JP2018017743A - データ処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】分析者が着目している化合物が存在している可能性が高い領域を示す画像を取得する。【解決手段】入力部３から目的化合物が指定されると、基準スペクトル選択部２２２は化合物データベース２２１から目的化合物に対応するマススペクトルデータを読み出す。統計的解析処理部２２３は、その目的化合物に対応するマススペクトルデータと、ＭＳイメージングデータ記憶部２２０に格納されている実測により画素毎に得られたマススペクトルデータとについてそれぞれ信号強度の相関係数を求める。相関係数分布画像作成部２２４は、画素毎の相関係数の値をカラースケールに従って色に変換して２次元分布画像を作成し表示部４の画面上に表示する。【選択図】図６

Description

本発明は、試料や被検体に対し測定や観察を行うことで得られたデータを処理するデータ処理装置に関し、特に、同じ試料に対して異なる測定手法や観察手法で得られた複数の多次元（２次元、３次元など）分析データを処理することによって、該試料についての有意な情報を取得するのに好適なデータ処理装置に関する。

試料や被検体に対して所定の測定や分析を行い、該試料について所定の物理量の２次元分布を示すデータを収集する様々な装置が知られている。
例えば非特許文献１等に記載のイメージング質量顕微鏡では、生体試料などの表面の形態を光学顕微鏡によって観察しながら、同じ試料表面における特定の質量電荷比を有するイオンの２次元的な強度分布を測定することが可能である。図５は、イメージング質量顕微鏡を用いて特定の質量電荷比における２次元的なイオン強度分布画像を取得する際の手順を説明する模式図である。

イメージング質量顕微鏡では、試料１００上の所定の２次元領域１０１内を細かく区切った各微小領域１０２においてそれぞれ、所定の質量電荷比範囲に亘るマススペクトルデータを取得することができる。そうして収集した、各微小領域１０２の２次元的な位置情報及び質量電荷比情報をパラメータとしたイオン強度を示す３次元データ（質量分析イメージングデータ）から任意の質量電荷比におけるイオン強度を抽出することで、その質量電荷比における２次元的なイオン強度分布を示すマッピング画像、つまりは質量分析イメージング画像を作成することができる。一般に、或る質量電荷比を有するイオンの強度分布は特定の物質の分布を示しているから、質量分析イメージング画像に基づいて例えば、特定の疾病に関連する物質（バイオマーカー）が生体組織内でどのように分布しているか、などといった有用な情報を得ることができる。

ただし、イメージング質量顕微鏡において収集されるデータの量は膨大であるため、いずれの質量電荷比における質量分析イメージング画像が有意な情報であるのかを調べるにはたいへんな労力を要する。そこで、従来、主成分分析（ＰＣＡ）やクラスター分析、独立成分分析といった多変量解析を利用して、特徴的な２次元分布を示す質量電荷比を抽出したり、或いは、類似した２次元分布を示す複数の質量電荷比を調べたりする、などの解析が行われている（特許文献１参照）。

多変量解析を用いたこうした解析手法は、イメージング質量顕微鏡のみならず、他の分析装置で得られたデータの解析にも広く利用されている。例えば非特許文献２、３には、顕微赤外イメージング法や顕微レーザーラマン分光イメージング法において得られた画像データに対して主成分分析を実施し、試料に含まれる物質を特定することが開示されている。

しかしながら、上述したように多変量解析を用いたとしても、必ずしも分析者にとって有用な情報が得られるとは限らない。その理由の一つは、例えばイメージング質量顕微鏡で得られる質量分析イメージングデータ（多数のマススペクトルデータ）に対して多変量解析を実施することによって特異的な２次元分布を示す質量電荷比が見いだされたり、或いは、２次元分布が類似した質量電荷比が複数抽出されたりしたとしても、その２次元分布に対応する物質が必ずしも分析者が意図している特異的な物質であるとは限らないからである。また、上述した従来の解析手法では、光学顕微画像はあくまでも分析者がイメージング質量分析を実施したい試料上の領域を設定するための参照情報にすぎない。そのため、例えば光学顕微画像上で分析者が着目する形状や色を示す部位があったとしても、それに類似した２次元分布を示す質量電荷比を知るには分析者がいちいち表示上で画像を比較する作業を行わなければならず、作業が非常に面倒であった。

特開２０１０−２６１８８２号公報 特開２００９−２５２７５号公報 特開２０１４−２１５０４３号公報

小河潔、「イメージング質量顕微鏡の開発」、株式会社島津製作所、[online]、［平成２７年５月１５日検索］、インターネット＜URL :http://www.jst.go.jp/pdf/pc201305_shimadzu.pdf＞ 藤巻康人、ほか１名、「顕微赤外イメージング法における多変量解析手法の向上」、東京都産業技術研究センター研究報告、第４号、２００９年、[online]、［平成２７年５月１５日検索］、インターネット＜URL :http://www.iri-tokyo.jp/joho/kohoshi/houkoku/h21/documents/n0915.pdf＞ 「顕微レーザーラマンを用いた主成分分析によるケミカルイメージング」、サーモフィッシャーサイエンティフィック株式会社、[online]、［平成２７年５月１５日検索］、インターネット＜URL :http://www.thermosci.jp/ft-ir-raman/docs/M05005.pdf＞

