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WO2022239457A1 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法及びプログラム Download PDF

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Publication number
WO2022239457A1
WO2022239457A1 PCT/JP2022/011532 JP2022011532W WO2022239457A1 WO 2022239457 A1 WO2022239457 A1 WO 2022239457A1 JP 2022011532 W JP2022011532 W JP 2022011532W WO 2022239457 A1 WO2022239457 A1 WO 2022239457A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
optical filters
optical
light
information processing
setting state
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/011532
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
克俊 田原
Original Assignee
ソニーグループ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ソニーグループ株式会社 filed Critical ソニーグループ株式会社
Priority to US18/289,155 priority Critical patent/US20240230506A1/en
Priority to EP22807163.5A priority patent/EP4339597A4/en
Priority to JP2023520863A priority patent/JPWO2022239457A1/ja
Priority to CN202280033134.6A priority patent/CN117242335A/zh
Publication of WO2022239457A1 publication Critical patent/WO2022239457A1/ja

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N15/1456—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry without spatial resolution of the texture or inner structure of the particle, e.g. processing of pulse signals
    • G01N15/1459—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry without spatial resolution of the texture or inner structure of the particle, e.g. processing of pulse signals the analysis being performed on a sample stream
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N15/1429—Signal processing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01N15/1434—Optical arrangements
    • G—PHYSICS
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    • G01N2015/1006—Investigating individual particles for cytology
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    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N2015/1402—Data analysis by thresholding or gating operations performed on the acquired signals or stored data
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    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N2015/1477—Multiparameters

Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing device, an information processing method, and a program.
  • flow cytometry exists as a method for analyzing (or analyzing, in the present disclosure, analysis includes analysis) proteins of biologically relevant microparticles such as cells, microorganisms, and liposomes.
  • a device used for this flow cytometry is called a flow cytometer (FCM).
  • FCM flow cytometer
  • microparticles flowing in a line in a channel are irradiated with a laser beam of a specific wavelength, and fluorescence, forward scattered light, side scattered light, and other light emitted from each microparticle is emitted as light.
  • the type, size, structure, etc. of each microparticle can be determined by converting it into an electric signal by a detector, digitizing it, and performing statistical analysis on the result.
  • a flow cytometer with multiple detection systems is usually equipped with multiple optical filters.
  • it is necessary to manually set the optical filter in a predetermined arrangement. If this occurs, or if the optical filter is damaged or deteriorated, there arises a problem that accurate analysis cannot be performed.
  • the present disclosure proposes an information processing device, an information processing method, and a program capable of suppressing accuracy deterioration caused by an optical filter.
  • an information processing apparatus includes an irradiation unit that irradiates a sample with light, and two or more optical filters that demultiplex the fluorescence from the sample.
  • an optical system a plurality of photodetectors that detect the intensity of each fluorescence demultiplexed by the optical system, and a processing unit that analyzes the sample based on the intensity of the fluorescence detected by each of the photodetectors; wherein the processing unit detects the first light for each of the test samples detected by each of the photodetectors through the optical system when two or more types of test samples are irradiated with the light from the irradiation unit. Based on the intensity, it is determined whether the setting state of the two or more optical filters is appropriate.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration example of a biological sample analyzer that is an example of an information processing system according to a first embodiment of the present disclosure
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a schematic configuration example of an optical system according to a first embodiment of the present disclosure
  • FIG. 3 is a graph showing a two-dimensional plot of forward and side scattered light scattered by AlignCheck and SortCal beads, respectively, detected with the optical system illustrated in FIG. 2
  • 3 is a graph showing fluorescence spectra of AlignCheck beads detected by the optical system illustrated in FIG. 2
  • FIG. 3 is a graph showing fluorescence spectra of SortCal beads detected with the optical system illustrated in FIG. 2;
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of level ratios obtained from a set-up bead when the optical filters are correctly set for the optical system illustrated in FIG. 2; 4 is a flow chart showing an example of a verification flow according to the first example of the first embodiment of the present disclosure;
