JPH0727703A - 多成分物質定量分析法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【構成】参照データの濃度組成を算出し、濃度組成に応
じた応答数値を各対象成分回帰式から算出し、それを演
算することで参照データの応答数値を得る。 【効果】相関の無い濃度組成を持つ参照データを得るこ
とによって、正確度の高い多成分定量分析が可能となっ
た。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、スペクトルを用いた複
数成分の同時定量分析法に関するもので、特に、赤外分
光法を用いた血液生化学検査装置に用いられる定量方法
に関する。

【０００２】

【従来の技術】赤外吸収スペクトルを用いた血液生化学
成分の同時定量分析に関しては、アナリティカル ケミ
ストリ（１９８９年）第２０１６ページから第２０２３
ページに述べられている。ここでは校正に使用する参照
データとして患者から採取した血漿を用いている。ここ
で述べられている校正手順は、まず血漿中の各目的生化
学成分の濃度を酵素法などの基準法で測定し、次にその
血漿の赤外吸収スペクトルを測定する。そして基準法で
測定した各成分濃度の数列と赤外吸収スペクトルの各デ
ータポイントの吸光度の数列を部分最小二乗法（ＰＬ
Ｓ）によって回帰し検量式を計算する。

【０００３】また多変量による定量分析法は、アナリテ
ィカル ケミストリ（１９８９年）第２００９ページか
ら第２０１５ページに述べられている。ここでは、単成
分のみの情報を持つスペクトルの集合を参照データとし
て使用するＫマトリクス法と対象成分全ての情報を持つ
スペクトルの集合を参照データとして使用するＱ及びＰ
マトリクス法について概述している。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来スペクトルを用い
た多成分定量分析法は、対象成分の一つもしくは全てを
含む物質のスペクトルを参照データとして校正を行って
いた。上述したＫマトリクス法では、分析対象物中の各
成分のそれぞれのスペクトルを羅列して数列化したもの
を参照データとして使用する。このため各成分の特徴ピ
ーク間に重なりがある場合、その重なりを予測できない
ため定量分析の正確度が低下した。また対象成分全てを
含む混合物スペクトルを参照データとして使用するＱ及
びＰマトリクスは、調整した混合物や成分濃度が既知な
分析対象物をスペクトルとして測定するのでＫマトリク
スよりはピークの重なりがある成分に対して有効である
が、対象成分が多い場合、その調整や測定が非常に煩雑
であった。また既存の濃度組成を持つ分析対象物をその
まま参照データとして用いると、成分濃度間に相関が生
じ分析の正確度が低下するという問題があった。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明においては、校正段階で複数成分からなる混
合物の応答と前記混合物中の各成分の濃度から構成され
る参照データを用い、前記参照データの成分濃度と応答
の回帰によって検量線を得る定量分析法において、演算
処理によって得た単成分の推定応答の組合せ演算によっ
て混合物の応答を模倣し参照データとする。

【０００６】

【作用】参照データを単成分スペクトルの演算処理によ
って構成するために、参照データ用の混合物を調整する
必要が無く、スペクトル測定の回数が減少する。また成
分ピーク間に重なりがある場合でも、それぞれの成分ス
ペクトルを演算し一つの参照データとすることで、ピー
クの重なりの程度を予測でき、分析の正確度を低下させ
ることが無い。また計算機によって参照データを構成す
るので、校正に用いる一連の参照データの成分濃度組成
を望むように構成できるのため、成分濃度相関を無くす
ことができ、分析の正確性が向上する。

【０００７】

【実施例】図１は、本発明の第一の実施例の検出装置で
あるフーリエ変換赤外分光光度計（ＦＴ−ＩＲ）の装置
構成である。光源１から出射した赤外光２は、干渉計３
を通過し位相差を生じ、試料室４内に設置された減衰全
反射プリズムセル５に入射する。更に光２はセル５に導
入された試料６によって特定波長の光を吸収された状態
で検出器７に入射する。検出器７によって赤外光は電気
信号に変換され、増幅器８，ＡＤ変換器９を経てデジタ
ル信号としてコンピュータ１０に入力される。コンピュ
ータ１０によって信号はフーリエ変換され、スペクトル
として出力される。