本発明は上記課題を解決するために成されたものであり、その主な目的は、異なる種類の測定や観察などによって得られた複数のデータを比較したり関連付けたりする解析処理を行うことで、従来の解析手法では得られない有用な情報を取得することができるデータ処理装置を提供することである。

上記課題を解決するために成された本発明は、試料上の２次元領域内の複数の微小領域毎に得られた試料スペクトルデータと、基準となる基準スペクトルデータとを処理し、前記試料に関する情報を求めるデータ処理装置であって、
a)前記微小領域毎に、その微小領域に対応する試料スペクトルデータと前記基準スペクトルデータとに対する統計的解析処理を行ってスペクトルの類似性又は相違性を示す指標値を算出する統計的解析処理部と、
b)前記統計的解析処理部により微小領域毎に得られた指標値に基づいて、試料上の前記２次元領域に対応する指標値の２次元分布を示す画像を作成する画像作成部と、
を備えることを特徴としている。

ここでスペクトルとは例えば、質量分析装置で得られる質量電荷比を一方の軸とするマススペクトル、電磁波の放出強度の測定や吸収測定によって得られる波長若しくは波数又はエネルギを一方の軸とするスペクトル、などが代表的なものである。スペクトルとしてｎが２以上のＭＳⁿ測定によって得られたマススペクトルを用いることで、夾雑物の影響を避け、特定の化合物に由来する断片等のＭＳⁿスペクトルに基づく処理結果を得ることができる。

また、スペクトルはそうした測定によって直接取得されるものに限らない。例えば、本出願人が出願しているＰＣＴ／ＪＰ２０１４／０８２３８４号（国際公開第２０１６／０９２６０８号）の明細書に記載されているように、質量分析イメージングデータに対し主成分分析などの多変量解析を実行すると各主成分における因子負荷量を求めることができるが、因子負荷量は質量電荷比毎に求まるから、質量電荷比と因子負荷量との関係を示すマススペクトル様の因子負荷量スペクトルを作成することができる。そこで、基準スペクトルデータとしてこの因子負荷量スペクトルを用い、試料スペクトルデータとして測定によって得られたマススペクトルを用いてもよい。

本発明に係るデータ処理装置をイメージング質量顕微鏡に適用し、基準スペクトルデータとして既知の物質に対応するマススペクトルを用いた場合には、画像作成部により、その既知の物質が存在している可能性の高い領域を示す画像を作成することができる。また、本発明に係るデータ処理装置をイメージング質量顕微鏡に適用し、質量分析イメージングデータに対して主成分分析を行うことで得られた適宜の主成分における因子負荷量スペクトルを基準スペクトルデータとした場合には、画像作成部により、測定対象とされた試料上の２次元領域の全体的なマススペクトルを特徴付ける物質と画素毎に存在する物質との化学構造の類似性の程度の分布を示す画像を作成することができる。

本発明に係るデータ処理装置によれば、試料に含まれる物質を特定したり、物質の２次元分布を把握したり、さらには特定した物質を定量したりするうえでの、試料に関する有用な情報を収集することができる。それにより、分析者が着目している２次元分布を示す物質を容易に且つ正確に同定することができるようになる。

本発明に関連したデータ処理装置を用いたイメージング質量顕微鏡システムの第１参考例の概略構成図。 第１参考例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理対象の画像の一例を示す図。 第１参考例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を示すフローチャート。 図３に示したデータ処理を説明するための模式図。 イメージング質量顕微鏡を用いて特定の質量電荷比における２次元的なイオン強度分布画像を取得する際の手順を説明する模式図。 本発明に係るデータ処理装置を用いたイメージング質量顕微鏡システムの一実施例の概略構成図。 本実施例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を説明するための模式図。 本発明に関連したデータ処理装置を用いたイメージング質量顕微鏡システムの第３参考例の概略構成図。 第３参考例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を説明するための模式図。 本発明に関連したデータ処理装置を用いたイメージング質量顕微鏡システムの第４参考例の概略構成図。 第４参考例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を説明するための模式図。 生体から取り出した組織切片をＨＥ染色して撮影した光学顕微画像の一例を示す図。 図１２に示した画像を関心領域の色と非関心領域の色とに基づいてモノクロ画像に変換した画像。 元の光学顕微画像（ａ）、該画像に対し主成分分析を実施して取得した主成分毎のスコア値の分布画像（ｃ）〜（ｅ）、及び、それら分布画像から求めた疑似カラー合成画像（ｂ）。 元の光学顕微画像（ａ）、該画像に対し主成分分析を実施して取得した主成分毎のスコア値の分布画像（ｃ）〜（ｅ）、及び、それら分布画像から求めた疑似カラー合成画像（ｂ）。

