(γ) is created from the relationship between the aggregation rate γ and the concentration ρ.
次にS106では、コンピュータ101は、上記キャリブレーションデータρ(γ)とS105で算出した凝集速度γとを用いて測定物の濃度ρを算出する。キャリブレーションデータとして、様々な濃度ρで凝集速度γを測定したデータρ(γ)を第3のモデルを用いてフィッティングした結果を用いてもよい。図5(b)では、例として直線でフィッティングした結果を示している。 Next, in S106, the computer 101 calculates the concentration ρ of the measured substance using the calibration data ρ(γ) and the aggregation rate γ calculated in S105. As the calibration data, the result of fitting the data ρ(γ) obtained by measuring the aggregation rate γ at various concentrations ρ using the third model may be used. FIG. 5(b) shows the results of linear fitting as an example.
第1~第3のモデルとしては、様々な濃度の標準試料を用いて図5に示すように作成されたキャリブレーションデータといくつかのモデルを用いたフィッティングの結果とで差が最も小さくなるモデルが選択される。このため、キャリブレーションデータとセットでフィッティングのモデルを生成しておく。つまり、測定したい被検試料に対してキャリブレーションデータを選択すると、同時に使用するモデル(S103における第1のモデルやS105における第2のモデル)も自動的に選択される。また、被検試料の測定とキャリブレーションデータ生成のための標準試料の測定は、同じ条件下で行われることが望ましい。 As the first to third models, the model that minimizes the difference between the calibration data created as shown in FIG. 5 using standard samples of various concentrations and the results of fitting using several models is selected. For this reason, a fitting model is generated in advance with the calibration data. That is, when calibration data is selected for a test sample to be measured, models to be used simultaneously (the first model in S103 and the second model in S105) are also automatically selected. Moreover, it is desirable that the measurement of the test sample and the measurement of the standard sample for generating the calibration data be performed under the same conditions.
このように本実施例ではDLSの原理を利用しており、従来のDLSを用いる場合のような被検試料中の粒子の正確な粒径分布を測定することを目的とはしていない。本実施例では、凝集反応の反応過程における信号(減衰係数Γ)の変化としての反応速度を測定し、その反応速度から測定物の濃度を定量化することが目的である。この変化を捉える信号として、散乱光強度の時間的な変動を用いることが本実施例の特徴である。 As described above, the present embodiment utilizes the principle of DLS, and is not intended to measure the accurate particle size distribution of particles in a test sample as in the case of using conventional DLS. The purpose of this example is to measure the reaction rate as a change in the signal (attenuation coefficient Γ) in the course of the agglutination reaction, and to quantify the concentration of the substance to be measured from the reaction rate. A feature of this embodiment is that temporal fluctuations in the scattered light intensity are used as a signal that captures this change.
また本実施例は、特許文献1に開示されているような特定の散乱角の光強度を測定する手法に比べ、光強度の時間的な自己相関に関するデータを取得するため、凝集反応における凝集体のサイズ変化を敏感に測定することができる。 In addition, in this example, compared to the method of measuring the light intensity at a specific scattering angle as disclosed in Patent Document 1, in order to obtain data on the temporal autocorrelation of the light intensity, aggregates in the agglutination reaction size changes can be sensitively measured.
さらに本実施例は、数nmサイズの粒径に対しても測定を行うことができるため、そのような微小サイズの試薬を用いることも可能である。微小サイズの試薬を用いる利点として、抗原抗体反応の反応を起こす表面積を大きくすることができ、この結果、反応の高感度化や反応速度の向上が期待でき、より微量な測定物に対しても分析が可能になる。また、粒子サイズが小さくなれば自己相関関数G(τ)の減衰係数Γが大きくなる(相関時間が短くなる)ため、測定時間を短縮することができる。加えて、そのような短い相関時間では、数マイクロメータ以上の不純物による散乱の影響や装置の機械的な振動等が自己相関関数G(τ)に影響しないため、それらのようなノイズを除去することができる。 Furthermore, since this embodiment can measure a particle size of several nanometers, it is also possible to use such a micro-sized reagent. One of the advantages of using micro-sized reagents is that the surface area for antigen-antibody reaction can be increased. analysis becomes possible. Further, as the particle size becomes smaller, the attenuation coefficient Γ of the autocorrelation function G(τ) becomes larger (the correlation time becomes shorter), so the measurement time can be shortened. In addition, in such a short correlation time, the effect of scattering due to impurities of several micrometers or more, mechanical vibration of the device, etc. do not affect the autocorrelation function G(τ), so noise such as these can be removed. be able to.