【０００８】図２は、本装置で測定したグルコース水溶
液の１８００〜９５０cm^-1の波数における赤外吸収スペ
クトルである。赤外吸収は、成分分子を構成する官能基
の振動回転によって起こるので、そのスペクトルは分子
固有のものである。ＦＴ−ＩＲによって測定されたスペ
クトルは、分散型分光計で測定されたスペクトルとは異
なり、分解能に応じた波数に対する吸光度をそれぞれ線
で結んだことによって構成されている。

【０００９】図２のスペクトルは、分解能１６cm^-1で測
定したので、１８００〜９５０cm^-1の波数範囲では５３
のデータポイントを持つことになる。つまり、このスペ
クトルは、吸光度で表される５３個の要素からなる数列
として表示できる。

【００１０】図３は、グルコース，尿素，アルブミン，
クレアチニンの混合水溶液の赤外吸収スペクトルであ
る。混合水溶液のスペクトルは、このように各成分の特
徴ピークが、複雑に重なっている。

【００１１】図４は第一の実施例のフローチャートであ
る。ここでは便宜上、混合水溶液中の成分を任意にｉと
して表示する。定量分析法は、検量線を求める校正段階
１１と、校正段階で求めた検量線をもとに濃度予測を行
う予測段階１２の二段階に大きく分けることができる。

【００１２】校正段階はおもに五つの処理ステップから
構成されている。このうち成分回帰式の算出を行うステ
ップ１３と成分スペクトルの算出を行うステップ１４
は、各対象成分に対して一回、すなわち一校正に対して
ｉ回の処理が行われる。以下各処理ステップに関して詳
述する。

【００１３】まずステップ１３では、ｉ成分のみを溶解
した各々濃度が異なるｋ個の水溶液を参照物質１５と
し、各参照物質の赤外スペクトルの測定１６を行う。測
定した各スペクトルは、その分解能に応じた各波数に対
してそれぞれある吸光度を持つ。従って対象成分が持つ
特徴的なピークが存在する波長帯域のスペクトルを波数
ｊに対する吸光度の数列１７として表現することができ
る。この数列１７と参照物質の成分濃度の数列１８を回
帰分析し成分回帰式１９を算出する。

【００１４】一方、ステップ２０では、校正に直接使用
する参照データの成分濃度組成を算出する。この成分濃
度組成は、分析対象物ｌ中のｉ個の対象成分濃度をそれ
ぞれ人為的に算出したものである。このときの算出条件
は、各成分間の濃度に相関が無いことである。さらにこ
の濃度組成の中から、一個の成分ｉの濃度を抽出し（ス
テップ２１）、ステップ１４において成分回帰式１９に
代入して一個の成分ｉの吸光度数列２２を算出する。

【００１５】次にステップ２３において、参照データｌ
の濃度組成に応じたｉ個の成分吸光度数列を足し合わ
せ、参照データｌの吸光度数列２４とする。

【００１６】ステップ２５では、ステップ２３で算出し
た一個の参照データを数列化し（ステップ２６）、この
数列２６とステップ２０で算出した成分濃度数列２７を
回帰することで検量用回帰式２８を得る。

【００１７】次に予測段階１２では、サンプルの赤外吸
収スペクトルを測定し（ステップ２９）、これを前述の
ように数列化してサンプル吸光度数列３０とし、回帰式
２８に代入することによって予測濃度３１を算出する。

【００１８】図５は本発明の第二の実施例を用いた血液
生化学成分のＦＴ−ＩＲによる定量分析法のフローチャ
ートである。本実施例は、既存の血液の赤外スペクトル
をベースとして、それに実施例１で算出したものと同様
にして求めた成分スペクトルを加減したものである。

【００１９】まずステップ３２では、ｎ個の採血済み血
液３３の赤外吸収スペクトルを測定し（ステップ３
４）、吸光度数列３５とする。さらに血液３３は酵素な
どの基準法によって血液中の対象成分濃度を測定する
し、基準法による成分濃度数列３６とする。

