JP2014507635A - 関連組織の光学分析のための装置 - Google Patents

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Abstract

本発明は、関連組織116の組織タイプを示すパラメータを決定するための装置100、方法及びコンピュータ・プログラムに関する。特に、本発明は、分光器102を含む装置100に関し、この分光器は、光源104及び光学スペクトルを測定するために用意される検出器106, 108を含む。これは、胆汁濃度を示す第１パラメータの決定を可能にする。本発明の発明者らが洞察したように、胆汁濃度は、異なる組織タイプのための識別力のある特徴として機能することができ、装置は、胆汁の濃度に基づいて組織タイプを示す第２パラメータを決定するように用意される。特定の実施の形態によれば、装置は、介入性装置112を更に備える。

Description

本発明は、関連組織の光学分析のための装置に関し、より詳しくは、関連組織の組織タイプを示すパラメータの決定のための装置、方法及びコンピュータ・プログラムに関する。
外科腫瘍学及び肝癌治療（関連する構造を含む）の分野における処置の間、例えば治療が正しい位置で実行されることを保証するために、病的組織と正常組織との区別が可能であることが重要である。また手術の場合、例えば胆嚢摘出の間、胆管を動脈及び静脈と区別することは、手術を管理するために重要である。血液含量における差異によって肝臓器官の特定の構造を区別することがおそらく可能であるが、それらは、例えば初期肝癌においては必ずしも十分ではない。肝臓器官の特定の構造を区別することを補助することができる装置は有益である。
US7419483は、解剖学的部位又は外科用ドレインが配置される部位から放出される流体の状態をモニタリングする及び/又は記録するための少なくとも１つのセンサを有する外科用ドレインを開示する。システムは、モニタリングされるべき解剖学的部位の付近における安定化又は固定を改善するために、外科用ドレインの変更を含むことができる。システムは、モニタリングされるべき解剖学的部位の付近における安定化又は固定を改善するために外科用ドレインの変更を含むので、かなり複雑である場合がある。
したがって、関連組織の組織タイプを示すパラメータの決定のための改善された装置は有益であり、特に、より単純で信頼性が高い装置は有益である。
特に、単純で、効率的であり、多用途であって、従来技術の上記問題を解決する、関連組織の組織タイプを示すパラメータの決定のための装置、方法及びコンピュータ・プログラムを提供することが本発明の目的であると考えることができる。
従来技術の代替物を提供することが本発明の更に別の目的である。
したがって、上述の目的及びいくつかの他の目的は、関連組織の光学分析のための装置を提供することによって本発明の第１の態様において達成されることが意図され、当該装置は、
- 関連組織の光学スペクトルを表わす測定データを得るための分光器、
を有し、
分光器は、
- 光源、
- 光検出器、
- プロセッサ、
を有し、当該プロセッサは、
- 測定データを受信し、
- 前記関連組織における胆汁の濃度を示す第１パラメータを測定データから決定し、
- 組織タイプを示す第２パラメータを第１パラメータから決定するために用意される。
本発明は、特に、しかしこれに限らず、関連組織の光学分析のための単純で信頼性が高い装置を得るために有利である。この装置は、光学スペクトルを表わす測定データの入手を可能にして、さらに関連組織にパラメータを割り当てるために測定データからの情報の抽出を可能にするという点で、単純なものとして見られることができる。本発明は、関連組織における胆汁の濃度が、組織タイプを区別するための識別力のある特徴として役に立つことができるという、本発明の発明者らによる洞察に基づく。組織タイプ間の区別について言及するとき、そのような区別は、組織構造間の区別(例えば胆管、血管及び周囲組織間の区別)を含むことができることが理解される。これは、胆嚢切除の間の胆管損傷を妨げるために重要である場合がある。そのような区別は、組織状況間の区別(例えば、形成異常組織と正常組織との間の区別、正常組織と腫瘍組織との間の区別)を含むことができることがさらに理解される。これは、腫瘍学の分野における処置が正しい位置で実行されることを保証するために重要である場合がある。例えば、肝臓における小さい腫瘍病変の切除は、アブレーション・ニードル先端の正確な配置を必要とする。例えばX線又は超音波による画像ガイダンスは有用なフィードバックを提供することができるが、ナビゲーションのこれらの手段は、ニードルの先端からのリアルタイムな組織フィードバックを提供しない。これは、これらの技術により小さい病変を標的にすることを困難にする。本発明の他の利点は、それが新たな識別力のある特徴(すなわち、胆汁の濃度)の決定及び使用を可能にするので、組織タイプ間のより信頼性が高い区別を可能にすることである。本発明は、技術的な問題に対する技術的なソリューションを提供し、医師が診断を下して患者を処置する援助をすることができる。
胆汁は、純粋な人間の胆汁であると理解される。胆汁の濃度に言及するとき、胆汁の濃度は、純粋な人間の胆汁に対して測定されるべきであることが理解される。言い換えると、純粋な人間の胆汁が我々の基準である。それゆえに、100容量%の胆汁が純粋な人間の胆汁を意味する。特定の実施の形態において、胆汁は、容量百分率(容量%)で測定される。一実施例において、胆汁は、純粋な人間の胆汁であると理解され、そのような純粋な人間の胆汁の光学特性は、人間の胆汁の１つ以上のサンプルで測定される。１つの他の実施の形態において、胆汁は、純粋な人間の胆汁であると理解され、そのような純粋な人間の胆汁の光学的性質は、例えば、参考文献"Analysis of the optical properties of bile", Francesco Baldini, Paolo Bechi, Fabio Cianchi, Alida Falai, Claudia Fiorillo, Paolo Nassi in Journal of Biomedical Optics 5(3), 321 -329 (July 2000)（この文献全体は参照として本明細書に組み込まれる）から得られるような、胆汁に関する技術における知識から決定される。
