JPH0629848B2 - 電気泳動像による自動分析方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、電気泳動像による自動分析方法に関する。

〔従来の技術〕

電気泳動法による血清蛋白分画は、単一の分析において
得られる病態情報が数多いところからプライマリースク
リーニングの一項目として広く用いられている。この電
気泳動法による血清蛋白分画は数年前に自動化技術が確
立し、現在では電気泳動装置による自動分析が主流とな
っている。この電気泳動装置においては、血清等の検態
をアプリケータによりセルロースアセテート膜等の支持
体に塗布し、泳動槽において所定時間泳動させてから、
染色槽において染色・脱色・乾燥処理を行った後デンシ
トメータにおいて測光し、そのサンプリングデータに基
いて、アルブミン（Ａｌｂ），α_１−グロブリン
（α_１），α_２−グロブリン（α_２），β−グロブリン
（β）およびγ−グロブリン（γ）の各分画％、α_１，
α_２，β，γの総グロブリンに対するＡｌｂの分画％比
であるA/G比、各分画の絶対量としての濃度値を演算し
て泳動パターン（デンシトグラム）と一緒に所定の報告
書に表示したり、CRT等の表示装置に表示するようにし
ている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

しかしながら、従来、報告書やCRT等に表示された分析
結果から病態情報を判読するには、かなりの経験と熟練
を要し、臨床に携わる医師や検査技師の技量によってい
るのが現状である。

一方、最近では電気泳動装置によって得られる分析結果
から病態情報を容易に判読する試みがなされており、例
えば第16図に示すような病態分類のフローチャートが提
案されている。この病態分類において、Ｍ蛋白（モノク
ローナル蛋白）、γ抑制、β−γブリッジングの泳動像
の特徴点はデンシトグラムから判読する必要があるが、
従来のデンシトグラムにあっては最も濃度の高いＡｌｂ
のピークが常に一定となるようにオートスパンして各分
画蛋白濃度を相対的に表すようにしているため、このよ
うなデンシトグラムから上記の特徴点を判読するには、
かなりの経験を有する熟練した医師や検査技師によって
も極めて困難である。

このような問題を解決する方法として、血清の塗布量を
常に一定にして測定濃度をそのまま記録することが考え
られるが、微量の検体を常に一定量均一に塗布すること
は極めて困難であると共に、泳動長の変動等もあるた
め、所望の効果を得ることは極めて困難である。

この発明は、このような従来の問題点に着目してなされ
たもので電気泳動像による病態情報の分析を、検体の塗
布量や泳動長にばらつきがあっても自動的にかつ正確に
行うことができ、これにより医師や検査技師により多く
の情報を提供できると共にその負担を軽減できる電気泳
動像による自動分析方法を提供することを目的とする。

〔問題点を解決するための手段および作用〕

上記目的を達成するため、この発明の電気泳動像による
自動分析方法は、測定検体の電気泳動像を測光して得ら
れるデータを正規化し、この正規化したデータと正常な
電気泳動像に関連する基準データとに基いて前記測定検
体を自動的に分析することを特徴とするものである。

〔実施例〕

第１図はこの発明を実施する電気泳動装置におけるデン
シトメータの一例の要部の構成を示す線図的断面図であ
る。

染色槽において染色・脱色・乾燥処理された支持体１
は、送りローラ２によってデカリン３を収容する測光部
４に搬送され、ここで測光装置５によって一定の速度例
えば８mm/secで測光走査された後、排紙ローラ６によっ
て排出される。

測光装置５は支持体１を透過する光源5aからの光を受光
素子5bで受光するよう構成され、これら光源5aおよび受
光素子5bを有する測光装置５を、第２図に示すように支
持体１の搬送方向ａと直交する走査方向ｂに移動させる
ことにより、支持体１に形成された電気泳動像７を測光
走査する。

第３図は測光装置５の出力を処理するデータ処理装置の
一例の要部の構成を示すブロック図である。このデータ
処理装置は、対数増幅器12,A/D変換器13,CPU14，メモリ
15，キーボード16,CRT17，フロッピーディスク18および
プリンタ19を具える。測光走査によって受光素子5bから
得られる光電変換出力は、対数増幅器12によって対数増
幅して吸光度に変換した後、A/G変換器13において泳動
時間等の分析条件によって決定されるサンプリングレー
ト（例えば12msec）に対応するクロックに同期してサン
プリングしてディジタル信号に変換し、CPU14の制御の
下にメモリ15に記憶する。

