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原文传递质谱分析数据解析装置及解析方法

专利名称：	质谱分析数据解析装置及解析方法
摘要：	目的在于，在通过使用针对从被检者采集的试样的质谱数据进行机器学习来进行癌判定时，确保其与并行实施的基于肿瘤标志物检查的判定的独立性，提高相互诊断的可靠性。事先将源自肿瘤标志物等在其它检查中利用的物质的离子的m/z值存储到关注m/z值DB(31)，谱信息过滤部(22)从根据有癌和无癌被分类的多个质谱中删除关注m/z值DB(31)中存储的m/z值的信号强度。学习处理部(23)以该删除后的数据为学习数据来求出学习结果信息，并保存到学习结果DB(32)。对于针对判定对象的目标试样的质谱数据，也同样地删除规定的m/z值的信号强度，然后，判定处理部(24)基于学习结果DB(32)中保存的学习结果信息来判定分类到有癌和无癌中的哪一个类。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	日本;JP
申请人：	株式会社岛津制作所
发明人：	出水秀明;梶原茂树
专利状态：	有效
申请日期：	2016-07-29T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-21T00:00:00+0800
申请号：	CN201680089696.7
公开号：	CN109791124A
代理机构：	北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	刘新宇
分类号：	G01N27/62(2006.01);G;G01;G01N;G01N27
申请人地址：	日本京都府
主权项：	1.一种质谱分析数据解析方法，使用学习结果信息，基于针对目标试样进行质谱分析所得到的质谱数据来将该目标试样分类，所述学习结果信息是以针对被分类到多个类中的多个试样分别进行质谱分析所得到的质谱数据为学习数据来执行规定的机器学习从而求出的，所述质谱分析数据解析方法的特征在于，包括以下步骤： a)学习数据过滤步骤，针对作为所述学习数据而被提供的多个质谱数据中的各个质谱数据，进行将预先设定的一个或多个质荷比或质荷比范围的信号强度信息删除或修改该信号强度信息的权重的处理； b)学习执行步骤，使用在所述学习数据过滤步骤中进行处理后的学习数据，来执行所述机器学习，制作并存储学习结果信息； c)目标数据过滤步骤，对于针对目标试样得到的质谱数据，执行与所述学习数据过滤步骤同等的处理； d)判定执行步骤，基于在所述目标数据过滤步骤中进行处理后的质谱数据，使用在所述学习执行步骤中存储的学习结果信息，来判定所述目标试样属于多个类中的哪一个类。 2.根据权利要求1所述的质谱分析数据解析方法，其特征在于，通过一并使用基于与该解析方法不同的其它方法的判定结果，来断定所述目标试样被分类到所述多个类中的哪一个类中，将源自以下化合物的离子的质荷比或质荷比范围设为所述预先设定的一个或多个质荷比或质荷比范围：作为所述其它方法中的测定或检查的对象的一个或多个化合物。 3.根据权利要求2所述的质谱分析数据解析方法，其特征在于，所述其它方法为以特定化合物为标志物来进行测定或检查的方法，将源自以下化合物的离子的质荷比或质荷比范围设为所述预先设定的一个或多个质荷比或质荷比范围：作为该标志物的化合物、和/或、该化合物的代谢物、和/或、在该化合物代谢时受到影响的生物体内分子。 4.根据权利要求1所述的质谱分析数据解析方法，其特征在于，将源自以下化合物的离子的质荷比或包含该质荷比的规定幅度的质荷比范围设为所述预先设定的一个或多个质荷比或质荷比范围：预计质谱上的信号强度在基于学习数据的学习时与目标试样的判定时产生较大差异的一个或多个化合物。 5.根据权利要求4所述的质谱分析数据解析方法，其特征在于，所述试样为源自生物体的试样，将源自以下化合物的离子的质荷比或包含该质荷比的规定幅度的质荷比范围设为所述预先设定的一个或多个质荷比或质荷比范围：施用于该生物体或有可能施用于该生物体的药剂、该药剂的代谢物、在该药剂代谢时受到影响的生物体内分子、有可能残留在试样中的标准物质、以及有可能在试样的采集、预处理或测定的过程中混入的化合物中的一个或多个化合物。 6.根据权利要求4所述的质谱分析数据解析方法，其特征在于，源自预计质谱上的信号强度在学习时与判定时产生较大差异的所述一个或多个化合物的离子的质荷比是通过统计解析处理而被提取的。 7.一种质谱分析数据解析装置，其基于学习结果信息，根据针对目标试样进行质谱分析所得到的质谱数据来将该目标试样分类，所述学习结果信息是以针对被分类到多个类中的多个试样分别进行质谱分析所得到的质谱数据为学习数据来执行规定的机器学习从而求出的，所述质谱分析数据解析装置的特征在于，具备： a)学习数据过滤部，其针对作为所述学习数据而被提供的多个质谱数据中的各个质谱数据，进行将预先设定的一个或多个质荷比或质荷比范围的信号强度信息删除或修改该信号强度信息的权重的处理； b)学习执行部，其使用由所述学习数据过滤部进行处理后的学习数据，来执行所述机器学习，制作并存储学习结果信息； c)目标数据过滤部，其对于针对目标试样得到的质谱数据，执行与所述学习数据过滤部同等的处理； d)判定执行部，其基于由所述目标数据过滤部进行处理后的质谱数据，使用被所述学习执行部存储的学习结果信息，来判定所述目标试样属于多个类中的哪一个类。 8.一种质谱分析数据解析装置，其基于学习结果信息，根据针对目标试样进行质谱分析所得到的质谱数据来将该目标试样分类，学习结果信息是以针对被分类到多个类中的多个试样分别进行质谱分析所得到的质谱数据为学习数据来执行规定的机器学习从而求出的，所述质谱分析数据解析装置的特征在于，具备： a)学习结果信息存储部，其事先存储有以针对作为所述学习数据而被提供的多个质谱数据中的各个质谱数据进行了过滤处理后的数据为学习数据来执行所述机器学习从而制作出的学习结果信息，该过滤处理是将预先设定的一个或多个质荷比或质荷比范围的信号强度信息删除或修改该信号强度信息的权重的处理； b)目标数据过滤部，其对于针对目标试样得到的质谱数据，执行在制作所述学习结果信息时对学习数据进行的所述过滤处理； c)判定执行部，其基于由所述目标数据过滤部进行过滤处理后的质谱数据，使用所述学习结果信息存储部中存储的所述学习结果信息，来判定所述目标试样属于多个类中的哪一个类。
所属类别：	发明专利