なお、S103において、減衰係数Γの代わりに自己相関関数G(τ)がある値Grefになるときの遅延時間τの値を評価することを第1のモデルとしてもよい。例えばGref=0.5として、G(τref)=Grefになるときのτrefを求め、これを凝集時間Tに対する遅延時間τref(T)を第1のデータとして評価してもよい。ただし、試薬の粒子の粒子径によっては、Grefが大きいと凝集反応による変化を捉えるのが困難になるので、例えば図3の例では、Gref≦0.5とするのが望ましい。このGrefも含めて、標準試料の測定時に調整してキャリブレーションデータとすればよい。 Note that in S103, the value of the delay time τ when the autocorrelation function G(τ) becomes a certain value Gref instead of the attenuation coefficient Γ may be evaluated as the first model. For example, when G ref =0.5, τ ref when G(τ ref )=G ref is obtained, and the delay time τ ref (T) with respect to the aggregation time T may be evaluated as the first data. . However, depending on the particle diameter of the reagent particles, if G ref is large, it may be difficult to capture the change due to the agglutination reaction. Including this G ref , calibration data can be obtained by adjusting when measuring a standard sample.
また本実施例では、第1のモデルと第2のモデルを数学関数を用いてモデル化したものを用いたが、ある程度網羅的にデータを取得してそれをテーブル化したデータベースを用いてもよい。第1~第3のモデルは、測定結果を正確に再現できればどのようなモデルを用いてもよく、キャリブレーションデータと合わせて選択される。 In addition, in this embodiment, the first model and the second model are modeled using mathematical functions, but it is also possible to use a database obtained by acquiring data comprehensively to some extent and tabulating it. . Any model can be used for the first to third models as long as it can accurately reproduce the measurement results, and is selected together with the calibration data.
次に、本発明の実施例2としての自動分析方法について説明する。本実施例の自動分析方法は、実施例1に示した自動分析装置100により実施される。図6のフローチャートは、本実施例における測定および処理の流れを示している。本実施例でも、自動分析装置100の一部であるコンピュータ101がコンピュータプログラムに従って実行する。Sはステップを意味する。 Next, an automatic analysis method as Example 2 of the present invention will be described. The automatic analysis method of this embodiment is performed by the automatic analysis apparatus 100 shown in the first embodiment. The flowchart of FIG. 6 shows the flow of measurement and processing in this embodiment. Also in this embodiment, the computer 101, which is part of the automatic analyzer 100, executes according to the computer program. S means step.
まずS201において、コンピュータ101は、評価したい遅延時間τrefを設定する。この遅延時間τrefは、実施例1で説明したように、キャリブレーションデータとセットになっている。つまり、測定前に、被検試料に対してキャリブレーションデータが選択されると、自動で評価する遅延時間τrefが設定される、コンピュータ101は、キャリブレーションデータに基づいて、ラテックス粒子のサイズや濃度に応じて、凝集変化が敏感に測定できるように遅延時間τrefを選択する。具体的には、小さい粒子サイズに対して遅延時間τrefを短く設定し、大きい粒子サイズに対しては遅延時間τrefを長く設定する。 First, in S201, the computer 101 sets the delay time τ ref to be evaluated. This delay time τ ref is set with the calibration data as described in the first embodiment. That is, when calibration data is selected for the test sample before measurement, the delay time τ ref for automatic evaluation is set. Depending on the concentration, the delay time τ ref is chosen so that changes in aggregation can be measured sensitively. Specifically, the delay time τ ref is set short for small particle sizes, and the delay time τ ref is set long for large particle sizes.