この実施例では、メモリ15に記憶されたサンプリングデ
ータを、移動平均処理であるスムージング処理すると共
に、光量によるベース浮き分を除去するオートゼロ処理
した後、正規化処理して各分画％、A/G比等を演算する
と共に各分画の増減やＭ蛋白、γ抑制、β−γブリッジ
ング、リーディング等の特徴点を自動的に分析してその
結果を正規化したデンシトグラムと共にCRT17に表示す
ると共に、プリンタ19において報告書20の所定の欄にそ
れぞれ記録する。

第４図は正規化処理の一例のフローチャートを示すもの
である。この実施例では正規化における所定の泳動長に
関連するデータ点数を350点とし、その100データ点に泳
動像中で目立つピークとして安定しているＡｌｂのピー
ク位置を、200データ点に泳動像中で出現位置が安定し
ているβのピーク位置を一致させる。すなわちＡｌｂお
よびβのそれぞれのピーク位置を基準点として、これら
基準点を正規化における350点のデータ位置の100データ
点および200データ点にそれぞれ一致させる。

なお、測光装置５の走査範囲でのサンプリングデータの
点数は350点よりも多いものとする。

この正規化処理にあたっては、先ずステップＩにおいて
メモリ15に記憶した測定検体のサンプリングデータから
泳動長に関連するＡｌｂおよびβのそれぞれのピーク位
置である基準点を検出する。この基準点の検出法を以下
に説明する。

第１の基準点検出方法 測定検体のサンプリングデータから、第５図に示すよう
に両端点が泳動像の両端点となるような所定の閾値を超
えるデータを抽出し、その抽出したデータの両端点から
所定の範囲ｌ_１およびｌ_２においてピークの有無を検出
し、検出されたピーク中の濃度最大のものを該測定検体
のＡｌｂのピーク位置およびβのピーク位置として基準
点を検出する。

第２の基準点検出方法 測定検体のサンプリングデータを両端点より順次積算
し、それらの値がそれぞれ所定の値または総積算値に対
してそれぞれ所定の割合となった位置を泳動像の両端点
とし、その両端点から第１の方法と同様にして所定の範
囲におけるピークをそれぞれ検出してそれらのピーク位
置をＡｌｂおよびβのそれぞれのピーク位置として基準
点を検出する。例えば泳動極性の正極側からＡｌｂ方向
への積算値が総積算値の２％、負極側からγ方向への積
算値が総積算値の１％と設定すると、ほぼ目視で得られ
る泳動長と一致する。

第３の基準点検出方法 同一支持体に正常血清を泳動させて測定検体と共に測定
し、先ず正常血清のＡｌｂのピーク位置を検出し、続い
てＡｌｂから泳動極性の負極方向における３番目のピー
ク位置をβのピーク位置として検出する。その後、測定
検体についてＡｌｂのピーク位置を検出し、次にこのＡ
ｌｂピーク位置から先に求めた正常血清のＡｌｂピーク
位置とβピーク位置との間の泳動長に関連するデータ点
数と等しいデータ点数の位置付近でのピークを検出し、
そのピーク位置をβのピーク位置としてそれぞれの基準
点を検出する。なお、泳動像のサンプリングデータから
Ａｌｂのピーク位置を検出するにあたっては、Ａｌｂは
目立つピークとして安定してので比較的高い閾値を設定
し、これを超えるデータの濃度最大値のもとをＡｌｂの
ピーク位置として検出してもよいし、また本願人の提案
に係る特願昭60-22622号において記載したように、サン
プリングした全データから最大値D_Mを検出し、次に泳動
極性の正極側から最大値の1/16以上のピークをＡｌｂの
ピーク位置P_Mとして検出してもよい。ここで、1/16はプ
レアルブミンのピークを除去すると共に、D_MがＡｌｂで
なく他の成分であってもP_MがＡｌｂのピーク位置として
検出されるように、種々の病態によって経験的に定めた
もので、特に固定されるものではない。

以上の任意の１つの検出方法により、目立つピーク位置
として安定しているＡｌｂのピーク位置と、出現位置が
安定しているβのピーク位置とを基準点としてそれぞれ
検出する。