【００２０】ステップ３７では、ステップ３２で求めた
ｎ個のベーススペクトルのうち一個を無作為抽出し（ス
テップ３８）、その濃度数列Ｃｂと参照データｌの濃度
数列Ｃｒ３９の差を取り（ステップ４０）、これを成分
ｉの回帰式１９に算入して成分スペクトル４１を算出す
る。このｉ個の成分スペクトルの和と３８で抽出したベ
ーススペクトルの吸光度数列Ａｂを加えて（ステップ４
２）、参照データｌの吸光度数列４３とする。ステップ
３７で求めた一個の参照データの吸光度数列と成分濃度
数列２７を回帰し、検量用回帰式２８を算出する。この
回帰式２８をもとに実施例１と同様に予測段階１２にお
いて検体の各成分濃度３１を算出する。

【００２１】図６及び図７は、実施例２の効果を示した
ものである。

【００２２】図６は、同一検体にグルコースを順次添加
したときの尿素の予測濃度の誤差を表したものである。
従来方式では、参照データにおいてグルコースと尿素の
濃度の間に相関が生じており、グルコースの添加によっ
て尿素の予測濃度の正確性が影響を受けるというクロス
トークが生じていた。本実施例では、人為的に相関の無
い参照データを算出することによってクロストークが無
い、正確な濃度予測が行えるようになった。

【００２３】図７は、実施例２におけるグルコースの測
定結果と基準法である酵素法との相関を示している。酵
素法との相関はγ＝０.９９ であり、濃度予測が正しく
行えていることを示している。

【００２４】

【発明の効果】本発明に依れば、煩雑な参照物質の調整
が無く、しかもクロストークの無い正確度の高い多成分
定量分析を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例１の検出装置のブロック図。

【図２】本発明の実施例１の検出装置で測定したグルコ
ース水溶液の赤外吸収スペクトル特性図。

【図３】本発明の実施例１の検出装置で測定したグルコ
ース，クレアチニン，アルブミン，尿素の４成分混合水
溶液の赤外吸収スペクトル特性図。

【図４】本発明の実施例１の定量方法のフローチャー
ト。

【図５】本発明の実施例２の定量方法のフローチャー
ト。

【図６】本発明の実施例２の対象成分であるグルコース
と尿素のクロストークに対する効果を表す説明図。

【図７】本発明の実施例２のグルコースの測定結果と基
準法との相関を表した説明図。

【符号の説明】

１…赤外光源、２…赤外光、３…干渉計、４…試料室、
５…減衰全反射プリズムセル、６…試料、７…検出器、
８…増幅器、９…ＡＤ変換器、１０…コンピュータ。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】分析対象物中の対象成分の濃度変化に応答
   する検出装置を用い、前記応答によって対象成分の濃度
   を推定する測定法で、その校正段階で複数成分からなる
   混合物の応答と前記混合物中の各成分の濃度から構成さ
   れる参照データを用い、前記参照データの成分濃度と応
   答の回帰によって検量線を得る定量分析法において、演
   算処理によって得た単成分の推定応答の組合せ演算によ
   って混合物の応答を模倣し参照データとすることを特徴
   とする多成分物質定量分析法。
2. 【請求項２】請求項１に記載の前記検出装置が、分光計
   である多成分物質定量分析法。
3. 【請求項３】請求項１に記載の前記参照データは、単成
   分の応答と該成分の濃度の回帰式による、希望濃度に対
   する成分応答の推定を対象成分全てに対して行い、各対
   象成分の推定応答を足し合わせることによって得られた
   ものである多成分物質定量分析法。
4. 【請求項４】請求項１に記載の前記参照データは、分析
   対象物の応答に請求項３に記載した成分応答を加減する
   ことで得られた多成分物質定量分析法。
5. 【請求項５】請求項１に記載の前記参照データの回帰方
   法は、重回帰分析，主成分分析，部分最小二乗法である
   多成分物質定量分析法。
6. 【請求項６】請求項１に記載の前記多成分物質定量分析
   法を利用した血液生化学成分分析装置。