光は、可視光、紫外線(UV)、近赤外線(NIR)、赤外線(IR)、X線を含む波長インターバルを含む電磁放射として広く解釈されるべきである。
光学との用語は、光を関するものとして理解されるべきである。光学スペクトルは、光の複数の波長に対して所与の強度パラメータ、吸収パラメータ、散乱パラメータ又は透過パラメータのような、光の複数の波長と関連がある情報として理解される。連続スペクトルは、スペクトル情報を表すが、離散的な波長における光に関する情報が光学スペクトルを表すことができることがさらに理解される。
分光器は、技術的に一般的なものであると理解される。分光器は波長を選択するための手段（例えば透過フィルタ又はグレーティング）を含むことが理解される。別の態様では、波長固有の光源（例えば発光ダイオード又はレーザ）が用いられることができ、又は、波長固有の光検出器が用いられることができる。スペクトル濾過は、システム中の異なる場所で行われることができ、例えば、第２光源と介入装置との間で行われることができ、介入装置中で行われることができ、あるいは、介入装置と光検出器との間で行われることができる。
介入装置は、一般に従来技術において周知であり、内視鏡、カテーテル、生体組織検査ニードルのいずれか１つを含むことができる。
本発明は、腫瘍学の分野又は組織タイプの決定が関連する他のヘルスケア・アプリケーションにおいて用いられることができる。
装置は、アブレーション効能及び無症候生存を改善するために、リアルタイムな手術中のニードル位置決め及びアブレーション・モニタリングのために適用可能である。
本発明の実施の形態において、関連組織の光学分析のための装置が提供され、プロセッサはさらに、測定データに基づいて散乱パラメータを決定するように用意される。これの考えられる利点は、散乱パラメータの決定によって、散乱パラメータを考慮することを可能にすることである。例えば、散乱がサンプル中に存在する場合、サンプル中の異なる光学活性成分（例えば発色団）からの寄与を分離するアルゴリズムは、アルゴリズムが散乱パラメータを決定して、それを考慮しない限り、正しく寄与を分離して及び正しく成分を定量化することができない場合がある。
本発明の実施の形態において、関連組織の光学分析のための装置が提供され、当該装置はさらに介入装置を有し、当該介入装置は、光源から介入装置の末端の出口位置へと、当該出口位置から放射可能な光子を導くための第１ガイド、介入装置の末端の入口位置から光検出器まで光子を導くための第２ガイドを有する。
一実施例において、第１ガイド及び第２ガイドは、同じ１つのガイドであることができる。他の実施例において、第１ガイド及び第２ガイドは、互いから空間的に隔てられている２つの別個のガイドであることができる。第１及び第２ガイドは、光ファイバ、光導波路などの光ガイドであることが理解される。
本発明の実施の形態において、関連組織の光学分析のための装置が提供され、関連組織に隣接して介入装置の末端を配置することに応じて、関連組織の領域の平均的なスペクトル情報が入口位置で集められる光子から得られるように、出口位置及び入口位置は、空間的に分離されて、空間的に向きを定められる。この利点は、出口位置で放射されて入口位置で集められる光子が、関連組織中のような介入装置の外部で、ある距離を通ることができることである。
本発明の実施の形態において、治療光を提供するための光源及び/又は超音波ユニットのいずれか１つをさらに有する装置が提供される。治療光源を提供することの考えられる利点は、光を用いる治療を可能にすることである。超音波ユニットを提供する利点は、アブレーション（例えばラジオ周波数アブレーション）又は画像形成を可能にすることである。
本発明の実施の形態において、出口位置から出る光子が集束されていない装置が提供される。これの考えられる利点は、エネルギーが集束されていないことに起因して関連組織のより広い領域にわたって分配され、結果として、隣接するサンプルに損傷を与えるリスクがより少ないことである。
本発明の実施の形態において、装置が提供され、当該装置はデータベースを更に備え、このデータベースはプロセッサへと動作可能な状態で接続される。これの利点は、プロセッサがデータベース中に記憶されるデータにアクセスすることができ、このデータは、前記関連組織中の胆汁の濃度を示す第１パラメータを測定データから決定し、及び組織タイプを示す第２パラメータを第１パラメータから決定するために有益であることである。
本発明の別の実施例において、装置が提供され、データベースは、光学スペクトルを表わす予め定められたデータを含む。データベース中に記憶される光学スペクトルを表わす予め定められたデータを有することは、それは、前記関連組織中の胆汁の濃度を示す第１パラメータを測定データから決定し、及び組織タイプを示す第２パラメータを第１パラメータから決定するために有益である。予め定められたデータは、組織タイプのスペクトルを表わすことができるか、又は、予め定められたデータは、関連組織中に存在することが予想される発色団の光学スペクトルを表わすことができ、これは、例えば数理モデルの入力パラメータとして有用である。
本発明の別の実施例において、装置が提供され、予め定められたデータは、人間の胆汁の光学スペクトルを表わす。これは、例えば、異なる発色団からの測定データへの寄与を分離するために有益でありえる。これは、関連組織中の胆汁の濃度の定量的な推定値の決定を可能にするために有益である。
本発明の第２の態様によると、本発明はさらに関連組織の光学分析のための方法に関し、当該方法は、
- 関連組織の光学スペクトルを表わすデータの受信ステップ、
- 測定データに基づく胆汁の濃度を示す第１パラメータの決定ステップ、及び