次に、ステップIIにおいて検出したＡｌｂのピーク位置
およびβのピーク位置が所定の泳動長に関連する350点
のデータ点数を有するＸ軸上で、100データ点および200
データ点の位置にそれぞれ一致するようにＸ軸の正規化
を行う。例えば、測定検体におけるＡｌｂのピーク位置
が120点、βのピーク位置が230点とすると、それらのデ
ータ位置をＸ軸上の100データ点および200データ点に一
致させ、またその他のサンプリングデータは測定検体に
おける基準点の泳動長が110データ点数（230-120）に相
当するのに対し、Ｘ軸上では100データ点数（200-100）
に相当するので、その比に応じてＸ軸上のデータ点にシ
フトする。

ここで、Ｘ軸上でのデータ点に対応するサンプリングデ
ータがないときは、補間処理や補外すなわち両端データ
にそろえる処理を行う。

以上により、泳動長に関するＸ軸の正規化を終了する。

次に、ステップIIIにおいて正規化したＸ軸の350点のサ
ンプリングデータの値を、その積算値が対応する測定検
体のデータ位置間での積算値とほぼ等しくなるように、
測定検体の基準点間のデータ数とこれらの基準点がＸ軸
上でそれぞれ位置する間のデータ数（この例では100）
との比率に基いてＹ軸の正規化を行う。例えば、上記の
例では測定検体におけるＡｌｂピーク位置が120データ
点、βピーク位置が230データ点で、それら間の110個の
データ数を100個のデータ数に正規化したのであるか
ら、正規化した各データ点におけるサンプリングデータ
の値を110/100倍してＹ軸の正規化を行う。

以上の処理は、メモリ15に格納したサンプリングデータ
をCPU14の制御の下に読出して行い、その処理後のデー
タはフロッピーディスク18に記憶する。

次に、ステップIVにおいて各分画における積算値と濃度
の絶対量とを対応させる濃度の正規化を行う。この濃度
の正規化にあっては、生化学分析装置等により予め測定
検体の総蛋白値あるいはＡｌｂ濃度値を測定し、その値
をキーボード16を介して、あるいは生化学分析装置から
または該装置に接続した検査用コンピュータシステムを
介してオンラインまたはオフラインで入力してフロッピ
ーディスク18に記憶しておく。また、入力される絶対量
の単位濃度（1g/d）に対する基準積算値も同様に記憶
しおく。例えば、Ａｌｂの濃度値が入力される場合に
は、Ａｌｂが1g/dについて基準積算値を例えば15,000
（A/D変換値で）と設定しておく。ここでＡｌｂの濃度
値が4g/dと入力されているものとすると、先ず正規化
したデータのＡｌｂ分画の積算値を求め、続いてその積
算値と入力されたＡｌｂ濃度値に相当する基準積算値と
の比率を求める。例えば、正規化したＡｌｂ分画の積算
値が80,000（A/D変換値で）であったとすると、入力さ
れたＡｌｂ濃度値は4g/dでその基準積算値は4(g/d
）×15,000＝60,000であるから、80,000を60,000にす
る比率は となる。次に、この比率を各点のデータ値に乗算して濃
度の正規化を終了する。なお、この濃度の正規化処理に
おいては、本願人の提案に係る特願昭60-36606号に記載
したように、各分画の染色性の違いを同時に補正するこ
ともできる。また、総蛋白値を入力した場合には、入力
値に相当する基準積算値と全分画の積算値との比率を求
めることによって同様に処理することができる。

以上のようにして正規化処理を行って、そのデータをフ
ロッピーディスク18に格納する。

次に、測定検体の正規化したデンシトグラムから特徴点
を検出する処理について説明する。

泳動像の特徴点で最も重要なものの一つに上述したＭ蛋
白がある。このＭ蛋白は血清蛋白泳動像のどの位置にで
も分画する可能性があるが、その多くはβ分画からγ分
画に亘って出現し、モノクローナルなことから極めて狭
いバンド幅を有している。また、Ｍ蛋白には良性のもの
と、悪性のものとがあり、良性のＭ蛋白は分画パターン
にＭ蛋白が重畳された形で出現する場合が多く、悪性の
Ｍ蛋白は分画パターンに他の蛋白の抑制を伴うことが多
い。