コンピュータ101は、反応容器150中で被検試料と試薬が混合されて攪拌が終了した後に測定を開始する。測定開始後のS202において、コンピュータ101は、反応時間Tと対応させて散乱光170の強度(光強度)の時間変動を測定する。ここでは、基本的に、遅延時間τ=0のタイミングでの光強度I(t)と遅延時間τ=τrefのタイミングでの光強度I(t+τref)の2つのデータを測定する。ただし、信号のSNに応じて上記2つのデータを複数回測定してそれぞれを平均化してもよい。 The computer 101 starts measurement after the test sample and the reagent are mixed in the reaction container 150 and stirring is completed. In S202 after the start of the measurement, the computer 101 measures the time variation of the intensity (light intensity) of the scattered light 170 corresponding to the reaction time T. FIG. Here, basically, two data are measured: the light intensity I(t) at the timing of the delay time τ=0 and the light intensity I(t+τ ref ) at the timing of the delay time τ=τ ref . However, the above two data may be measured a plurality of times according to the SN of the signal and averaged.
次にS203では、コンピュータ101は、S202で取得した上記2つのデータ間の相関値C(=<I(t)・I(t+τref)>/<I(t)>2)を求める。<>は時間平均を表す。この相関値Cは、実施例1にて説明した自己相関関数G(τ)における遅延時間τ=τrefでの値G(τ=τref)に相当する。すなわち相関値Cは、自己相関に関する値である。このようにコンピュータ101は、反応時間Tの関数として相関値Cを算出する。そして本実施例では、算出された相関値を第1のデータとする。このため、実施例1のように測定結果に対して第1のモデルを用いたフィッティングは行わない。 Next, in S203, the computer 101 obtains a correlation value C (=<I(t)·I(t+τ ref )>/<I(t)> 2 ) between the two data obtained in S202. <> represents the time average. This correlation value C corresponds to the value G(τ=τ ref ) at the delay time τ=τ ref in the autocorrelation function G(τ) described in the first embodiment. That is, the correlation value C is a value related to autocorrelation. Thus, computer 101 calculates correlation value C as a function of reaction time T. FIG. In this embodiment, the calculated correlation value is used as the first data. Therefore, unlike the first embodiment, fitting using the first model is not performed on the measurement results.
次にS204では、コンピュータ101は、実施例1と同様に、反応時間Tが予め設定された所定時間に達したか否かを判定し、反応時間Tが所定時間に達していなければ再びS201に戻ってS201~S203の処理を行う。 Next, in S204, the computer 101 determines whether or not the reaction time T has reached a predetermined time, as in the first embodiment. If the reaction time T has not reached the predetermined time, the process returns to S201. Then, the processing of S201 to S203 is performed.
S204が終了すると、S205において、コンピュータ101は、測定された反応時間Tの関数としての相関値C(T)に対して、第2のモデルを用いたフィッティングを行う。そしてこのフィッティングの結果から、反応時間Tに対する相関値Cの変化の速さ、つまりは凝集速度に関するパラメータ(以下、これを凝集速度という)γの値を算出する。本実施例では、この凝集速度γの値を第2のデータとする。 After completing S204, in S205, the computer 101 performs fitting of the correlation value C(T) as a function of the measured reaction time T using the second model. Then, from the result of this fitting, the rate of change of the correlation value C with respect to the reaction time T, that is, the value of the parameter γ relating to the aggregation rate (hereinafter referred to as the aggregation rate) is calculated. In this embodiment, the value of this aggregation rate γ is used as the second data.
パラメータγを算出したコンピュータ101は、S206において、標準試料を用いて測定したキャリブレーションデータを参照して、凝集速度γに対応するサンプル濃度を算出する。 The computer 101 that has calculated the parameter γ refers to the calibration data measured using the standard sample to calculate the sample concentration corresponding to the aggregation rate γ in S206.
図7は、実施例1で図5(a)に示した減衰係数Γ(T)の一部について、相関値Cを用いて評価した結果を示しており、反応開始直後の値C(T=0)で規格化したものを示している。図7では、反応時間Tにおける相関値C(T)を第2のモデルとして直線を用いてフィッティングした例を示している。図7中の実線と破線の傾きが凝集速度γである。コンピュータ101は、キャリブレーションデータとして、被検試料中で濃度が異なる測定物に対して濃度と凝集速度γの対応関係を相関値C(T)に基づいて測定したものを作成する。このとき、相関を求める遅延時間τrefの条件もキャリブレーションデータとセットで用意する。 FIG. 7 shows the result of evaluating a part of the attenuation coefficient Γ(T) shown in FIG. 5(a) in Example 1 using the correlation value C. 0) is normalized. FIG. 7 shows an example in which the correlation value C(T) at the reaction time T is fitted using a straight line as the second model. The slope of the solid line and broken line in FIG. 7 is the aggregation rate γ. As calibration data, the computer 101 creates calibration data obtained by measuring the correspondence between the concentration and the aggregation rate γ for the measurement substance having different concentrations in the test sample, based on the correlation value C(T). At this time, the condition of the delay time τ ref for obtaining the correlation is also prepared as a set with the calibration data.