- 第１パラメータに基づく組織タイプを示す第２パラメータの決定ステップ、
を有する。
この方法は、患者の体とのインタラクション又は医師の関与を必要としない。
一実施例において、関連組織の光学分析のための方法が提供され、第１パラメータの決定は、測定データを数理モデルにフィッティングすることを含む。数理モデルは、本文脈において、光学スペクトルに影響する入力パラメータ(例えば存在する発色団の量及び散乱の量)の所与のセットに対して、出力として、光学スペクトルを表わすデータをもたらすことができる理論的表現であることが理解される。フィッティングは、測定された光学スペクトルと理論的に与えられる光学スペクトルとの間の差異を最小化するように入力パラメータを調節するプロセスであることが理解される。フィッティングの利点は、フィッティングが入力パラメータを定量的に推定するために用いられることができることである。
一実施例において、関連組織の光学分析のための方法が提供され、第１パラメータの決定は、
- 予め定められた光学スペクトルを有するルックアップ・テーブルを評価すること、及び
- 多変量分析を実行すること、
のいずれか一つを含む。
予め定められた光学スペクトルは、例えば数理モデルによって理論的に計算されたスペクトル、又は、関連組織中に存在することが予想される成分を混合することによって作成されるサンプルのようなファントムで測定されたスペクトルを含むことができる。多変量解析は、一般的に従来技術において知られており、主成分分析（Principal Components Analysis：PCA）及び最小自乗判別分析を含むことが理解される。
一実施例において、関連組織の光学分析のための方法が提供され、当該方法はさらに、ビリベルジンの濃度とビリルビンの濃度との間の比の決定ステップを含む。
この利点は、ビリベルジンの濃度とビリルビンの濃度との間の比は、第２パラメータの決定における入力として機能することができ、それは、決定の品質(例えば決定の精度)に関して、第２パラメータの決定を改善することができることである。
一実施例において、関連組織の光学分析のための方法が提供され、当該方法は、コレステロールの濃度の決定ステップをさらに含む。
一実施例において、赤外線における光学吸収に関する情報が、胆汁中に存在するコレステロール組成を推定するために用いられる。コレステロールに対する胆汁酸塩の比は、胆石を発病する傾向に相関している場合があり、したがって、例えば、胆管中に配置されるカテーテルによって最小限に侵襲性の方法で実行されるときに、コレステロールの推定は、この点で有用である場合がある。
本発明の第３の態様によると、本発明は、データ記憶装置手段を有する少なくとも１つのコンピュータを備えたコンピュータシステムが本発明の第２の態様による方法を実行するように用意されたプロセッサを動作させることを可能にするコンピュータ・プログラム製品に関する。
本発明の第１、第２及び第３の態様は、それぞれ、他の態様のいずれかと組み合わせられることができる。本発明のこれらの及び他の態様は、以下に記載される実施の形態から明らかであり、それらを参照して説明される。
本発明による関連組織の組織タイプを示すパラメータの決定のための装置、方法及びコンピュータ・プログラムは、添付の図に関してさらに詳細に以下に説明される。
図は、本発明を実施する１つの態様を示し、請求の範囲内である他の可能な実施の形態に対して制限的なものとして解釈されてはならない。
本発明の実施の形態による装置の概略図。 本発明の実施の形態による介入装置を示す図。 波長の関数として、酸化血色素(Hb)、脱酸素ヘモグロビン(HbO2)、水及び脂質からの発色団の吸収係数に関するグラフ。 胆汁、酸化血色素(Hb)及び脱酸素ヘモグロビン(HbO2)の吸収係数のスペクトル。 正常な生体外組織からの反射率測定及びモデル中の胆汁に関する対応するフィッティングを示す図。 転移性生体外組織からの反射率測定及びモデル中の胆汁に関するフィッティングを示す図。 正常部位及び癌性部位からの反射率測定及びそれらの対応するフィッティングを示す図。 本発明による方法のフローチャート。
図1は、光源104、第１光検出器106、オプションの第２光検出器108を有する分光器102、並びに、介入装置112を有する本発明の実施の形態による装置の概略図を示し、介入装置112は、介入装置の末端において光を放射するように光源104から介入装置の末端まで光を導くことが可能であって、さらに介入装置の末端から第１光検出器106及び/又は第２光検出器108まで光を導いて戻すことが可能である、１つ以上のガイド(例えば光学導波路のような光学素子)を有する。光ガイドは関連組織116(例えば肝臓組織)に光が入ることを可能にし、光ガイドはさらに、関連組織を出る光が集められて光検出器に導かれることを可能にする。したがって、装置は、関連組織116の光学スペクトルを表わす測定データの入手を可能にする。光検出器106, 108は、測定データを取得するようにプロセッサ110によって制御されることができる。プロセッサは、データベース114にアクセスすることができる。特定の実施の形態において、装置はさらに、さまざまな組織タイプに関する情報を有するデータベース114にアクセスし、どの組織タイプをサンプルが含む可能性が最も高いかを特定するように用意され、同定は第２パラメータに基づく。この利点は、組織タイプに関する有用な情報がこのように得られることである。
図2は、介入装置112の実施の形態の斜視図を示し、この介入装置は、第１ガイド、第２ガイド及び第３ガイドを含む。図は、第１ガイドの末端の出口位置218、第２ガイドの末端の入口位置220及び第３ガイドの末端の入口位置222を示す。図面は尺度通りではない。第１、第２及び第３ガイドは、光ガイド、例えば光ファイバや光導波路であることが理解される。