これらのＭ蛋白の特長から、β〜γ分画間においてデン
シトグラム上のピークの有無を検出すれば、Ｍ蛋白の検
出が可能である。すなわち、Ｍ蛋白の出現のないデンシ
トグラムでは、第６図Ａに示すようにβ−γ分画間にお
いて、β−γ間のなだらかな谷、γ分画のなだらかなピ
ークが存在する。言いかえれば、β−γ分画間において
その曲率の変化を見ると上に凸、下に凹、上に凸、下に
凹のパターンとなる。これに対し、良性のＭ蛋白の出現
のある場合には、例えば第６図Ｂに示すようにβ−γ分
画間にもう一つのピークが存在し、その曲率の変化は複
雑になる。また、悪性のＭ蛋白の出現がある場合には、
例えば第６図Ｃに示すように、β−γ分画間におけるパ
ターンの変化は第６図Ａの正常な場合と変わらないが、
その出現ピークは正常なパターンに比べて鋭くなると共
に、そのＭ蛋白ピークの前または後にγ分画が抑制され
た明瞭な減少部が現れる。

したがって、単にＭ蛋白ピークを検出する場合には、正
規化したデンシトグラムの所要の泳動長部分、例えばβ
−γ分画間においてＭ蛋白ピークを検出する場合には、
正規化したデータの200データ点（βピーク位置）から3
00データ点間における凸部の有無を検出するだけでよい
が、それが良性のものか悪性のものかを判定するために
はＭ蛋白のピーク位置付近でγ分画が抑制されているか
否かを、正常な泳動像のデンシトグラムに関連するデー
タ（正常変動域）との比較から検出する必要がある。

以下、第７図に示すフローチャートを参照しながらβ−
γ分画間におけるＭ蛋白の検出処理の一例について説明
する。

先ず、ステップＩにおいて正規化したデンシトグラムの
β−γ分画間に対応する予め定めたデータ点間でのパタ
ーンの凸部の度合（凸値）を計算する。この凸値の計算
法を以下に説明する。

第１の凸値計算法 データ点ｉを中心としてその両側にそれぞれデータ数ｋ
を有する検出幅2kを設定し、第８図に示すようにｉ−ｋ
点のデータ値D_i-kとｉ＋ｋ点のデータ値D_i+kとを結ぶ直
線に対してデンシトグラムがどれだけ突出しているか
を、直線とデンシトグラムとで囲まれる部分の面積Ｓで
評価する。この場合、例えば台形近似したときの面積Ｓ
は、 で表される。なお、台形近似以外でもシンプソン等の各
種の求積方法によって面積Ｓを求めることができる。

ここで、ｋの値については３〜６が好適であり、それよ
り小さいとより微小な変化が読取れる反面、細かいノイ
ズをもひろってしまうことになり、また大きいとＳ自体
の値も大きくなり、スムージングの効果によりノイズに
対してはより強くなるが、細かい変化が失われることに
なる。なお、このｋの値は以下に説明する第２〜第４の
計算法においても同様である。

このようにして求めたＳの値の変化を見ると、独立した
ピークをもつＭ蛋白は勿論のこと、第９図に示すような
明瞭なピークを持たない微量なＭ蛋白も検出することが
できる。

第２の凸値計算法 第１の計算法によって求まるＳに対してS/2kなる関数を
設定する。このS/2kの値は検出幅2kにおける凸部の平均
高さを表わすことになるため、Ｓに比べて検出幅2kに対
する依存度は低いが（Ｓは例えば三角形の頂点部でみる
と、2kの値の変化の二乗倍の変化となる）、デンシトグ
ラム上での凸部の度合との対応が強く現われる。

第３の凸値計算法 第１の計算法によって求まるＳに対してS/(2k)²なる関
数を設定する。このS/(2k)²の値は検出幅2kと平均高さS
/2kとの比で、単位検出幅当りの凸部の度合を表わし、
凸部の形状が相似であれば検出幅2kに拘らず同じ値とな
る。したがって、この場合の検出幅2kはスムージングの
程度を決定することになる。

第４の凸値計算法 二次微分により凸値を計算する。この場合には、デンシ
トグラムの関数式が不明であるので、検出幅2kの順次の
データ値から最小二乗法等により関数近似を行い、求め
られた近似関数式の二次微分値をもって凸値とする。以
下に、検出幅が５，７おび９データのときのｙ＝ax²+bx
+cで一般に表わされる放物線に最小二乗近似を行ったと
きの近似二次微分値Ｆ″_(i)を示す。

５データの場合（2k＝４） Ｆ″_(i)＝（2D_i-2-D_i-1-2D_i-D_i+1+2D_i+2)/7 ７データの場合（2k＝６） Ｆ″_(i)＝（5D_i-3-3D_i-1-4D_i-3D_i+1+5D_i+3)/42 ９データの場合（2k＝８） Ｆ″_(i)＝（28D_i-4+7D_i-3-8D_i-2-17D_i-1-20D_i-17D_i+1-8
D_i+2+7D_i+3+28D_i+4)/462 これらの値は検出幅2kに本質的には依存せず、したがっ
て2kは第３の凸値計算法におけると同様スムージングの
程度を決定することになる。