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of an optical system in a detection unit of a biological sample analyzer used for verification according to the first embodiment of the present disclosure;
  • FIG. FIG. 9 is a diagram showing the level ratio and CV obtained when the filter setting state is normal under the measurement conditions shown in FIG. 8;
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of level ratios and CVs used as references in verification according to the first embodiment of the present disclosure;
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of level ratios and CVs obtained in verification case 1 according to the first embodiment of the present disclosure
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of level ratios and CVs obtained in verification case 2 according to the first embodiment of the present disclosure
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of level ratios and CVs obtained in verification case 3 according to the first embodiment of the present disclosure
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a list of optical filter patterns provided to the user as selection candidates in the second embodiment of the present disclosure
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of an optical filter and a socket with a QR code (registered trademark) according to the second embodiment of the present disclosure
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a notification screen notified to a user according to the third embodiment of the present disclosure
  • FIG. 1 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements functions of an information processing apparatus according to the present disclosure
  • FIG. 1 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer
  • First Embodiment 1.1 Example of System Configuration of Biological Sample Analyzer 1.2 Example of Schematic Configuration of Optical System 1.3 Example of Test Sample 1.4 Example of Outline of Verification Procedure 1.5 Example of Standard Level Ratio 1.6 Method for verifying the setting state of the attached optical filter 1.6.1 Verification flow example 1.6.1.1 First example 1.6.1.2 Second example 1.7 Specifics of verification results Example 1.7.1 Case 1 1.7.2 Case 2 1.7.3 Case 3 1.8 Summary 2. Second embodiment 2.1 Overall flow 3. Third Embodiment 4. Modification 5. Hardware configuration
  • a flow cytometer has detection optics, and fluorescence emitted from a sample is usually demultiplexed or wavelength-limited by optical filters placed on the optical path through which it propagates. are detected by optical devices such as photomultiplier tubes (PMTs) and photodiodes (PDs).
  • PMTs photomultiplier tubes
  • PDs photodiodes
  • optical filters are also required.
  • the application of the optical filter may be erroneous, and there is also the possibility that the optical filter may be improperly attached.
  • the setting state of the optical filter is detected, and based on the obtained setting state, whether the optical filter is set correctly or not, and whether the characteristics of the optical filter are damaged, contaminated, or deteriorated over time. It is determined whether or not there is a change due to, for example,
  • the setting state of the optical filter here refers to whether the optical filter is set in the correct position, whether the optical filter is inserted to the correct position, whether the orientation of the optical filter is correct, and whether the characteristics of the optical filter are damaged, contaminated, or damaged. It may be whether or not it has changed due to aged deterioration or the like.
  • FIG. 1 shows a configuration example of a biological sample analyzer, which is an example of an information processing system according to this embodiment.
  • the biological sample analyzer 100 shown in FIG. It includes an information processing unit (simply referred to as a processing unit) 103 that processes information about the received light.
  • Examples of the biological sample analyzer 100 include flow cytometers and imaging flow cytometers.
  • the biological sample analyzer 100 may include a collection section 104 that collects specific biological particles P in the biological sample S.
  • An example of the biological sample analyzer 100 including the sorting section 104 is a cell sorter.
  • the biological sample S may be a liquid sample containing biological particles P.
  • the bioparticles P are, for example, cells or non-cellular bioparticles.
  • the cells may be living cells, and more specific examples include blood cells such as red blood cells and white blood cells, and germ cells such as sperm and fertilized eggs.
  • the cells may be directly collected from a specimen such as whole blood, or may be cultured cells obtained after culturing.
  • Examples of the noncellular bioparticles include extracellular vesicles, particularly exosomes and microvesicles.
  • the bioparticle P may be labeled with one or a plurality of labeling substances (for example, a dye (especially a fluorescent dye) and a fluorescent dye-labeled antibody).
  • the biological sample analyzer 100 of the present disclosure may analyze particles other than biological particles, and may analyze beads and the like for calibration and the like.
  • the flow path C can be configured so that the biological sample S flows, particularly such that the biological particles P contained in the biological sample S are arranged substantially in a line to form a flow.
  • the flow channel structure including the flow channel C may be designed to form a laminar flow, and in particular, to form a laminar flow in which the flow of the biological sample S (sample flow) is surrounded by the flow of the sheath liquid.