本発明に係るデータ処理装置の実施例を説明する前に、本発明には包含されないものの本発明に関連するデータ処理装置の参考例について、添付図面を参照して説明する。
［第１参考例］
図１は本発明に関連するデータ処理装置を含むイメージング質量顕微鏡システムの第１参考例の概略構成図である。
このシステムは、イメージング質量顕微鏡本体１及びデータ処理部２を含む。

イメージング質量顕微鏡本体１は、試料上の２次元領域についての光学的な顕微観察画像を取得する光学顕微観察部１１と、同じ試料上の所定の２次元領域を細かく区分した微小領域毎にそれぞれ所定の質量電荷比範囲に亘る質量分析を実施し、それぞれマススペクトルデータを収集するイメージング質量分析部１２と、を含む。

データ処理部２は、光学顕微画像データを格納する光学顕微画像データ記憶領域２１１、及び質量分析イメージングデータを格納するＭＳイメージングデータ記憶領域２１２を有するデータ格納部２１と、光学顕微画像特徴抽出部２２と、画像位置合わせ処理部２３と、解像度調整部２４と、統計的解析処理部２５と、解析結果表示処理部２６と、を機能ブロックとして備える。また、データ処理部２には、ユーザーがデータ処理のための各種パラメータを入力したり指示をしたりするための入力部３と、取得された各種画像や解析結果を表示するための表示部４とが接続されている。
なお、データ処理部２は、パーソナルコンピュータをハードウエア資源とし、そのパーソナルコンピュータに予めインストールされた専用の処理ソフトウエアを該コンピュータで実行することにより各部の機能が実現されるものとすることができる。

イメージング質量顕微鏡本体１には、例えば生体から切り出された生体組織切片などの試料がセットされる。光学顕微鏡や撮像部を含む光学顕微観察部１１ではその試料表面の光学顕微画像が撮影され、それによって得られた画像データがデータ処理部２に送られて、データ格納部２１の光学顕微画像データ記憶領域２１１に保存される。一方、図示しないが、イメージング質量分析部１２は、レーザ脱離イオン化法によるイオン源、飛行時間型質量分析計などを含み、すでに説明した図５に示したように、試料１００上の所定の２次元領域１０１を細かく区切った微小領域（これが一つの画素となる）１０２毎にレーザ光を照射して該微小領域１０２に存在する成分をイオン化し、生成されたイオンを質量電荷比毎に分離して検出することによりマススペクトルデータを取得する。そして得られた多数の微小領域１０２におけるマススペクトルデータがデータ処理部２に送られ、データ格納部２１のＭＳイメージングデータ記憶領域２１２に保存される。
なお、イメージング質量分析部１２では必要に応じてｎが２以上であるＭＳⁿ測定が微小領域１０２毎に実施され、ＭＳⁿスペクトルデータが収集される。したがって、ＭＳイメージングデータ記憶領域２１２に保存されるマススペクトルデータはＭＳⁿスペクトルデータである場合もある。

図２（ａ）は生体試料の光学顕微画像の一例、図２（ｂ）は同じ生体試料についてイメージング質量分析を実行して得られるトータルイオン電流信号（ＴＩＣ）による質量分析イメージング画像の一例である。この生体試料は脳梗塞モデルマウスの脳組織切片である。データ格納部２１にこうした画像を構成するデータが格納されている状態で実施されるデータ処理部２による特徴的な処理動作を、図３及び図４を参照しつつ説明する。図３は本参考例のシステムにおけるデータ処理の流れを示すフローチャート、図４はそのデータ処理を説明するための模式図である。

まず分析者が入力部３において所定の操作を行うと、光学顕微画像特徴抽出部２２は指定された光学顕微画像に対応するデータを光学顕微画像データ記憶領域２１１から読み出し、光学顕微画像を再現して表示部４の画面上に表示する。分析者は表示された光学顕微画像を見て着目する領域や部位を定め、その着目する領域や部位を特徴付けるＲＧＢカラーの原色（つまりはＲ、Ｇ又はＢのいずれか）やそれ以外の特定の色を決定し入力部３から指示する（ステップＳ１）。図２（ａ）に示した例の場合、脳梗塞のために血流が止まっている部位（図２（ａ）では右側の白色に見える部分）や、逆に血流が未だ確保されている部位（図２（ａ）では左側の部分。この部分はカラー画像では赤色で示される。）が着目する部位である。

次に光学顕微画像特徴抽出部２２は、光学顕微画像に対し適宜の光学フィルタ処理を行うことで、着目する領域に特徴的である原色における輝度値の分布データを算出する（ステップＳ２）。例えば上述したように血流が未だ確保されている部位が着目する領域である場合には、赤色の部分のみを抽出する光学フィルタ処理を行い、各画素における赤の輝度値データを求める。このデータは、図４に示すように、着目部位に対応する特定の色の分布画像（以下「特定色輝度値分布画像」という）を作成可能なデータである。