特定の実施の形態において、装置は、埋め込み式シャッタを有するハロゲン広帯域光源の形の光源104、３つのガイドを有する介入装置112、並びに、それぞれ400nmから1100nmまで及び800nmから1700nmまでのような、実質的に波長スペクトルの可視域及び赤外線領域のそれぞれに、異なる波長領域に光を分解することができる２つの光検出器106, 108を含む。装置は、465nm以下の波長の光を拒絶するフィルタをさらに有することができ、このフィルタは、光検出器において第２高調波光を拒絶するために光検出器106, 108の前で取り付けられることができる。介入装置112は、光源に接続される第１ガイド、第１光検出器106に接続される第２ガイド及び第２光検出器108に接続される第３ガイドを有する。第１(放射)ガイドと第２(収集)ガイド及び第３(収集)導波路のいずれか１つとの間の中心間距離間隔は、ミリメータ範囲であることができ、例えば少なくとも1mm、例えば少なくとも2mm、例えば2.48mmである。全てのガイドは、ミクロン範囲のコア径の低OHファイバであることができ、例えば、コア径は200ミクロンである。時にはVIS-NIRファイバと呼ばれる低OH含有ファイバは、一般的に光学スペクトルの可視(VIS)及び近赤外(NIR)部分に適している。
特定の実施の形態において、拡散反射分光法が、光学スペクトルを表わす測定データを得るために用いられる。拡散反射分光法が組織特性を抽出するために説明されるが、蛍光分光測定、複数の光学ファイバを用いることによる拡散光学断層撮影、微分経路長分光法又はラマン分光法のような、他の光学的な方法が想定されることができる。
光学スペクトルの測定は、例えば、光路の異なる位置におけるさまざまなフィルタ・システム、異なる波長帯域において放射する１つ以上の光源、又は、異なる波長帯域のための検出器による、さまざまな態様で実行されることができる。これは、当業者によって一般的に知られていることが理解される。光源において異なる変調周波数でさまざまな波長帯域を変調して、検出器でこれらを復調することも可能である(この技術は、全体として本願明細書に引用したものとする公開された特許出願WO2009/153719中に記述される)。さまざまな他の変更（例えば、複数の検出器を用いること、又は、異なる波長帯域を有する複数の光源（例えば発光ダイオード(LED)若しくはレーザ光源）を用いること）が、本発明の範囲内において、想定されることができる。
図3は、波長の関数として、脱酸素ヘモグロビン(Hb)324、酸化血色素(HbO2)326、水328及び脂質330からの発色団の吸収係数に関するグラフを示す。水及び脂質が近赤外範囲において支配的である一方、血液が可視領域における吸収を支配することに注意されたい。胆汁を含む構造が存在するとき、スペクトルは胆汁によっても影響される。グラフは、その第１の水平軸上のナノメートル(nm)で与えられる波長(λ、lambda)、及び、その第２の垂直軸上のセンチメートルの逆数(1/cm)で与えられる吸収係数μa(mu_a)を有する。
図4は、胆汁332、脱酸素ヘモグロビン(Hb)324及び酸化血色素(HbO2)326の吸収係数のスペクトルに関するグラフを示す。胆汁332は、600nmの局所的な吸収極大及び500nm以下の他の極大を有する。胆汁326の示されたスペクトルは、本発明の発明者らによって測定された。グラフは、その第１の水平軸上のナノメートル(nm)で与えられる波長(λ、lambda)、及び、その第２の垂直軸上の任意単位(a.u.)で与えられる正規化吸収(A)を有する。図4に示されるように、胆汁の主要な吸収が存在する550〜700nmの間で、脱酸素ヘモグロビンが酸化血色素より高い吸収を有するという事実から、胆汁を伴わないフィッテング・モデルは、より高い血液ボリュームにつながる更なる脱酸素ヘモグロビンに関する残差を補償する。それゆえに、脱酸素ヘモグロビンの観察される758nm吸収ピークは、フィッティング中には存在し、胆汁がモデル中で考慮されない図5の測定曲線中には存在しない。ある程度は、ミー勾配及びミー対レイリー比は変化し、一方、等方換算散乱（reduced scattering）振幅は不変のままである。
図5は、正常な生体外肝臓組織からの反射率測定(点線)534、モデル中に胆汁を伴わないそのフィッティング(実線)536、及び、対応する95%信頼性境界538に関するグラフを示す。グラフは、その第１の水平軸上のナノメートル(nm)で与えられる波長(λ、lambda)、及び、その第２の垂直軸上の任意単位(a.u.)で与えられる強度(I)を有する。本発明の発明者によって実行された詳細解析から、血液が肝臓の観測スペクトル中の全ての特徴を説明することができるというわけではないことが分かっている。その結果、今まで説明されなかった見つからない発色団が存在することが分かっている。図5は、血液のみに立脚すると、破線の円539によって示される758nmの近くの脱酸素ヘモグロビンにおける異なった特徴から引き起こされる可能性があるように、脱酸素ヘモグロビンが過大評価されることを示す。この特徴は、現実の観測スペクトル中には存在しないが、フィッティングされたスペクトル中には存在する。本発明の発明者らは、この差異が胆汁の吸収によって引き起こされるという洞察を得た。図6は転移性生体外肝臓組織からの反射率測定(点線)534、モデル中の胆汁によるそのフィッティングされた(実線)536、及び、対応する95%信頼性境界538を有するグラフを示す。グラフは、その第１の水平軸上のナノメートル(nm)で与えられる波長(λ、lambda)、及び、その第２の垂直軸上の任意単位(a.u.)で与えられる強度(I)を有する。図4において、人間の胆汁からの吸収係数が示され、血液のヘモグロビンと比べて650 nm付近に有力な吸収を示す。考慮される胆汁の存在及び非存在下で説明されるフィッティング結果の比較は（スペクトルをフィッティングする方法は、R. Nachabe, B. H. W. Hendriks, A. E. Desjardins, M. van der Voort, M. B. van der Mark, and H. J. C. M. Sterenborg, "Estimation of lipid and water concentrations in scattering media with diffuse optical spectroscopy from 900 to 1600 nm", J. Biomed. Opt. 15, 037015, 2010（この参考文献は参照として本明細書に組み込まれ、以下でNachabe2010と呼ばれる）に説明される）、胆汁を考慮することによって、フィッティングされた結果と観測されたスペクトルとの間の一致が著しく改善することを明確に示す。