  • the design of the flow channel structure may be appropriately selected by those skilled in the art, and known ones may be adopted.
  • the channel C may be formed in a flow channel structure such as a microchip (a chip having a channel on the order of micrometers) or a flow cell.
  • the width of the flow channel C may be 1 mm (millimeter) or less, particularly 10 ⁇ m (micrometer) or more and 1 mm or less.
  • the channel C and the channel structure including it may be made of a material such as plastic or glass.
  • the apparatus of the present disclosure may be configured such that the biological sample S flowing in the flow path C, particularly the biological particles P in the biological sample S, is irradiated with light from the light irradiation unit 101 .
  • the apparatus of the present disclosure may be configured such that the light irradiation point (interrogation point) for the biological sample S is in the channel structure in which the channel C is formed, or the light irradiation point is , may be configured to be outside the channel structure.
  • the former there is a configuration in which the light is applied to the channel C in the microchip or the flow cell. In the latter, the light may be applied to the biological particles P after exiting the flow path structure (especially the nozzle section thereof).
  • the light irradiation unit 101 includes a light source unit that emits light and a light guide optical system that guides the light to the flow path C. As shown in FIG.
  • the light source section includes one or more light sources.
  • the type of light source may be, for example, a laser light source or an LED (Light Emitting Diode).
  • the wavelength of light emitted from each light source may be any wavelength of ultraviolet light, visible light, or infrared light.
  • the light guiding optics include optical components such as beam splitter groups, mirror groups or optical fibers.
  • the light guiding optics may also include a lens group for condensing the light, for example an objective lens.
  • the number of light irradiation points on the biological sample S may be one or more.
  • the light irradiation unit 101 may be configured to condense light irradiated from one or different light sources to one irradiation point.
  • the detection unit 102 includes at least one photodetector that detects light generated by light irradiation of the particles by the light irradiation unit 101 .
  • the light to be detected is, for example, fluorescent light, scattered light (for example, one or more of forward scattered light, backscattered light, and side scattered light), transmitted light, and reflected light.
  • Each photodetector includes one or more photodetectors, such as a photodetector array.
  • Each photodetector may include photodiodes such as one or more PMTs (photomultiplier tubes) and/or APDs (Avalanche Photodiodes) and MPPCs (Multi-Pixel Photon Counters) as light receiving elements.
  • the photodetector includes, for example, a PMT array in which a plurality of PMTs are arranged in a one-dimensional direction.
  • the detection unit 102 may also include an imaging device such as a CCD (Charge Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor).
  • the detection unit 102 can acquire bioparticle information about the bioparticle P using the imaging device.
  • the bioparticle information can include at least one of bioparticle images of bioparticles, bioparticle feature amounts, bioparticle attribute information, and the like.
  • the bioparticle image of the bioparticle may include, for example, a brightfield image, a darkfield image, a fluorescence image, and the like.
  • the detection unit 102 includes a detection optical system that causes light of a predetermined detection wavelength to reach a corresponding photodetector.
  • the detection optical system includes a spectroscopic section such as a prism or a diffraction grating, or a wavelength separating section such as a dichroic mirror or an optical filter.
  • the detection optical system may be configured, for example, to disperse the light from the bioparticle P and detect light in different wavelength ranges with a plurality of photodetectors, the number of which is greater than the number of fluorescent dyes.
  • a flow cytometer including such a detection optical system is called a spectral flow cytometer.
  • the detection optical system may be configured, for example, to separate the light corresponding to the fluorescence wavelength range of the fluorescent dye from the light from the bioparticle P and cause the separated light to be detected by the corresponding photodetector. .
  • the detection unit 102 may include a signal processing unit that converts the electrical signal obtained by the photodetector into a digital signal.
  • the signal processing unit may include an A/D converter as a device that performs the conversion.
  • a digital signal obtained by conversion by the signal processing unit can be transmitted to the information processing unit 103 .
  • the digital signal can be handled by the information processing section 103 as data related to light (hereinafter also referred to as “optical data”).
  • the optical data may be optical data including fluorescence data, for example. More specifically, the light data may be light intensity data, and the light intensity may be light intensity data of light containing fluorescence (which may include feature amounts such as Area, Height, Width, etc.) good.