ここで、ステップＳ１、Ｓ２の処理の別の実例を挙げる。図１２は、生体から取り出した組織切片をヘマトキリシン・エオジン（ＨＥ）染色したうえで撮影した光学顕微画像である。この画像において分析者が、図中に(1)で示した部位を関心領域、(2)で示した領域を非関心領域として指示したものとする（図１２では分かりにくいが、関心領域と非関心領域とは組織の色に差異がある）。光学顕微画像特徴抽出部２２は、関心領域の色と非関心領域の色とに基づき、関心領域に近い色ほど白く、非関心領域に近い色ほど黒くなるようにモノクロ画像に変換する。それによって得られたのが図１３に示す画像である。この画像では関心領域が明確に示されており、これを特定色輝度値分布画像として用いることができる。

また、着目する領域や部位に特徴的である色が不明である場合や光学顕微画像上で視覚的に色の相違が分かりにくいような場合には、主成分分析等の多変量解析を利用して、着目する領域や部位に特徴的である色を求めたり色の相違が明確なるように画像を変換したりしてもよい。
図１４、図１５はそうした処理の一例を示す例で、図１４は図１２に示したＨＥ染色による光学顕微画像を処理した例、図１５は図２に示した脳梗塞モデルマウスの脳組織切片の光学顕微画像を処理した例である。図１４、図１５において（ａ）は元の画像であり、この画像を構成する各画素のデータに対し主成分分析を実行し、第１乃至第３主成分（ＰＣ１〜ＰＣ３）におけるスコア値の分布を示したのが（ｃ）〜（ｅ）である。このＰＣ１〜ＰＣ３におけるスコア値の分布画像にそれぞれＲ、Ｇ及びＢのカラーを割り当て合成した結果が（ｂ）である。元の画像では色が似通っている部位がこの疑似カラー合成画像では明瞭に異なる色で示されていることが分かる。光学顕微画像特徴抽出部２２がこうした疑似カラー画像を作成しそれを表示部４に表示することによって、分析者は着目する領域や部位を容易に探し出すことができるようになる。

続いて画像位置合わせ処理部２３は、光学顕微画像上と質量分析イメージング画像上とにおける同じ対象物の像の大きさ、向き、歪みなどを修正する位置合わせ処理を行う（ステップＳ３）。具体的には、例えば指定された光学顕微画像を基準とし、質量分析イメージング画像について拡大・縮小、回転、さらには、所定のアルゴリズムに従った変形を行うことで両画像における試料上での位置関係をおおむね一致させる。この際に用いる質量分析イメージング画像としては図２（ｂ）に示したようなＴＩＣによる質量分析イメージング画像を用いることが好ましいが、適宜の質量電荷比における質量分析イメージング画像でもよい。また、光学顕微画像を基準とするのではなく質量分析イメージング画像のほうを基準としてもよいが、その場合には、光学顕微画像を用いて位置合わせのための調整量を算出し、その調整量に従って特定色輝度値分布画像について拡大・縮小、回転、変形を行えばよい。なお、このような画像位置合わせ処理を実行するために、例えば特許文献１に記載の手法を利用することができる。

また、光学顕微画像の解像度（位置分解能）は通常、撮像用カメラの解像度で決まるのに対し、質量分析イメージング画像の解像度はイオン化のために試料に照射されるレーザ光のスポット径によって決まる。そのため、質量分析イメージング画像の解像度は光学顕微画像の解像度に比べて低いことが多い。後述の演算処理を行うには両画像の位置分解能が揃っていることが好ましいから、解像度調整部２４は両画像の解像度を揃える解像度調整処理を実施する（ステップＳ４）。

解像度を揃える簡単な方法は、解像度が高いほうの画像の解像度を落として低解像である画像に合わせる方法である。こうした方法としては例えばビニング処理が有用である。また、解像度が低いほうの画像の解像度を上げることで高解像である画像に合わせるようにしてもよい。そのためには、低解像の画像に対しアップサンプリング処理を行って画素数をみかけ上合わせたあとに、或る画素に隣接する又は近接する複数の画素値を利用した補間処理によって、アップサンプリングによって新たに挿入された画素の画素値を算出して埋めればよい。こうした補間処理による解像度調整処理としては例えば特許文献２、３に記載の手法を利用することができる。

上述した画像位置合わせ処理及び解像度調整処理によって、光学顕微画像から求めた特定色輝度値分布画像と質量分析イメージング画像との間で、２次元的に同じ位置にある画素同士を対応付けることができるようになる。そこで統計的解析処理部２５は、特定色輝度値分布画像と類似した２次元分布を示す質量電荷比を探索するために、画像位置合わせ処理及び解像度調整処理が施された特定色輝度値分布画像を構成する輝度値データと質量分析イメージングデータとに適宜の統計的解析手法を適用する（ステップＳ５）。ここで利用できる最も単純な統計的解析手法は相関係数を利用した相関分析法である。