図7は、正常部位からの反射率測定740及び対応するフィッティング742を有するグラフを示す。正常部位から反射率測定及び対応するフィッティングは、グラフの上部に示される。図7は、癌性部位からの反射率測定744及び対応するフィッティング746を有するグラフをさらに示す。癌性の部位からの反射率測定及び対応するフィッティングは、グラフの下部に示される。図7は、対応するフィッティングされた曲線と共に、健康な組織及び転移性肝臓組織からの典型的なスペクトルを示す。２つの典型的なスペクトル間の主要な差異は、評価されたパラメータにおける差異を示した。グラフは、その第１の水平軸上のナノメートル(nm)で与えられる波長(λ、lambda)、及び、その第２の垂直軸上の任意単位(a.u.)で与えられる強度(I)を有する。
拡散反射率のために、拡散反射スペクトルから、異なる組織発色団（例えば、ヘモグロビン、酸化血色素、水、脂質、コラーゲン及びエラスチン）の散乱係数及び吸収係数のような、光学組織特性を導き出すために用いられることができるアルゴリズムが開発された。これらの特性は、正常組織と病理組織との間で異なる場合がある。さらに詳細に、このアルゴリズムは以下のように説明されることができる。スペクトル・フィッティングは、反射率分光法(Nachabe 2010参照)のために解析的に導出された式を利用することによって実行される。この反射率分布は、
Figure 2014507635
によって与えられ、ここで、
Figure 2014507635
である。
この式において、組織との相互作用の確率を記述する３つの巨視的パラメータは、両方ともセンチメートルの逆数(cm-1)における吸収係数μa(mu_a)及び散乱係数μs(mu_s)、並びに、散乱角の平均余弦gである。さらに、組織との相互作用の合計の可能性を与える合計等方換算減衰係数μ't(mu_t')を得る。
Figure 2014507635
アルベドa'は、相互作用の合計確率に対する散乱の確率である。
Figure 2014507635
深さz0=1/μt'の点光源、及び、いかなる境界不整合もない、すなわちzb=2/(3μt')を仮定する。さらに、散乱係数が、
Figure 2014507635
と記述できることを仮定する。
可視域及び近赤外域における吸収を支配する正常組織中の主要な吸収成分は、血液(すなわちヘモグロビン)、水及び脂質である。ミオグロビンも、筋肉組織中に有意な濃度で存在する場合がある。図3において、波長の関数としてのこれらの発色団の吸収係数が示される。血液が可視域における吸収を支配する一方、水及び脂質が近赤外域において優位であることに注意されたい。胆汁を含む構造が存在するとき、スペクトルは胆汁によっても同様に影響を受ける。
全吸収係数は、血液、水、脂質及び胆汁の吸収係数の線形組み合わせである(したがって、各々の成分に対して、図3及び図4に示されるその値は、その体積分率によって乗じられる)。散乱に対する累乗則を用いつつ上記の式をフィッティングすることによって、散乱係数と同様に血液、水、脂質及び胆汁の体積分率を決定することができる。この方法によって、肝臓器官中のそれぞれの組織タイプ(例えば組織構造)を区別するために用いられることができる生理学的パラメータへと測定されたスペクトルを変換することができる。図5-6において観察されることができるように、拡散反射スペクトルに関する胆汁の影響は、胆汁の濃度に著しく依存する可能性がある。
拡散反射スペクトルから光学特性を導き出すための他の方法は、ファントムのライブラリによって生成されたルックアップ・テーブルを利用することである。参考文献、Rajaram N, Nguyen TH, Tunnell JW., "Lookup table-based inverse model for determining the optical properties of turbid media," Journal of Biomedical Optics 13(5):050501, 2008は、このアプローチを説明し、この文献は参照として本明細書に組み込まれる。
スペクトル中の差異を区別する他の態様は、スペクトル中の差異の分類を表現して、組織の間の区別を可能にする、多変量解析方法(例えば主成分分析及び部分的最小自乗判別分析)を利用することである。
図8は、本発明の実施の形態による方法のフローチャートであり、この方法は、関連組織の光学スペクトルを表わす測定データの受信ステップS1、測定データに基づく胆汁の濃度を示す第１パラメータの決定ステップS2を有し、第１パラメータの決定は、数理モデルに測定データをフィッティングするステップS3、予め定められた光学スペクトルを含むルックアップ・テーブルを評価するステップS4、及び、多変量解析を実行するステップS5、
のうちのいずれか１つを含む。この方法はさらに、第１パラメータに基づく組織タイプを示す第２パラメータの決定ステップS6を備える。本方法はさらに、ビリベルジンの濃度とビリルビンの濃度との間の比の決定ステップS7、及び、コレステロールの濃度の決定ステップS8を含む。
患者及び肝臓組織処理
生体外検査は、内部審査会議委員会からの許可の下で、オランダ癌学会(Nederlands Kanker Instituut)で実行された。スペクトルは、部分的肝臓除去後の後肝臓外科手術試料から収集された。サンプルは、手術室から病理部へ送られた。サンプルの更なる処理が実行される前に(すなわちホルマリン中の固定の前に)、正常組織及び腫瘍組織のスペクトルが収集された。測定が腫瘍位置であることを保証するために、サンプルは、腫瘍が露出されるように病理学者によって切開された。測定部位で、組織は従来の組織病理学のために収集された。スライドは、十分に訓練を受けた病理学者によって分析された。病理所見は光学測定と相関していた。