  • the information processing unit 103 includes, for example, a processing unit that processes various data (for example, optical data) and a storage unit that stores various data.
  • the processing unit can perform fluorescence leakage correction (compensation processing) on the light intensity data.
  • the processing unit performs fluorescence separation processing on the optical data and acquires light intensity data corresponding to the fluorescent dye.
  • the fluorescence separation process may be performed, for example, according to the unmixing method described in JP-A-2011-232259.
  • the processing unit may acquire morphological information of the biological particles P based on the image acquired by the imaging device.
  • the storage unit may be configured to store the acquired optical data.
  • the storage unit may further be configured to store spectral reference data used in the unmixing process.
  • the information processing unit 103 can determine whether to sort the biological particles P based on the optical data and/or the morphological information. Then, the information processing section 103 can control the sorting section 104 based on the result of the determination, and sorting of the bioparticles P by the sorting section 104 can be performed.
  • the information processing unit 103 may be configured to output various data (for example, optical data and images). For example, the information processing section 103 can output various data (for example, two-dimensional plots, spectral plots, etc.) generated based on the optical data. Further, the information processing unit 103 may be configured to be able to receive input of various data, and for example, receives gating processing on the plot by the user.
  • the information processing unit 103 may include an output unit (such as a display) or an input unit (such as a keyboard) for executing the output or the input.
  • the information processing unit 103 may be configured as a general-purpose computer, and may be configured as an information processing device including, for example, a CPU (Central Processing Unit), RAM (Random Access Memory), and ROM (Read only memory).
  • the information processing unit 103 may be included in the housing in which the light irradiation unit 101 and the detection unit 102 are provided, or may be outside the housing.
  • Various processing or functions by the information processing unit 103 may be implemented by a server computer or cloud connected via a network.
  • the sorting unit 104 can sort the bioparticles P according to the determination result by the information processing unit 103, for example.
  • the sorting method may be a method of generating a droplet containing the biological particles P by vibration, applying an electric charge to the droplet to be sorted, and controlling the traveling direction of the droplet with an electrode.
  • the sorting method may be a method of sorting by controlling the traveling direction of the bioparticles P in the channel structure.
  • the channel structure is provided with a control mechanism, for example, by pressure (jetting or suction) or electric charge.
  • the channel C has a channel structure in which the channel C is branched into a recovery channel and a waste liquid channel downstream thereof, and the specific biological particles P are recovered in the recovery channel.
  • a chip for example, a chip described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2020-76736, can be used.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a schematic configuration example of the optical system according to this embodiment.
  • the optical system shown in FIG. 2 is the most simplified one, and the optical system mounted on the biological sample analyzer 100 may be more complicated.
  • the detection unit 102 of the biological sample analyzer 100 has an optical system as an optical filter (hereinafter simply referred to as filter 11c, a filter 11a that transmits light in a specific wavelength band out of the light transmitted through the filter 11c, a photodetector 12a that detects the light transmitted through the filter 11a, and light reflected by the filter 11c. It includes a filter 11b that transmits light in a specific wavelength band, and a photodetector 12b that detects the light transmitted through the filter 11b.
  • filter 11c an optical filter
  • filter 11a that transmits light in a specific wavelength band out of the light transmitted through the filter 11c
  • a photodetector 12a that detects the light transmitted through the filter 11a
  • the filter 11c may be an optical filter such as a dichroic mirror that transmits light in a specific wavelength band and reflects light in other wavelength bands.
  • the filters 11a and 11b may be optical filters that transmit light in specific wavelength bands and reflect light in other wavelength bands.
  • the photodetector 12a is, for example, a gain-adjustable photodetector such as a photomultiplier tube, and detects the intensity of light transmitted through the filters 11c and 11a.
  • the photodetector 12b is a photodetector such as a photomultiplier tube, for example, and detects the intensity of light reflected by the filter 11c and transmitted through the filter 11b.
  • test samples two or more types of test samples having different characteristics may be used for detecting the setting state of the optical filter.
  • a flow cytometer is used as an example of an information processing device (biological sample analyzer), so the test sample should have a size and shape similar to those of microparticles such as cells to be examined by the flow cytometer.