即ち、或る一つの質量電荷比の質量分析イメージング画像におけるイオン強度分布は、総画素数を次元とする多次元空間における１本のベクトルｍで表すことができる。また、特定色輝度値分布画像における輝度値の分布も同様に、総画素数を次元とする多次元空間における１本のベクトルｒで表すことができる。したがって、多次元空間におけるそれら２本のベクトルｍ、ｒに基づいて画像同士の相関係数を計算することができる。図４に示すように、質量電荷比が相違する質量分析イメージング画像毎にそれぞれ相関係数を計算する。相関係数が正値で１に近いほど、その質量電荷比におけるイオン強度分布は輝度値の分布に近いことを意味し、相関係数が負値で−１に近いほど、その質量電荷比におけるイオン強度分布は輝度値分布を反転したものに近いことを意味する。

統計的解析処理部２５は、上述のように質量電荷比毎に算出された相関係数を予め決められた閾値と比較し、輝度値の分布に近いイオン強度分布を示す質量電荷比を抽出する（ステップＳ６）。解析結果表示処理部２６は、ステップＳ６で抽出された１又は複数の質量電荷比を解析結果として表示部４の画面上に表示する（ステップＳ７）。また、抽出された質量電荷比における質量分析イメージング画像を作成し、その画像を表示部４の画面上に表示してもよい。

このようにしてこの第１参考例のイメージング質量顕微鏡システムでは、光学顕微画像において分析者が着目する部位や領域の形状に類似したイオン強度分布を示す質量電荷比を抽出し、その質量電荷比や該質量電荷比における質量分析イメージング画像を分析者に提示することができる。また、その質量電荷比に対応する化合物を例えばデータベース検索などにより特定し、その化合物名称などを表示するようにしてもよい。
なお、これとは逆に、光学顕微画像において分析者が着目する部位の形状に類似しない質量電荷比を抽出し、該質量電荷比に対応する化合物を特定して表示することもできる。

また上記説明では、ステップＳ５における統計的解析手法として単純な相関係数を利用した手法を用いたが、例えば部分最小二乗法（ＰＬＳ）等の多変量解析を用いてもよい。例えばＰＬＳを利用する場合には、光学顕微画像に基づく１枚の画像を構成する輝度値データと多数枚の画像を構成する質量分析イメージングデータそれぞれを行列の形式で表し、既知のＰＬＳの手法でスコアを計算する。ＰＬＳスコアは一方の画像データを教師データとした両データの相関を示しているから、高いスコアを与えるデータに基づいて適切な質量電荷比を選択することができる。また、相関性を示す指標値を算出する多変量解析であれば、ＰＬＳ以外の多変量解析を用いることもできる。

上記第１参考例では、光学顕微画像から求めた特定の色の輝度分布画像という２次元データと質量電荷比毎のイオン強度分布画像という３次元データとを比較し、２次元データにおける分布に類似した質量電荷比を抽出するようにしていたが、同じ試料の同じ領域に対して取得したデータであれば２次元データとして上記以外の様々なデータについて同様の処理を行うことができる。

例えば、特定の波長を有する光やＸ線などの電磁波の吸収の度合いや放射強度の分布を示すデータ、ラマン散乱光や蛍光などの強度分布を示すデータや染色画像データ、ＰＥＴ（陽電子放出断層撮影）、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）、ＭＲＩ（核磁気共鳴画像）、ＥＳＲ（電子スピン共鳴）などにより撮影された画像データ、放射線同位体標識を利用した画像データ、ＥＰＭＡやＳＰＭ（Scanning Probe Microscope）などで取得された表面凹凸画像データなどを２次元データとして用いることができる。また、３次元データとして質量分析イメージングデータに代えて、例えば様々な波長における光の吸収の度合いを示すデータなどを用いることができる。

特に上述したように生体組織切片などを対象とした場合、試料の光学顕微画像として試料を蛍光標識することで得られた画像を用い、３次元データとして試料に対するｎが２以上のＭＳⁿ測定により得られた質量分析イメージングデータを用いると有利である。３次元データとして単なるＭＳ¹測定による質量分析イメージングデータでなくｎが２以上のＭＳⁿ測定による質量分析イメージングデータを用いると、夾雑物が存在していてもその影響を排除して、目的とする化合物に由来する断片（部分構造）の２次元分布を反映した画像データを得ることができる。また、特定のタンパク質と結合する蛍光色素等を用いて試料を蛍光標識した蛍光顕微画像を用いれば、上記ステップＳ２の処理によって、その特定のタンパク質の分布についての正確性の高い画像が得られる。それによって、その特定のタンパク質の分布について光学顕微画像と質量分析イメージング画像との比較の信頼性や正確性が向上する。