いくつかのスペクトルが、14人の登録患者からの肝臓組織に関して測定された。平均して、１４の健康な部位及び転移性肝腫瘍部位の各々からそれぞれ15のスペクトルが取得された。
計測及び較正
スペクトルは、前に説明された(Nachabe2010)機器を用いて異なるサンプルについて収集された。手短に言えば、構成は、埋め込み式シャッタを有するハロゲン広帯域光源、3つのファイバを有する光学プローブ、及び、それぞれ400〜1100nm及び800〜1700nmの光を分解することができることに２つの分光器から成る。検出器において第２高調波光を拒絶するために、465nm以下の波長の光を拒絶するフィルタが分光器の前に取り付けられた。プローブは、光源に接続されるファイバ及び２つの分光器に接続される他のファイバを有する。放射ファイバと収集ファイバの中心間隔は2.48mmである。全ての光ファイバは、200ミクロンのコア径の低OHファイバである。分光器は、測定データを取得するためにソフトウェアによって制御される。
較正は、いくつかのステップから成る。最初に、検出器は、-40℃の温度に冷却された。一旦温度が安定すると、既知の波長においてピークを有するアルゴン及び水銀光源からの１セットの原子線に二次多項式をフィッティングすることによって、両方の検出器の各々のピクセルに波長の値を割り当てるために、波長校正が実行された。以降のステップは、ランプによって放射される光のスペクトル形状及び検出器の波長依存性感度を補償するために白色反射率基準測定によってシステムを較正することから成る。この較正ステップの後に、背景測定が続いた。各々の取得されたスペクトルは、両方の分光器によって同時に測定することによって実行された。
数理モデル化
測定された拡散光学スペクトルは、Farrell他のモデル(T.J. Farrel, M.S. Patterson and B.C. Wilson, "A diffusion theory model of spatially resolved, steady-state diffuse reflectance for the non-invasive determination of tissue optical properties," Med. Phys. 19 (1992) p. 879-888)（この文献は本明細書に参照として組み込まれる）を用いてフィッティングされ、等方換算散乱係数μ'S(λ）、吸収係数μa(λ)及びプローブの先端のファイバ間の中心間距離が、モデルのための入力引数である。スペクトルは、非拘束線形最小自乗フィッティング・アルゴリズムを用いて、500-1600nmの波長帯にわたってフィッティングされた。
波長に依存する等方換算散乱係数は、二重累乗則
Figure 2014507635
によって表現され、ここで、波長λはnmで表現されて、800nmの波長値(λ0)に正規化される。等方換算散乱係数は、ミー散乱及びレイリー散乱の合計として表現され、ρMRは、ミー対レイリー等方換算散乱比であり、bは、ミー等方換算散乱の勾配に対応する。λ0における合計等方換算散乱振幅はaで示される。
我々は、以前に説明された(Nachab 2010)吸収係数の形式を採用し、血液に起因する吸収は、
Figure 2014507635
として表現される。
ここで、μa Bloodは血液による吸収に対応し、μa WLは調べられた組織中の水及び脂質による吸収に対応する。血液に関連する吸収係数は、
Figure 2014507635
によって与えられる。
ここで、μa HbO2及びμa Hbは、それぞれ酸化血色素HbO2及び脱酸素ヘモグロビンHbの吸収係数である。パラメータνBloodは、150mg/mLの血液全体中のモグロビンの濃度に対する血液容積分率に対応し、StO2は、調べられた容積中の血液の酸素飽和度に対応する。係数Cは、血管パッケージング係数として知られる波長に依存する補正係数であり、
Figure 2014507635
により与えられる。Rはcmで表現される平均血管半径であるが、その値は本明細書の全体にわたってミクロンで報告される。測定される組織中の水及び脂質の存在に起因する吸収は、
Figure 2014507635
として定義され、μa H2O(λ)及びμa Lipid(λ)は、それぞれ水及び脂質の吸収係数である。パラメータνWL及びαは、それぞれ、組織中の水及び脂質の合計容積分率及びこの容積の中の脂質分率に対応する。対応する容積分率によって別々に重み付けられた水及び脂質の吸収の合計の代わりに式(5)に記述されるように水及び脂質に起因する吸収を記述する利点は、νWLとαとの間の共分散が水及び脂質の容積分率間より小さいことである（文献"Estimation of biological chromophores using diffuse optical spectroscopy: benefit of extending the UV-VIS wavelength range to include 1000 to 1600 nm" by Rami Nachabe, Benno H. W. Hendriks, Marjolein van der Voort, Adrien E. Desjardins, and Henricus J. C. M. Sterenborg, in Biomedical Optics Express, Vol. 1, Issue 5, pp. 1432-1442 (2010)を参照。この文献は本明細書に参照として組み込まれる）。しかしながら、この実施例の全体にわたって、νWL及びαは、それらの臨床的関連性のために、水及び脂質分率に変換されて、それとして報告される。
胆汁からの吸収は、その寄与を式(2)に組み込むことによって考慮され、合計の吸収は、