本実施例を用いても、凝集反応の反応過程における減衰係数Γの変化(反応速度)を定量化することが可能である。本実施例では、ある任意の遅延時間τrefに対応する2つの光強度の時間変動についてその相関を算出すればよい。したがって、遅延時間τを変えながら自己相関関数G(τ)を算出する必要がなく、測定と処理に要する時間を短縮することができる。 Also using this example, it is possible to quantify the change in the attenuation coefficient Γ (reaction rate) in the reaction process of the agglutination reaction. In this embodiment, the correlation between the time variations of two light intensities corresponding to an arbitrary delay time τ ref can be calculated. Therefore, it is not necessary to calculate the autocorrelation function G(τ) while changing the delay time τ, and the time required for measurement and processing can be shortened.
図8は、本実施例における自動分析装置の変形例を示す。この変形例は、図1に示した自動分析装置100における角度θをθ=90°とした例であり、反応容器150の底面から出射した散乱光170をレンズ120で集光して検出器130で受光する構成を有する。このように光強度を測定するときの散乱角θは反応液151の散乱濃度に応じて任意に選択してもよい。また、検出器130を配置する角度θは、照射光160の伝搬方向に平行な面内であってもよいし垂直な面内であってもよい。 FIG. 8 shows a modification of the automatic analyzer in this embodiment. This modification is an example in which the angle θ in the automatic analyzer 100 shown in FIG. 1 is set to θ=90°. It has a configuration for receiving light at The scattering angle θ at which the light intensity is measured in this manner may be arbitrarily selected according to the scattering concentration of the reaction liquid 151 . Moreover, the angle θ at which the detector 130 is arranged may be in a plane parallel to or perpendicular to the propagation direction of the irradiation light 160 .
図9は、本発明の実施例3である自動分析装置10を示している。自動分析装置10は、分析部20、測定部22、制御部30、処理部40およびメモリ50を有する。制御部30は、測定部22が行う測定処理を制御し、該測定部22から出力される信号を受け取って処理部40およびメモリ50を制御してデータ転送、データ処理およびデータ保存を実行する。自動分析装置10は、処理部40で処理された結果を表示する表示部60を備えている。 FIG. 9 shows an automatic analyzer 10 that is Embodiment 3 of the present invention. The automatic analyzer 10 has an analysis section 20 , a measurement section 22 , a control section 30 , a processing section 40 and a memory 50 . The control unit 30 controls the measurement processing performed by the measurement unit 22, receives signals output from the measurement unit 22, controls the processing unit 40 and the memory 50, and executes data transfer, data processing, and data storage. The automatic analyzer 10 has a display section 60 that displays the results processed by the processing section 40 .
分析部20は、回転駆動可能なディスク21と、該ディスク21の周方向に複数配置された反応容器23とを備える。測定部22は、ディスク21とともに回転して測定位置を通過する反応容器23内の反応液に対して照射光を照射し、反応容器23から出射する散乱光の強度(光強度)の時間変動を測定する。 The analysis unit 20 includes a rotatable disc 21 and a plurality of reaction vessels 23 arranged in the circumferential direction of the disc 21 . The measurement unit 22 rotates with the disk 21 and irradiates the reaction liquid in the reaction container 23 passing through the measurement position with irradiation light, and measures the time variation of the intensity (light intensity) of the scattered light emitted from the reaction container 23. Measure.