以上の任意の１つの計算法により凸値を求めたら、次に
ステップIIにおいてその凸値が所定の閾値SL₁より大き
いか否かを判断し、凸値がSL₁以下のときはＭ蛋白ピー
ク無しと判定し、SL₁を超えるときは次にステップIIIに
おいてその凸部がＭ蛋白ピークであるか否かを検出する
ために、凸部の半値幅（データ数）が所定の範囲SL₂〜S
L₃にあるか否かを判断する。ここで、半値幅がSL₂〜SL₃
の範囲から外れているときはＭ蛋白ピーク無しと判定
し、範囲内にあるときはＭ蛋白ピークがあるとして次に
ステップIVにおいて凸値が所定の閾値SL₄（＞SL₁）より
大きいか否かを判断する。この判断処理において凸値が
SL₄以下のときはＭ蛋白ピークの疑い有りと判定し、SL₄
を超えるときは明瞭なＭ蛋白ピークがあるとして、次に
γ抑制の有無を検出するためにステップＶにおいてその
凸部のピークデータ位置を検出する。

以上の処理において、測定検体のデンシトグラムを総蛋
白値7g/dに対して積算値が100,000となるように第４
図のフローチャートに従って正規化し、凸値を第２の計
算法で計算して種々実験検討したところ、ｋ＝３〜６に
おいてS/2kの値が30以上ではほぼ独立したピークを有す
るＭ蛋白が検出でき、10〜30で明瞭なピークを持たない
微量のＭ蛋白ピークが検出できた。また、凸部の半値幅
の範囲を10〜20データ数と設定することにより、γ分画
の主ピーク（半値幅20以上）およびβ−γ分画間の谷近
辺に出現するβ_1Cピーク、フィビリノーゲンのピーク
（血漿分析の場合）（半値幅10以下）とＭ蛋白ピークと
を確実に分離することができた。

第７図において、Ｍ蛋白ピークとしての凸部のピークデ
ータの位置を検出したら、次にステップVIにおいて検出
したピークデータ点の前後で、測定検体のデータと、正
常血清のデンシトグラムに基いて設定した正常変動域に
関連するデータから抽出した対応するデータ点における
データとを比較して正常変動域を下回る点があるか否か
を判断し、下回る点がある場合にはγ抑制があるものと
して悪性Ｍ蛋白（骨髄腫）有りと判定し、無い場合には
良性のＭ蛋白有りと判定する。ここで、正常変動域は同
一支持体に正常血清を泳動させて測定検体と共に測定す
る場合においては、その正常血清の正規化した測定値の
例えば±25％前後に設定し、また他の場合においては同
様のデータを予めメモリ15やフロッピーディスク18に格
納して、対応する部分のデータを抽出するようにする。

次に、β−γブリッジングの検出処理の一例について説
明する。

β−γブリッジングとは、β−γ間の谷部がγ分画（I₉
G,I₉M,I₉A）のポリクローナルな増加のために埋まって
しまい、β−γ間の分離が不明瞭となる現象である。こ
の現象が極端なときは、第10図に示すようにβ−γ間が
なだらかにつながり、β−γ間に分画点が存在しなくな
る。従来のオートスパンによるデンシトグラムでは、デ
ンシトグラム上でβ−γブリッジングが見られるものの
中には、β分画が減少し、γ分画が正常なものであって
も、β−γブリッジングと同様のパターンを示し、その
区別には分画濃度（g/d）をもチェックしなければ判
定できなかった。

この実施例では、第11図にフローチャートを示すよう
に、先ず測定検体の正規化したデンシトグラムのβ−γ
ピーク間で正常変動域を越える部分を検出する。この検
出処理にあたっては、同一支持体に正常血清を泳動させ
て測定検体と共に測定する場合には、先ずステップＩに
おいて正常血清の正規化したデンシトグラムからγピー
ク位置を検出する。次にステップIIにおいて、測定検体
の正規化したデンシトグラムから正常血清のデンシトグ
ラムのβピークとγピークとの間に対応する部分のデー
タを抽出し、この抽出したデータについて正常変動域を
越えている部分があるか否かの比較判断を行う。また、
同一支持体に正常血清を泳動させない場合には、測定検
体の正規化したデンシトグラムから予じめ定めたβピー
クおよびγピークに対応する部分のデータを抽出し、こ
の抽出したデータと対応する部分での正常変動域に関連
するデータとを比較して正常変動域を越える部分を検出
する。