  • FIG. 3 is a graph showing two-dimensional plots of forward and side scattered light scattered by AlignCheck and SortCal beads, respectively, detected with the optical system illustrated in FIG. 4 is a graph showing the fluorescence spectrum of AlignCheck beads detected by the optical system illustrated in FIG. 2, and FIG. 5 is a graph showing the fluorescence spectrum of SortCal beads similarly detected by the optical system illustrated in FIG. is.
  • the horizontal axis indicates the light intensity of the forward scattered light
  • the vertical axis indicates the light intensity of the side scattered light.
  • the horizontal axis indicates the channels when the wavelength band of 400 nm (nanometers) to 800 nm is divided into 32 channels, and the vertical axis indicates the light intensity of the fluorescence detected for each channel. showing.
  • AlignCheck beads and SortCal beads differ in bead size. Therefore, by using a scattering plot as shown in FIG. 3, each fluorescence signal can be separated. That is, as shown in FIG. 3, the AlignCheck bead scattering plot and the SortCal bead scattering plot are distributed at different positions in the two-dimensional graph. Therefore, by applying a gate to each distribution, it becomes possible to separate the events obtained with the AlignCheck beads and the events obtained with the SortCal beads. This makes it possible to separately extract the fluorescence signal obtained by detecting the fluorescence emitted from the AlignCheck beads and the fluorescence signal obtained by detecting the fluorescence emitted from the SortCal beads.
  • the "event” in this description may be a data set including light intensity signals (also referred to as fluorescence signals or detection signals) of fluorescence, forward scattered light, and side scattered light detected by each bead. Also, time stamps, identification IDs, or the like may be used for associating these signals.
  • light intensity signals also referred to as fluorescence signals or detection signals
  • time stamps, identification IDs, or the like may be used for associating these signals.
  • AlignCheck beads and SortCal beads exhibit high fluorescence properties in the region of 400 nm to 800 nm. Furthermore, these two have a wide fluorescence wavelength band, different wavelength spectra, and also different fluorescence light intensities (hereinafter simply referred to as levels). From these facts, it can be said that AlignCheck beads and SortCal beads are suitable as test samples. Therefore, in this embodiment, by using these, the level ratio of the fluorescence signal in each wavelength band (corresponding to one or more channels) is verified to determine whether the setting state of the optical filter is appropriate. verify whether or not However, without being limited to AlignCheck beads and SortCal beads, it is possible to use various samples as test samples that can separate the observed fluorescence with sufficient accuracy.
  • the level ratio to be verified may be a ratio of relative levels of fluorescence signals in each wavelength band, or may be a ratio of absolute levels.
  • the ratio of absolute levels it is also possible to use the absolute level of each fluorescence signal to judge whether the setting state of the optical filter is appropriate.
  • the level in this description is a value indicating the light intensity of fluorescence, for example, the amplitude of a fluorescence signal obtained by detecting fluorescence in a certain channel (hereinafter also referred to as Height). , or the average of the heights of fluorescence signals detected for two or more consecutive channels.
  • the level ratio of these two types of beads is calculated from the respective events of the AlignCheck beads and SortCal beads detected by the photodetector 12a, and the calculated level ratio is evaluated to obtain a filter.
  • Setting states of the filters 11a and 11c that is, whether the filters 11a and 11c are set correctly, and whether the characteristics of the filters 11a and 11c have changed are determined.
  • the setting states of the filters 11b and 11c are determined by evaluating the level ratio from the gain adjustment.
  • reference level ratios Evaluation of level ratios is performed based on a comparison between the prepared reference level ratios (hereafter referred to as reference level ratios) and the level ratios obtained from actual measurements. may be At that time, the reference level ratio used as a reference when verifying whether or not the setting state of the optical filter is appropriate includes, for example, Level ratios obtained using test samples may be used. For example, this reference level ratio may be obtained in advance by the provider or maintenance side of the biological sample analyzer 100 and set in the actual device, or may be obtained and set by the user.
  • FIG. 6 shows an example of the level ratio obtained when AlignCheck beads and SortCal beads are used as test samples and the filters 11a to 11c are correctly set for the optical system illustrated in FIG.