［第２参考例］
上述したとおり、第１参考例では、カラー画像である光学顕微画像から特定の色の輝度分布画像を抽出しており、この輝度分布画像を構成するデータは２次元データであるが、元の光学顕微画像はＲＧＢの色（つまりは波長）毎に輝度の分布を有しているから、これは色又は波長を一つのパラメータとする３次元データである。そこで、光学顕微画像を構成するデータ、つまりはＲＧＢという異なる色毎の輝度分布データと質量電荷比毎の質量分析イメージングデータとからそれぞれ求めた行列に対しＰＬＳなどの多変量解析による統計的解析処理を行うことにより、類似した分布を示す色又は波長と質量電荷比との組み合わせを抽出する構成とすることができる。
この構成においても、上記第１参考例と同様に、生体組織切片などを対象とした場合には、試料の光学顕微画像として試料を蛍光標識することで得られた画像を用い、３次元データとして試料に対するｎが２以上のＭＳⁿ測定により得られた質量分析イメージングデータを用いると有利である。

［本発明の実施例］
次に、本発明に係るデータ処理装置の一実施例である装置について説明する。
図６は本実施例のイメージング質量顕微鏡システムの概略構成図、図７は本実施例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を説明するための模式図である。図６において第１参考例を説明した図１と同じ構成要素には同じ符号を付してある。

このシステムにおけるデータ処理部２は、質量分析イメージングデータを格納するＭＳイメージングデータ記憶部２２０と、既知の様々な化合物についてマススペクトル（ＭＳⁿスペクトルを含む）が登録されている化合物データベース２２１と、基準スペクトル選択部２２２と、統計的解析処理部２２３と、相関係数分布画像作成部２２４と、を機能ブロックとして備える。
イメージング質量顕微鏡本体１においてイメージング質量分析部１２で所定の試料に対する質量分析イメージング測定が行われることにより、ＭＳイメージングデータ記憶部２２０には、第１参考例のシステムにおいてＭＳイメージングデータ記憶領域２１２に格納されるのと同様の質量分析イメージングデータが格納される。

分析者は入力部３から、例えば試料に含まれると推測される観測対象の目的の化合物を指定する。すると、基準スペクトル選択部２２２は化合物データベース２２１にアクセスし、指定された化合物に対応するマススペクトルを読み出し、これを基準スペクトルとして統計的解析処理部２２３に設定する。統計的解析処理部２２３は、基準スペクトルとして設定された一つのマススペクトルデータと、ＭＳイメージングデータ記憶部２２０に格納されている画素毎に得られたマススペクトルデータとについてそれぞれ信号強度の相関係数を求める（図７参照）。即ち、画素毎にマススペクトルの相関性を示す指標値として相関係数が求まる。相関係数分布画像作成部２２４は、画素毎の相関係数の値を例えばカラースケール又はグレイスケールに従って表示色又は濃淡に変換し、その２次元分布を示す画像を作成する。そして、その画像を表示部４の画面上に表示する。

なお、画素毎にマススペクトル同士の相関係数を算出して相関係数の分布を示す画像を作成する代わりに、ＰＬＳなどの多変量解析による統計的解析処理を行うことにより、粗スペクトル同士の相関性を２次元的に示す画像を作成するようにしてもよい。

マススペクトルの類似性が高ければ同じ化合物である可能性が高いから、上述のようにして表示される相関係数分布画像は、分析者が指定した目的化合物が存在している可能性が高い領域を示す２次元分布画像となる。

また基準スペクトルとして、マススペクトルのように測定によって得られるものではなく、何らかのデータ処理によって得られるスペクトルを用いてもよい。具体的には、前述したように、質量分析イメージングデータに対し主成分分析を行うことで、各主成分において、質量電荷比と因子負荷量との関係を示す因子負荷量スペクトルを作成することができる。この因子負荷量スペクトルは全体としてより多く存在する類似した部分的な化学構造を示している。そこで、基準となる試料に対する測定で得られた質量分析イメージングデータに基づいて算出した主成分毎の因子負荷量スペクトルを基準スペクトルとし、上述したように相関係数分布画像を作成すると、部分的な化学構造が類似した化合物が多く存在する領域を見つけることができる。

また本実施例においても、上記第１参考例と同様に、ｎが２以上のＭＳⁿ測定により得られたＭＳⁿスペクトルデータを処理の対象とするとよい。例えば、特定のタンパク質の分布を調べたいものの該タンパク質とほぼ同じ質量電荷比を有する夾雑物が多く、ＭＳⁿスペクトルを利用したとしても十分に夾雑物の影響を除去できないような場合に、画素毎に得られたＭＳⁿスペクトルデータを質量分析イメージングデータとし、基準となるＭＳⁿスペクトルとの相関係数を画素毎に算出したり、ＰＬＳなどの多変量解析による統計的解析処理を行ったりして相関性を示す画像を作成すると、夾雑物の影響の少ない信頼性の高い画像が得られる。