分析部20は、標準試料や被検試料等のサンプルを反応容器23に分注するサンプル分注部24と、サンプルに含まれる成分と反応する第1試薬を分注する第1試薬分注部25と、第1試薬と対をなす第2試薬を分注する第2試薬分注部26とを備える。さらに分析部20は、サンプルと試薬を混合した混合液を攪拌する攪拌部27と、測定を終えた混合液を反応容器23から吸引して反応容器23内を洗浄および乾燥する洗浄乾燥部28とを備える。このような構成を有する自動分析装置10は、試料・試薬の分注、攪拌、測定、吸引・洗浄・乾燥までの一連の処理をディスク21を回転させながら連続的に行うことが可能である。反応容器23は恒温槽内に収められており、反応液の温度は一定に保たれている。 The analysis unit 20 includes a sample dispensing unit 24 that dispenses a sample such as a standard sample or a test sample into a reaction container 23, and a first reagent dispensing unit that dispenses a first reagent that reacts with a component contained in the sample. 25 and a second reagent dispensing unit 26 that dispenses a second reagent paired with the first reagent. Further, the analysis unit 20 includes a stirring unit 27 that agitates the mixed solution of the sample and the reagent, and a cleaning/drying unit 28 that sucks the measured mixed solution from the reaction container 23 and cleans and dries the inside of the reaction container 23 . Prepare. The automatic analyzer 10 having such a configuration can continuously perform a series of processes including sample/reagent dispensing, stirring, measurement, suction, washing, and drying while rotating the disk 21 . The reaction vessel 23 is housed in a constant temperature bath, and the temperature of the reaction solution is kept constant.
反応容器23に反応液が充填されて攪拌されるとディスク21が回転駆動され、その回転中に測定部22を通過した反応容器(反応液)23に対して又はディスク21の回転後に測定部22の位置にある反応容器23に対して、測定部22による測定が実行される。測定部22は、実施例1(図1)または実施例2(図8)で示した自動分析装置100によって構成される。例えば、測定部22が実施例1で示した自動分析装置100である場合、回転中の反応容器23が測定部22を通過するタイミングで光源110から反応容器150に照射光160を照射し、出射する散乱光170を検出器130で受光する。検出器130から出力される信号は制御部30に転送され、さらにメモリ50に格納され、処理部40にてデータ処理される。測定は、ディスク21の回転中に反応容器23が測定部22を通過するごとに行われ、反応時間Tの経過とともに減衰係数Γ(T)を示す第1のデータが取得され、処理部40によって第1のデータから反応速度に関する第2のデータγが算出される。 When the reaction container 23 is filled with the reaction liquid and stirred, the disc 21 is driven to rotate. Measurement by the measurement unit 22 is performed on the reaction container 23 at the position of . The measurement unit 22 is configured by the automatic analyzer 100 shown in Example 1 (FIG. 1) or Example 2 (FIG. 8). For example, when the measuring unit 22 is the automatic analyzer 100 shown in the first embodiment, the irradiation light 160 is irradiated from the light source 110 to the reaction container 150 at the timing when the rotating reaction container 23 passes the measuring unit 22, and emitted. Scattered light 170 is received by detector 130 . A signal output from the detector 130 is transferred to the control section 30 , stored in the memory 50 , and processed by the processing section 40 . The measurement is performed each time the reaction vessel 23 passes the measurement unit 22 while the disk 21 is rotating. Second data γ on the reaction rate are calculated from the first data.
本実施例のように、試料・試薬の分注、攪拌、測定、吸引・洗浄・乾燥までの一連の処理を連続的に行う装置おいても、実施例1や実施例2で説明した自動分析方法を実施することができる。またキャリブレーションデータについても、同様に本実施例の自動分析装置10を用いて事前に測定し、その測定条件に合わせて測定物を分析することができる。
(その他の実施例)
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
As in this embodiment, the automatic analysis described in Embodiments 1 and 2 can also be performed in an apparatus that continuously performs a series of processes from sample/reagent dispensing, stirring, measurement, aspiration, washing, and drying. A method can be implemented. Similarly, calibration data can be measured in advance using the automatic analyzer 10 of the present embodiment, and the measured object can be analyzed according to the measurement conditions.
(Other examples)
The present invention supplies a program that implements one or more functions of the above-described embodiments to a system or device via a network or a storage medium, and one or more processors in the computer of the system or device reads and executes the program. It can also be realized by processing to It can also be implemented by a circuit (for example, ASIC) that implements one or more functions.