  • the wavelength band of 500 nm to 800 nm is divided into two channels, the short wavelength side is detected by channel Ch1, and the long wavelength side is detected by channel Ch2.
  • the Height (level) of SortCal beads in the wavelength band of channel Ch1 is 7667
  • the Height (level) of AlignCheck beads in the same channel band is 820. Therefore, the reference level ratio for channel Ch1 is found to be 9.35. Similarly, the reference level ratio for channel Ch2 is found to be 12.48.
  • Verification of the setting state of the optical filter is performed based on the output obtained by actually flowing the beads.
  • setup beads that include AlignCheck beads and SortCal beads.
  • CV coefficient of variation
  • rCV robust CV
  • the level ratio obtained from each bead changes. If the setting state of the optical filter becomes inappropriate due to erroneous insertion or the like, the amount of light incident on the photodetector decreases. As a result, CV and rCV are considered to be degraded by shot noise, so more accurate verification becomes possible by using CV or rCV as a verification target in addition to the bead level ratio.
  • a photomultiplier tube for example, can be exemplified as a photodetector capable of gain adjustment.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of a verification flow according to the first example of this embodiment.
  • the optical system in the detection unit 102 of the biological sample analyzer 100 is set with an optical filter corresponding to the sample to be analyzed, which is different from the setup beads. do.
  • a first predetermined number (eg, 1000) of events are acquired (step S101). Specifically, the set-up beads are passed through the channel C (see FIG. 1), and the fluorescence emitted by irradiating the beads flowing through the channel C with light from the light irradiation unit 101 is detected. A set of a detection signal for detecting light and a set of detection signals for detecting side scattered light are detected as one event. Note that one event may correspond to one bead. Also, the first predetermined number may be, for example, a number that can reduce statistical errors to some extent and that does not impose an excessive burden as a preparatory procedure before the actual measurement.
  • the information processing unit 103 of the biological sample analyzer 100 calculates the level of the fluorescence signal whose height is the predetermined number from the top in the event acquired in step S101 (step S102).
  • the predetermined number may be, for example, 10% from the top, that is, when 1000 events are acquired, the 100th from the highest Height.
  • step S102 may be variously modified as long as it is possible to identify a level that serves as a guideline for setting an appropriate gain in detection of setup beads.
  • the information processing section 103 determines whether gain adjustment of the photodetector is necessary (step S103). Specifically, for example, the information processing unit 103 determines whether or not the level calculated in step S102 falls within a predetermined range set in advance, and if not, determines that gain adjustment is necessary. (YES in step S103). On the other hand, if the level is within the predetermined range, it is determined that gain adjustment is unnecessary (NO in step S103).
  • the predetermined range may be, for example, a range of 7 ⁇ 10 5 ⁇ 10%. However, it is not limited to this, and various changes may be made as long as the detection of setup beads can be performed appropriately.
  • step S104 If gain adjustment is required (YES in step S103), the gain of the photodetector is adjusted so that the level calculated in step S102 is within the predetermined range in step S103 (step S104), and the process returns to step S101. Go back and do the following actions.
  • step S104 may adjust the HV applied to the photomultiplier tube.
  • a second predetermined number (eg, 10000) of events are acquired (step S105).
  • the event acquisition method may be the same as in step S101, for example.
  • the second predetermined number may be, for example, a number capable of sufficiently reducing statistical errors.
  • a two-dimensional plot (for example, see FIG. 3) of the event is drawn from the detection signal of the forward scattered light and the detection signal of the side scattered light in the event acquired in step S105.
  • SortCal bead also referred to as first bead
  • AlignCheck bead also referred to as second bead
  • the gate for the two-dimensional plot may be set manually by the user, or may be set automatically by the information processing unit 103 .
  • the information processing unit 103 calculates the median value or average value of the height of the fluorescence signal for each channel (step S107), and then calculates the height level ratio for each channel. (ratio) is calculated (step S108).
  • the denominator for calculating the level ratio is the median or average of the heights of the fluorescence signals of the AlignCheck beads (second beads). It may be the median value or mean value of the height of the fluorescence signal of the (first bead).
  • the information processing section 103 determines whether the calculated level ratio for each channel falls within the preset first standard (step S109).