［第３参考例］
さらに、本発明には包含されないものの本発明に関連するデータ処理装置の第３、第４参考例について説明する。
図８は第３参考例のイメージング質量顕微鏡システムの概略構成図、図９は第３参考例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を説明するための模式図である。図８において第１参考例を説明した図１と同じ構成要素には同じ符号を付してある。

このシステムでは、測定部としてイメージング質量顕微鏡本体１とは別に、試料上の２次元領域における赤外光の吸収率の分布を測定する２次元赤外吸収測定部５を備える。この２次元赤外吸収測定部５は、赤外顕微鏡の光学系、リニアアレイ型検出器、及び、試料を該検出器のアレイの延伸方向と直交する方向に移動させる試料移動機構を組み合わせたものであり、試料上の所定の２次元領域を細かく区切った微小領域毎に赤外吸収スペクトルを取得可能である。

データ処理部２は、質量分析イメージングデータを格納するＭＳイメージングデータ記憶部２３０と、微小領域毎の赤外吸収スペクトルデータを集めた赤外吸収イメージングデータを格納する赤外吸収イメージングデータ記憶部２３１と、画像位置合わせ処理部２３２、解像度調整部２３３と、主成分分析処理部２３４と、ＰＣＡスコア分布データ記憶部２３５と、統計的解析処理部２３６と、相関結果表示処理部２３７と、を機能ブロックとして備える。

イメージング質量顕微鏡本体１においてイメージング質量分析部１２で所定の試料に対する質量分析イメージング測定が行われることにより、ＭＳイメージングデータ記憶部２３０には、第１参考例のシステムにおいてＭＳイメージングデータ記憶領域２１２に格納されるのと同様の質量分析イメージングデータが格納される。また、同じ試料の同じ領域に対し２次元赤外吸収測定部５で赤外吸収イメージング測定が行われることにより、赤外吸収イメージングデータ記憶部２３１に、微小領域毎の所定波長範囲に亘る赤外吸収スペクトルデータが格納される。

分析者が入力部３から処理の開始を指示すると、画像位置合わせ処理部２３２及び解像度調整部２３３は第１参考例における画像位置合わせ処理部２３及び解像度調整部２４と同様に、ＭＳイメージングデータと赤外吸収イメージングデータとの画像位置合わせ処理及び解像度調整処理を実施する。これらいずれかの又は両方の処理は必要がなければ省くことができる。主成分分析処理部２３４は、画像位置合わせ処理及び解像度調整処理済みのＭＳイメージングデータ及び赤外吸収イメージングデータに対しそれぞれ主成分分析を実行する。主成分分析を行うと、それぞれ主成分毎に各画素のスコア値が算出されるから、これをＰＣＡスコア分布データ記憶部２３５に格納する。

統計的解析処理部２３６は、ＭＳイメージングデータに基づく一つの主成分におけるスコア値の分布データと赤外吸収イメージングデータに基づく一つの主成分におけるスコア値の分布データとを記憶部２３５から読み出し、対応する画素毎のスコア値の相関をとって相関係数を算出する。例えばＭＳイメージングデータに基づく第１主成分におけるスコア値の分布データと赤外吸収イメージングデータに基づく第１主成分におけるスコア値の分布データとの空間的な相関をとって相関係数を求める。そして、全ての主成分の組み合わせについて同様に相関係数を算出する。相関結果表示処理部２３７は例えば図９中に示すように、赤外吸収イメージングデータに基づく主成分（ＩＲ ＰＣ）を横軸、ＭＳイメージングデータに基づく主成分（ＭＳ ＰＣ）を縦軸とした枠において、相関係数の極性を色で、相関係数の絶対値の大きさを円のサイズで表現したグラフを作成し、これを表示部４の画面に表示する。

上記のような表示により、分析者は質量分析イメージング測定と赤外吸収イメージング測定とでスコア値の分布が類似した主成分を視覚的に把握することができる。それによって、例えば相関の高い主成分に対応したそれぞれの因子負荷量スペクトルを比較し、高い因子負荷量を示す質量電荷比と赤外吸収波長との組み合わせを知ることができ、質量電荷比と吸収波長との両方から目的化合物を同定することができる。

もちろん、同様の解析は質量分析イメージング測定と赤外吸収イメージング測定との間のみならず、試料上の同じ２次元領域内の微小領域毎に所定のパラメータに応じたデータを取得可能な測定に適用することができる。

［第４参考例］
図１０は第４参考例のイメージング質量顕微鏡システムの概略構成図、図１１は第４参考例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を説明するための模式図である。図１０において第１参考例を説明した図１と同じ構成要素には同じ符号を付してある。

データ処理部２は、質量分析イメージングデータを格納するＭＳイメージングデータ記憶部２４０と、主成分分析処理部２４３と、因子負荷量スペクトル記憶部２４４と、統計的解析処理部２４５と、相関結果表示処理部２４６と、を機能ブロックとして備える。ＭＳイメージングデータ記憶部２４０は、それぞれ独立にＭＳイメージングデータを格納する第１データ記憶領域２４１、第２データ記憶領域２４２を含む。