この検出処理において、正常変動域を越える部分が検出
されなかったときは、β−γブリッジング無しと判定
し、越える部分が検出されたときは、次にステップIII
においてその越える部分がβ−γブリッジングであるか
否かを判定するため、越える部分の幅（データ数）が基
準幅以上か否かを判断する。すなわち、β−γブリッジ
ングはポリクローナルな増加を示すことから、正常変動
域を越える幅は広い。これに対し、β−γ分画間の谷近
辺に出現するβ_1Cやフィビリノーゲンは正常変動域を越
える変化があってもその幅はβ−γブリッジングに比べ
て狭い。したがって、正常変動域を越えた幅が基準幅以
上、例えばβ−γピーク間のデータ数の60％以上あるか
否かを検出することにより、β−γブリッジングとβ_1C
およびフィビリノーゲンとを確実に分離することができ
る。ここで、正常変動域を越えた幅が基準幅以下である
ときは、β−γブリッジング無しと判定し、基準幅以上
であるときは、次にステップIVにおいてその増加がＭ蛋
白ピークの存在によるものか、β−γブリッジングによ
にものかを区別するため、越えた幅の部分において第７
図に示したＭ蛋白検出処理のステップＩ、IIあるいはス
テップＩ〜IVを行なってＭ蛋白ピークの有無を検出し、
Ｍ蛋白ピークが検出されたときはその増加がＭ蛋白によ
るものとしてβ−γブリッジング無しと判定し、Ｍ蛋白
ピークが検出されなかったときはその増加がポリクロー
ナルな増加としてβ−γブリッジング有りと判定する。

なお、第16図に示したフローチャートにおけるように、
先ず、Ｍ蛋白のピークを検出し、Ｍ蛋白ピークが無いも
のについてβ−γブリッジングを検出する場合には、第
11図においてステップIVを省くことができる。

以上の処理により、ポリクローナルな増加としてのβ−
γブリッジングを高精度で検出することができる。

次に、リーディングの検出処理についてＡｌｂ分画を例
にとって説明する。

Ａｌｂ分画は、一般には単一の蛋白より成り、そのパタ
ーンはピーク位置に関してほぼ対称で、易動度も安定し
ており、濃度も高いことから泳動像中で最も目立つ分画
である。しかし、高黄疸血清、高脂質血清、抗生物質の
投与等では、ビリルビン、遊離脂肪酸、薬物がＡｌｂと
結合して易動度の変化を起こし、第12図に示すように泳
動極性の正極側へのリーディングが生じてＡｌｂ分画が
非対称となる例が多い。

この実施例では、Ａｌｂ分画の正極側へのリーディング
を、第13図に示すフローチャートに従って検出する。先
ず、ステップＩにおいて測定検体の正規化したデンシト
グラムから、Ａｌｂピーク位置（100データ点目）より
正極側に正常変動域を越える部分があるか否かを検出
し、無い場合にはリーディング無しと判定し、有る場合
には次のステップIIにおいてその増加がＡｌｂの全体的
な増加かリーディングによる増加かを区別するために、
Ａｌｂ分画の対称性の度合を表わす判別値を演算する。
この判別値の計算法を以下に説明する。

第１の判別値計算法 第14図Ａに示すように、測定検体の正規化したデンシト
グラムから正極側よりＡｌｂピークまでの積算値ΣＩ
と、ＡｌｂピークからＡｌｂ〜α_１の分画点までの積算
値ΣIIとをそれぞれ演算し、その比ΣＩ／ΣIIを判別値
とする。

第２の判別値計算法 第14図Ｂに示すように、Ａｌｂ分画の重心点Ｇを求め、
その重心点位置igとＡｌｂピーク位置ipとのずれ（ip-i
g）を判別値とする。

第３の判別値計算法 Ａｌｂのピーク濃度に対する所定の比率、あるいは所望
の値を、第14図Ｃに示すように閾値SLとして設定して、
個々のＡｌｂ分画データがその閾値SLを越える範囲を検
出し、その検出した範囲における正極側および負極側そ
れぞれの端点位置とＡｌｂピーク位置ipとの間の幅L₁お
よびL₂の比L₁/L₂を判別値とする。