  • the first standard may be, for example, a range set based on a level ratio for each channel obtained in advance (for example, see FIG. 6). At that time, for example, by setting the range of ⁇ 15% of each level ratio as the range of the first standard set for each level ratio, it is possible to more appropriately verify the propriety of the setting state of the optical filter. is.
  • the value is not limited to this value, and various changes may be made as long as the verification can be performed appropriately.
  • step S109 If the level ratio for each channel is within the first standard (YES in step S109), the operation proceeds to step S110. On the other hand, if the level ratio for each channel does not fall within the first standard (NO in step S109), the operation proceeds to step S112.
  • step S110 the information processing section 103 calculates CV or rCV for each channel for each bead extracted in step S106.
  • the information processing section 103 determines whether or not the calculated CV or rCV for each bead and for each channel falls within the preset second standard (step S111).
  • the second standard may be, for example, a range set based on the CV or rCV of each bead and each channel obtained in advance. At that time, for example, if the value of CV or rCV is 4% or less, the range of the second standard may be within ⁇ 2% of that value. On the other hand, if the value of CV or rCV is greater than 4%, the range of the second standard may be within ⁇ 3% of that value.
  • the values are not limited to these values, and various changes may be made as long as the verification can be performed appropriately.
  • the range of the second standard may be set in consideration of the wavelength region of each channel.
  • step S111 If the CV or rCV for each bead and for each channel is within the second standard (YES in step S111), this operation ends. On the other hand, if the CV or rCV for each bead and for each channel does not fall within the second standard (NO in step S111), the operation proceeds to step S112.
  • step S112 the user is notified of confirmation of the setting state of the optical filter and redoing the setting of the optical filter.
  • This notification may be provided to the user via, for example, a display or speaker (not shown) included in the information processing unit 103, or may be provided to the user's portable terminal in the form of e-mail, message, or the like.
  • this operation may be terminated, or the process may return to step S101 and perform subsequent operations.
  • the user may re-execute this operation from the beginning after confirming the setting state of the optical filter and redoing the setting of the optical filter.
  • the verification flow when the gain of the photodetector cannot be adjusted is, for example, the gain adjustment operation of steps S101 to S104 in the verification flow according to the first example described using FIG. It may be configured by the following steps. However, even when a photodiode, APD, MPPC, or the like is used, the verification flow according to the first example described above may be executed as long as the gain can be adjusted. Further, since the operations after step S105 may be the same as the operations described with reference to FIG. 7, detailed description thereof is omitted here.
  • FIG. 8 is a schematic diagram showing an example of an optical system in the detection unit 102 of the biological sample analyzer 100 used in this verification. However, in FIG. 8, photodetectors corresponding to each channel are omitted.
  • the filter 11-1 is a long-pass filter (LP) that transmits light L2 with a wavelength component of 639 nm or more and reflects light L2 with a wavelength component of less than 639 nm. Split the wave.
  • LP long-pass filter
  • the filter 11-2 is a long-pass filter that transmits light L3 with a wavelength component of 572 nm or more and reflects light L9 with a wavelength component of less than 572 nm. Split the wave.
  • the filter 11-3 is a bandpass filter with a bandwidth of 50 nm centered at 785 nm and placed on the incident surface of the photodetector, channel Ch6.
  • Filter 11-4 is a long-pass filter that transmits light L5 with a wavelength component of 561 nm or more and reflects light L6 with a wavelength component of less than 561 nm. Split the wave.
  • the filter 11-5 is a bandpass filter with a bandwidth of 30 nm centered at 585 nm, and is placed on the incident surface of the photodetector of channel Ch3 to limit the wavelength components of the light L5 incident on the photodetector. do.
  • Filter 11-6 is a long-pass filter that transmits light L7 with wavelength components of 487.5 nm or more and reflects light L8 with wavelength components of less than 487.5 nm. and light L8.
  • the filter 11-7 is a bandpass filter with a bandwidth of 50 nm centered at 525 nm, and is arranged on the incident surface of the photodetector of channel Ch2 to limit the wavelength component of the light L7 incident on the photodetector. do.
  • the filter 11-8 is a bandpass filter with a bandwidth of 50 nm centered at 450 nm.