Figure 2014507635
として表わされる。ここで、νBile及びμa Bileは、それぞれ胆汁の容積分率及び吸収係数である。吸収係数は、胆嚢切除を受けた患者からの新鮮な胆汁を測定することによって得られた。胆汁は異なる厚さのキュベットに注入され、1nmの解像度を有する分光写真(Lambda 900 Spectrometer, Perkin Elmer)において光透過率が測定された。図4は、胆汁、酸化ヘモグロビン及び脱酸素ヘモグロビンの吸収係数を示す。胆汁は、600nmの局所的な吸収極大及び500nm以下の他の局所的な極大を有する。
取得されたスペクトルから、以下のパラメータ、すなわち、a, b, ρMR, R, νBlood, StO2, νWL, α及びνBileが決定される。これらのフィッティング・パラメータの各々に対して、信頼区間は、0.05の臨界値に対する共分散行列の対角成分の平方根から計算された。胆汁がモデルに追加されたときの改善を評価するために、統計的F検定が実行された。F検定は、胆汁吸収成分を伴うモデルと伴わないモデルの平方和の間の差異を分析することに基づく。フィッティングが実行される波長帯にわたる測定データ・ポイントの数及び胆汁成分を伴うモデルと伴わないモデルのためのフィッティング・パラメータの数から、F比が計算され、F比からp値が抽出されることができる。p値が(一般的に0.05である)特定の危険率より小さい場合、胆汁成分を伴うモデルは、測定されたスペクトルのより良好な記述をもたらす。通常測定及び腫瘍測定から推定されるパラメータの統計的比較は、計算されたp値によって決定される有意性を有するクラスカル・ウォリス非パラメトリック検定を用いて実行された。
結果
健康な肝臓測定に適用される数理モデル
図5は、500〜1600nmの正常肝サンプルからのスペクトル(点線534)、モデルに胆汁成分を追加することのない対応するフィッティング曲線(実線536)及び95%信頼性境界(破線538)を示す。モデルから得られるパラメータは、νBlood=4.4±0.3%, StO2=22±8%, R=76±13μm, νWL=91±2%, α=17±2%、19±4%のミー対レイリー比による800nmにおける14.2±0.3 cm-1の等方換算散乱振幅である。残差及び信頼性境界を調査したとき、758nmの脱酸素ヘモグロビン・ピーク周辺で測定とフィッティング曲線との間に大きい偏差が観察された。
モデルに胆汁を追加することにより、信頼性境界が500〜1000nmで狭くなる一方、758nmのまわりの大きい偏差が著しく低減する。νBile=3.9±0.7%, νBlood=3.5±0.3%, StO2=37±8%, R=56±13μm, νWL=93±2%, α=19±1%、25±7%のミー対レイリー比による800nmにおける14.5±0.3 cm-1の等方換算散乱振幅の推定値が見出される。胆汁のないモデルの結果に比べて、酸素飽和度レベルが高く、胆汁吸収が脱酸素モグロビンによって補正されたことを示す。同じ観測は、14の正常な人間の肝臓組織サンプルに関して測定された全てのスペクトルから得られるパラメータの平均及び標準偏差を比較する表Iの結果から推測されることができる。
モデルに胆汁吸収係数を追加することが失われた吸収体に実際に対応するかどうかを評価するために、統計的F検定が、肝臓中の健康な部位で取得される全ての測定データに適用された。F比から、胆汁成分を追加することがフィッティング手順を改善するか否かの結論を出すことが可能である。F比が１に近い場合、胆汁のないモデルが最良のモデルであるが、１より大きい場合、２つの可能性がある。胆汁を有するモデルが測定データを記述する最良のモデルであるか、又は、胆汁を有するモデルが最良であるが、測定中のノイズが、胆汁を有するモデルをより小さい残差に導く。両モデルのうちのどちらが測定データを最良に記述するかを知るために、F比からp値が計算される。全体で、95%の測定データが、胆汁を有するモデルが0.05以下のp値で測定されたスペクトルを最良に記述したことを示した。
健康組織及び癌性組織の測定データ・セットの比較
図7は、対応するフィッティング曲線と共に健康な組織及び転移性肝臓組織からの典型的なスペクトルを示す。２つの典型的なスペクトル間の主要な差異は、推定されたパラメータにおける差異を示した。図7に表される典型的な転移性組織測定から、推定されたパラメータ及び対応する信頼区間は、νBile=0±0%, νBlood=1.5±0.1%, StO2=3±5%, R=31±3μm, νWL=101±2%, α=10±1%、76±4%のミー対レイリー比による800nmにおける9.8±0.3 cm-1の等方換算散乱振幅である。
本明細書に付加された表I(ANNEX 1)は、胆汁が考慮された正常肝組織のためのフィッティング結果を示す。測定データは、14の異なる人間の肝臓サンプルの正常肝組織で測定された測定拡散反射スペクトルに由来する。表I及び表IIのパラメータS800は、λ0=800nmにおける合計の等方換算散乱振幅を表す。
本明細書に付加された表II(ANNEX 2)は、胆汁が考慮された腫瘍肝臓組織のためのフィッティング結果を示す。測定データは、14の異なる人間の肝臓サンプルの同じサンプルに関する腫瘍肝臓組織で測定される測定拡散反射スペクトルに由来する。
実験手順に関して、14の肝臓サンプルが入手された。各々の肝臓サンプルは腫瘍を含んでいた(すなわちは、依然として正常組織である部分及び腫瘍組織である部分が存在した)。正常部分においていくつかの測定が行われ、腫瘍部分においていくつかの測定が行われた。表I及び表IIにおいて、正常組織におけるこれらの測定から得られる平均値及び腫瘍組織におけるこれらの測定から得られる平均値が、それぞれ示される。これが14人の患者のために繰り返された。