このシステムでは、イメージング質量顕微鏡本体１により異なる二つの試料（試料Ａ、Ｂ）に対する質量分析イメージング測定がそれぞれ行われることで、ＭＳイメージングデータ記憶部２４０の第１、第２データ記憶領域２４１、２４２にそれぞれ質量分析イメージングデータが格納される。この試料Ａ、Ｂは同じ試料上の異なる領域であってもよい。ここでは、試料Ａ、Ｂに対する測定の際に画素数は揃っているものとする。

分析者が入力部３から処理の開始を指示すると、主成分分析処理部２３４は、試料Ａ、Ｂそれぞれに対するＭＳイメージングデータを記憶部２４０から読み出し、それぞれに対し主成分分析を実行する。そして主成分分析を行うことで、それぞれ主成分毎に上述した因子負荷量スペクトルを求め因子負荷量スペクトル記憶部２４４に格納する。

統計的解析処理部２４５は、試料ＡのＭＳイメージングデータに基づく一つの主成分における因子負荷量スペクトルと試料ＢのＭＳイメージングデータに基づく一つの主成分における因子負荷量スペクトルとを記憶部２４４から読み出し、対応する質量電荷比の因子負荷量の相関をとって相関係数を算出する。例えば試料ＡのＭＳイメージングデータに基づく第１主成分における因子負荷量スペクトルと試料ＢのＭＳイメージングデータに基づく第１主成分における因子負荷量スペクトルとの質量電荷比における相関をとって相関係数を求める。そして、全ての主成分の組み合わせについて同様に相関係数を算出する。相関結果表示処理部２４６は例えば図１１中に示すように、試料ＢのＭＳイメージングデータに基づく主成分（ＭＳ２ ＰＣ）を横軸、試料ＡのＭＳイメージングデータに基づく主成分（ＭＳ１ ＰＣ）を縦軸とした枠において、相関係数の極性を色で、相関係数の絶対値の大きさを円のサイズで表現したグラフを作成し、これを表示部４の画面に表示する。

上記のような表示により、分析者は異なる試料に対する質量分析イメージング測定において因子負荷量スペクトルが類似した主成分を視覚的に把握することができる。それによって、例えば相関の高い主成分に対応したそれぞれのスコア値の空間分布を比較し、異なる試料において同じ化合物又は化学構造が類似している化合物の分布状況を把握することができる。

もちろん、同様の解析は質量分析イメージング測定のみならず、試料上の同じ２次元領域内の微小領域毎に所定のパラメータに応じたデータを取得可能な測定に適用することができる。

なお、上記実施例は本発明の一例にすぎず、上記記載した以外の点において、本発明の趣旨の範囲で適宜変形、修正、追加などを行っても本願特許請求の範囲に包含されることは明らかである。

１…イメージング質量顕微鏡本体
１１…光学顕微観察部
１２…イメージング質量分析部
２…データ処理部
２１…データ格納部
２１１…光学顕微画像データ記憶領域
２１２…ＭＳイメージングデータ記憶領域
２２…光学顕微画像特徴抽出部
２３、２３２…画像位置合わせ処理部
２４、２３３…解像度調整部
２５、２２３、２３６、２４５…統計的解析処理部
２６…解析結果表示処理部
２２０、２３０、２４０…ＭＳイメージングデータ記憶部
２３１…赤外吸収イメージングデータ記憶部
２２１…化合物データベース
２２２…基準スペクトル選択部
２２４…相関係数分布画像作成部
２３４、２４３…主成分分析処理部
２３５…ＰＣＡスコア分布データ記憶部
２３７、２４６…相関結果表示処理部
２４１…第２データ記憶領域
２４２…第２データ記憶領域
２４４…因子負荷量スペクトル記憶部
３…入力部
４…表示部
５…２次元赤外吸収測定部

Claims (2)

1. 試料上の２次元領域内の複数の微小領域毎に得られた試料スペクトルデータと、基準となる基準スペクトルデータとを処理し、前記試料に関する情報を求めるデータ処理装置であって、
   a)前記微小領域毎に、該微小領域に対応する試料スペクトルデータと前記基準スペクトルデータとに対する統計的解析処理を行ってスペクトルの類似性又は相違性を示す指標値を算出する統計的解析処理部と、
   b)前記統計的解析処理部により微小領域毎に得られた指標値に基づいて、試料上の前記２次元領域に対応する指標値の２次元分布を示す画像を作成する画像作成部と、
   を備えることを特徴とするデータ処理装置。
2. 請求項１に記載のデータ処理装置であって、
   前記試料スペクトルデータ及び基準スペクトルデータはｎが２以上のＭＳⁿ測定によって得られたマススペクトルデータであることを特徴とするデータ処理装置。