以上説明した各実施例は代表的な例にすぎず、本発明の実施に際しては、各実施例に対して種々の変形や変更が可能である。 Each embodiment described above is merely a representative example, and various modifications and changes can be made to each embodiment in carrying out the present invention.
101 コンピュータ
151 反応液
110 光源
130 検出器
101 computer 151 reaction liquid 110 light source 130 detector
Claims (10)
前記測定ステップにて取得された信号を処理して前記測定物を分析する処理ステップとを有し、
前記処理ステップは、
前記出射光の強度の時間変動の測定結果を用いて、自己相関に関する値を前記反応時間の関数として示す第1のデータを取得し、
前記第1のデータを用いて反応速度に関する第2のデータを取得し、
前記第2のデータと前記測定物の濃度が既知であるときのキャリブレーションデータとを用いて、前記反応液中の前記測定物の濃度を定量することを特徴とする自動分析方法。 A reaction solution in which an object to be measured and a reagent are mixed is irradiated with irradiation light, and time fluctuations in the intensity of light emitted from the reaction solution are associated with the reaction time from the start of the reaction in the reaction solution. a measuring step to measure;
a processing step of processing the signal obtained in the measuring step to analyze the measured object;
The processing step includes:
obtaining first data indicating a value related to autocorrelation as a function of the reaction time using the measurement result of the time variation of the intensity of the emitted light;
obtaining second data on the reaction rate using the first data;
An automatic analysis method, wherein the concentration of the substance to be measured in the reaction solution is quantified using the second data and calibration data when the concentration of the substance to be measured is known.
前記処理ステップは、前記フィッティングにより前記指数関数における減衰係数を算出することで前記第1のデータを取得することを特徴とする請求項3に記載の自動分析方法。 The first model is an exponential function,
4. The automatic analysis method according to claim 3, wherein said processing step acquires said first data by calculating an attenuation coefficient in said exponential function by said fitting.
前記反応液からの出射光の強度の時間変動を、前記反応液中での反応の開始からの反応時間と対応させて測定する測定手段と、
前記測定手段にて取得された信号を処理して前記測定物を分析する処理手段とを有し、
前記処理手段は、
前記出射光の強度の時間変動の測定結果を用いて、自己相関に関する値を前記反応時間の関数として示す第1のデータを取得し、
前記第1のデータを用いて反応速度に関する第2のデータを取得し、
前記第2のデータと前記測定物の濃度が既知であるときのキャリブレーションデータとを用いて、前記反応液中の前記測定物の濃度を定量することを特徴とする自動分析装置。 an irradiating means for irradiating a reaction liquid in which an object to be measured and a reagent are mixed with irradiation light;
measuring means for measuring the time variation of the intensity of the light emitted from the reaction solution in correspondence with the reaction time from the start of the reaction in the reaction solution;
a processing means for processing the signal acquired by the measuring means and analyzing the measured object;
The processing means
obtaining first data indicating a value related to autocorrelation as a function of the reaction time using the measurement result of the time variation of the intensity of the emitted light;
obtaining second data on the reaction rate using the first data;
An automatic analyzer that quantifies the concentration of the substance to be measured in the reaction liquid using the second data and calibration data when the concentration of the substance to be measured is known.
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030228603A1 (en) | 2002-04-05 | 2003-12-11 | Cload Sharon T. | Compositions selective for caffeine or aspartame and methods of using same |
| JP2013205145A (en) | 2012-03-28 | 2013-10-07 | Fujifilm Corp | Dynamic light scattering measuring method and dynamic light scattering measuring device employing low coherence light source |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61277060A (en) * | 1985-06-01 | 1986-12-08 | Joko:Kk | Enzymatic immunological assay method |
| JPS63247644A (en) * | 1987-04-02 | 1988-10-14 | Toa Medical Electronics Co Ltd | Method for measuring immune reaction |
-
2019
- 2019-11-27 JP JP2019214107A patent/JP7330869B2/en active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030228603A1 (en) | 2002-04-05 | 2003-12-11 | Cload Sharon T. | Compositions selective for caffeine or aspartame and methods of using same |
| JP2013205145A (en) | 2012-03-28 | 2013-10-07 | Fujifilm Corp | Dynamic light scattering measuring method and dynamic light scattering measuring device employing low coherence light source |
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