本明細書に付加される表III(ANNEX 3)は、胆汁が考慮された正常組織及び腫瘍肝臓組織サンプルに対する平均フィッティング結果を示す。特に、容量%に関する胆汁の濃度における有意な差が、正常サンプル及び腫瘍サンプルに対して与えられることが明らかである最後のカラムに注意されたい。等方換算散乱振幅及び胆汁容積分率は、正常組織と転移性肝臓組織との間の最も有意な差異(p < 0.0001)を示し、これらを主要な２つの判別子とする。この観測は、肝臓中の腫瘍が異なる構造組成を有する結腸癌の転移であるという事実に一致している。正常肝臓組織は、主に、血液が流れて肝臓中の胆汁の灌流を可能にする微細血管洞様構造によって分離される非常に薄いプレートとして配置される細胞である肝細胞で構成される。腫瘍中では、この構造は失われ、明らかに、胆汁の異なる灌流を引き起こし、光散乱を変えた。
表I及び表IIにおいて、正常組織及び腫瘍肝臓組織に対するフィッティング結果がリストされ、胆汁が考慮されている。表IIIにおいて、胆汁が考慮された正常組織及び腫瘍肝臓組織サンプルに対する平均フィッティング結果がリストされている。これらの表から、我々は、胆汁濃度が肝臓器官中の異なる構造を区別するための更なるパラメータとして用いられることができることを推測することができる。この場合には、腫瘍組織中の胆汁濃度は、表IIIに示されるクラスカル・ウォリス統計的検定から推測されることができるように、正常肝組織中より明らかに低い。
要約すれば、本発明は、関連組織116の組織タイプを示すパラメータを決定するための装置100、方法及びコンピュータ・プログラムに関する。特に、本発明は、分光器102を含む装置100に関し、この分光器は、光源104及び光学スペクトルを測定するために用意される検出器106, 108を含む。これは、胆汁濃度を示す第１パラメータの決定を可能にする。本発明の発明者らが洞察したように、胆汁濃度は、異なる組織タイプのための識別力のある特徴として機能することができ、装置は、胆汁の濃度に基づいて組織タイプを示す第２パラメータを決定するように用意される。特定の実施の形態によれば、装置は、介入性装置112を更に備える。
本発明が特定の実施の形態に関連して説明されたが、いかなる態様においても、示された実施例に限定されるものとして解釈されるべきでない。本発明の範囲は、添付の請求の範囲によって述べられる。請求の範囲の文脈において、「有する」「含む」などの用語は、他の考え得る要素又はステップを除外しない。また、単数で表現することは、複数を除外するものとして解釈されてはならない。図に示される要素に関する請求項における参照符号の使用は、本発明の範囲を制限するものとしても解釈されない。さらに、異なる請求項中に言及される個々の特徴は都合よく組み合わせられることができ、これらの特徴について異なる請求項中で言及することは、特徴の組み合わせが可能ではなく有利ではないとして除外するものではない。
Figure 2014507635
Figure 2014507635
Figure 2014507635

Claims (15)

  1. 関連組織の光学分析のための装置であって、
    前記関連組織の光学スペクトルを表す測定データを取得するための分光器を有し、当該分光器は、光源、光検出器及びプロセッサを有し、当該プロセッサは、
    前記測定データを受信し、
    前記関連組織中の胆汁の濃度を示す第１パラメータを前記データから決定し、
    組織タイプを示す第２パラメータを前記第１パラメータから決定するように用意されるプロセッサである、装置。
  2. 前記プロセッサが、前記測定データに基づいて散乱パラメータを決定するようにさらに用意される、請求項１に記載の装置。
  3. 介入装置をさらに有し、当該介入装置は、
    前記光源から前記介入装置の末端の出口位置へと、当該出口位置から放射可能な光子を導くための第１ガイド、
    前記介入装置の末端の入口位置から前記光検出器へと光子を導くための第２ガイド、
    を有する、請求項１に記載の装置。
  4. 前記出口位置及び前記入口位置は、前記関連組織に隣接して前記介入装置の前記末端を配置することに応じて、前記関連組織の領域の平均的なスペクトル情報が前記入口位置で収集される光子から得られるように、空間的に分離されて空間的に向きを定められる、請求項３に記載の装置。
  5. 治療光を提供するための光源及び/又は超音波ユニットをさらに有する、請求項１に記載の装置。
  6. 前記第２ガイドから出る光子は集束されない、請求項３に記載の装置。
  7. 前記プロセッサに動作可能に接続されるデータベースを有する請求項１に記載の装置。
  8. 前記データベースは、光学スペクトルを表す予め定められたデータを有する、請求項７に記載の装置。
  9. 前記予め定められたデータは、人の胆汁の光学スペクトルを表す、請求項８に記載の装置。
  10. 関連組織の光学分析のための方法であって、
    前記関連組織の光学スペクトルを表す測定データの受信ステップ、
    前記測定データに基づく胆汁の濃度を示す第１パラメータの決定ステップ、
    前記第１パラメータに基づく、組織タイプを示す第２パラメータの決定ステップ、
    を有する方法。
  11. 前記第１パラメータの決定が、前記測定データの数理モデルへのフィッティングを含む、関連組織の光学分析のための請求項１０に記載の方法。
  12. 前記第１パラメータの決定が、
    予め定められた光学スペクトルを有するルックアップ・テーブルを評価すること、及び
    多変量分析を実行すること、
    のいずれか１つを含む、関連組織の光学分析のための請求項１０に記載の方法。
  13. ビリベルジンの濃度とビリルビンの濃度との比の決定ステップをさらに含む、関連組織の光学分析のための請求項１０に記載の方法。
  14. コレステロールの濃度の決定ステップをさらに有する、関連組織の光学分析のための請求項１０に記載の方法。
  15. コンピュータにより実行されて、当該コンピュータに請求項１０に記載の方法を実行させるコンピュータ・プログラム。
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