以上の任意の１つの計算法によって判別値を求めたら、
次にステップIIIにおいて測定検体における判別値が、
正常血清の泳動像に基いて同様の計算法によって求まる
判別値の正常範囲に関連する値を越えるか否かを判断
し、それが越えないときはリーディング無しと判定し、
越えるときはＡｌｂ正極側にリーディング有りと判定す
る。

以上のようにして分析したＭ蛋白、β−γブリッジング
およびＡｌｂリーディングに関する判定結果は、測定検
体の正規化したデータに基いて演算される各分画％、Ａ
／Ｇ比、各分画濃度値およびその正規化したデンシトグ
ラムと共にCRT17に表示すると共に、プリンタ19におい
て報告書20の所定の欄にそれぞれ記録する。なお、CRT1
7および報告書20へのデンシトグラムの表示にあたって
は、測定検体のデンシトグラムと同一支持体で分析し、
同様に正規化処理した、あるいは予じめ記憶した正常血
清のデンシトグラムに関連するパターンとを重複して表
示してもよい。

なお、この発明は上述した実施例にのみ限定されるもの
ではなく、幾多の変更または変形が可能である。例え
ば、第13図においてはＡｌｂピーク位置より負極側にお
いて正常変動域を越える部分を検出して同様に処理する
ことにより、あるいはＡｌｂピーク位置より正極側にお
いて正常変動域を下回る部分を検出すると共に、その対
称性を表わす判別値が正常範囲を下回ることを検出する
ことによってＡｌｂ分画の負極側へのリーディングの出
現を自動的に判定することもできる。また、このリーデ
ィングの有無の判定は、Ａｌｂ分画に限らず他の分画に
おいても同様に行うことができる。この場合における対
称性の判別値の計算法は、上述した第１〜３の判別値計
算法に加えて、第15図Ａに示すように分画ピーク位置ip
と両分画点の中央位置である分画の中心位置icとのずれ
を判別値としたり、第15図Ｂに示すように分画の重心点
位置igと分画の中心位置icとのずれを判別値としたり、
第15図Ｃに示すように分画の中心位置icまたはピーク位
置ipから両側にそれぞれｋ個離れたデータ点におけるデ
ータD_i(c-k)およびD_i(c+k)、またはD_i(p-k)およびD
_i(p+k)の差、その差の二乗の積算値あるいはその相関性
等を判別値とすることができる。また、上述したβ−γ
分画間におけるＭ蛋白、その出現に伴うγ分画の抑制お
よびブリッジングの検出判定法は、他のＡｌｂ、α_１，
α_２分画における各個別の蛋白の増減、マイナーピーク
の出現の判定等にも同様に適用することができる。更
に、正常変動域は正常な泳動像のデータに対して一律に
例えば±25％以内と設定するのではなく、データ位置に
応じて設定することもできるし、上限値と下限値とを非
対称に設定することもできる。また、上述した実施例で
はデンシトメータからのサンプリングデータのスムージ
ング処理を正規化処理の前に行ったが、正規化処理の後
に行ってもよい。更にまた、正規化処理はＸ軸のみで
も、またＸ軸とＹ軸だけでも同様の効果を得ることがで
きる。また、上記の実施例では濃度正規化処理を最後に
行うようにしたが、この処理はＸ軸正規化処理の前に行
うこともできる。更に、泳動像中における基準点はＡｌ
ｂピーク位置、βピーク位置に限らず、他の分画のピー
ク位置、あるいは泳動後の端点等を用いることもでき
る。また、測定装置を構成する受光素子として、一次元
アレイセンサや二次元アレイセンサを用いることもでき
る。また、正規化した測定検体のデータと正常変動域に
関連するデータとを比較して測定検体中の成分の増減を
自動的に判定したり、特異的な凸部または凹部の有無か
らＭ蛋白等の検出や測定検体中の所定の成分の有無を自
動的に分析したり、あるいは正規化したデータのうち所
定範囲におけるデータと正常変動域に関連する対応する
範囲におけるデータとの比較からリーディング等の検出
や測定検体中の所定成分の有無を自動的に分析すること
もできる。

〔発明の効果〕

以上述べたように、この発明によれば検体の塗布量や泳
動長にばらつきがあっても、同一基準でしかも細かな分
画位置での多くの正確な病態情報を自動的に得ることが
できる。したがって、医師や検査技師の負担を軽減でき
ると共に、診断に有用な多くの情報が得られることか
ら、診断の正確さを担保することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明を実施する電気泳動装置におけるデン
シトメータの一例の要部の構成を示す線図的断面図、 第２図は電気泳動像の走査方向を示す図、 第３図はデータ処理装置の一例の要部の構成を示すブロ
ック図、 第４図は正規化処理の一例を示すフローチャート、 第５図は基準点検出の一例を説明するための図、 第６図Ａ〜Ｃはβ−γ分画間におけるデンシトグラムパ
ターンを示す図、 第７図はＭ蛋白の検出処理の一例を示すフローチャー
ト、 第８図は第７図に示す凸値の計算法の一例を説明するた
めの図、 第９図はその計算法によって検出し得るデンシトグラム
上でのＭ蛋白の一例を示す図、 第10図はβ−γブリッジングの一例を示す図、 第11図はβ−γブリッジングの検出処理の一例を示すフ
ローチャート、 第12図はＡｌｂリーディングの一例を示す図、 第13図はＡｌｂリーディングの検出処理の一例を示すフ
ローチャート、 第14図Ａ〜Ｃは第13図に示す対称性の判別値の三つの計
算例を説明するための図、 第15図Ａ〜Ｃは対称性判別値の他の三つの計算例を説明
するための図、 第16図は従来提案された病態分類のフローチャートであ
る。 １…支持体、２…送りローラ ３…デカリン、４…測光部 ５…測光装置、5a…光源 5b…受光素子、６…排紙ローラ ７…電気泳動像、12…対数増幅器 13…Ａ／Ｄ変換器、14…ＣＰＵ 15…メモリ、16…キーボード 17…ＣＲＴ、18…フロッピーディスク 19…プリンタ、20…報告書

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】測定検体の電気泳動像を測光して得られる
   データを正規化し、この正規化したデータと正常な電気
   泳動像に関連する基準データとに基いて前記測定検体を
   自動的に分析することを特徴とする電気泳動像による自
   動分析方法。
2. 【請求項２】前記測定検体の正規化したデータと、正常
   な電気泳動像に基いて設定した正常変動域に関連する基
   準データとに基いて前記測定検体中の成分の増減を自動
   的に判定することを特徴とする特許請求の範囲第１項記
   載の電気泳動像による自動分析方法。
3. 【請求項３】前記測定検体の正規化したデータから成る
   デンシトグラムからその特異的な凸部または凹部の有無
   を検出して前記測定検体中の成分を自動的に分析するこ
   とを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の電気泳動像
   による自動分析方法。
4. 【請求項４】前記検出した凸部または凹部を含む近傍の
   データと、正常な電気泳動像に基いて設定した正常変動
   域に関連する基準データとを比較して前記測定検体中の
   成分を自動的に分析することを特徴とする特許請求の範
   囲第３項記載の電気泳動像による自動分析方法。
5. 【請求項５】前記測定検体の正規化したデータから成る
   デンシトグラムから、正常な電気泳動像のデンシトグラ
   ムに基いて該デンシトグラムの所定の順次のピーク位置
   間に対応する部分のデータを抽出すると共に、その部分
   において特異的な凸部の有無を検出し、前記抽出したデ
   ータと正常な電気泳動像に基いて設定した対応する部分
   の正常変動域に関連する基準データとの比較および前記
   特異的な凸部の有無に基いて前記測定検体のデンシトグ
   ラムにおける対応する部分でのブリッジングの有無を自
   動的に判定することを特徴とする特許請求の範囲第１項
   記載の電気泳動像による自動分析方法。
6. 【請求項６】前記測定検体の正規化したデータから成る
   デンシトグラムから所定範囲のデータを抽出し、この抽
   出したデータと正常な電気泳動像に基いて設定した対応
   する範囲の正常変動域に関連する基準データとに基いて
   前記測定検体中の成分を自動的に分析することを特徴と
   する特許請求の範囲第１項記載の電気泳動像による自動
   分析方法。
7. 【請求項７】前記測定検体の正規化したデータから成る
   デンシトグラムから所望の分画内のデータを抽出し、こ
   の抽出したデータと正常な電気泳動像に基いて設定した
   対応する分画内の正常変動域に関連する基準データとを
   比較すると共に、前記抽出したデータに基いて当該分画
   パターンの対称性を判別し、これら比較結果および判別
   結果に基いて前記所望の分画におけるリーディングの有
   無を自動的に判定することを特徴とする特許請求の範囲
   第１項記載の電気泳動像による自動分析方法。