  • Filter 11-9 is a long-pass filter that transmits light L11 with a wavelength component of 685 nm or more and reflects light L10 with a wavelength component of less than 685 nm. Split the wave.
  • the filter 11-10 is a bandpass filter with a bandwidth of 30 nm centered at 665 nm, which is placed on the incident surface of the photodetector of channel Ch4 to limit the wavelength components of the light L10 incident on the photodetector. do.
  • the filter 11-11 is a bandpass filter with a bandwidth of 60 nm centered at 720 nm, and is placed on the incident surface of the photodetector of channel Ch5 to limit the wavelength components of the light L11 incident on the photodetector. do.
  • the filter 11-12 is a bandpass filter with a bandwidth of 178 nm centered at 488 nm, and is arranged on the incident surface of the photodetector for detecting the backscattered light L12 to filter the light incident on the photodetector. Restrict to backscattered light L12.
  • the filters 11-13 are long-pass filters that transmit light with wavelength components of 600 nm or more and reflect light with wavelength components of less than 600 nm.
  • Filters 11-14 are bandpass filters with a bandwidth of 60 nm centered at 600 nm.
  • Filters 11-15 are bandpass filters with a bandwidth of 30 nm centered at 617 nm. It is assumed that filters 11-13 to 11-15 are mounted in detection unit 102 of biological sample analyzer 100 as spare optical filters.
  • AlignCheck beads are abbreviated as ACB
  • SortCal beads are abbreviated as SCB.
  • the level ratio (ratio) of each channel was set to (SCB level)/(ACB level).
  • FIG. 9 is a diagram showing Height, level ratio (ratio), and CV of each channel obtained when the filters 11-1 to 11-12 are correctly set under the above measurement conditions.
  • Height_ACB indicates the height of the fluorescence signal obtained with the AlignCheck beads
  • Height_SCB indicates the height of the fluorescence signal obtained with the SortCal beads
  • Area_ACB_CV indicates the height of the fluorescence signal obtained with the AlignCheck beads.
  • Area_SCB_CV indicates the CV calculated from the fluorescence signal obtained from the SortCal beads.
  • the level ratio (ratio) and CV of each channel were used as references (first and second regulations) when verifying the setting state of the optical filter.
  • FIG. 10 is a diagram showing Height, level ratio (ratio), and CV of each channel acquired in case 1.
  • the value of the level ratio of channel Ch2 is out of the first specified range (8.17 ⁇ 15%) obtained from the values shown in FIG.
  • the value of Area_ACB_CV of channel Ch2 is out of the second prescribed range (3.6% ⁇ 2%) obtained from the values shown in FIG. 8, and the other values are within the prescribed range. From this, in Case 1, it can be determined that there is an error in the filter 11-7 arranged immediately before the photodetector of channel Ch2.
  • FIG. 11 is a diagram showing Height, level ratio (ratio), and CV of each channel acquired in case 2.
  • ratio level ratio
  • FIG. 11 and FIG. 9 in case 2, the values of the level ratios of channels Ch2 and Ch3 are in the first specified range (Ch2: 8.17 ⁇ 15% , Ch3: 7.87 ⁇ 15%). Therefore, from the level ratio, it cannot be determined that there is an error in the optical filters arranged on the paths of the light incident on the respective channels.
  • FIG. 12 is a diagram showing Height, level ratio (ratio), and CV of each channel acquired in case 3.
  • the value of the level ratio of channel Ch3 is out of the first specified range (8.17 ⁇ 15%) obtained from the values shown in FIG.
  • the value of Area_ACB_CV of channel Ch3 is out of the second specified range (3.6% ⁇ 2%) obtained from the values shown in FIG. 8, and the value of Area_SCB_CV of channel Ch3 is similarly obtained from the values shown in FIG. It is out of the second specified range (3.9% ⁇ 2%). From this, in Case 3, it can be determined that at least one of the filters 11-1, 11-4, and 11-5 arranged on the optical path to the photodetector of channel Ch3 has an error. .
  • the present embodiment it is possible to verify the setting state of the optical filter from the level ratio and CV (or rCV) obtained using the test sample. It is possible to determine that the setting state of the optical filter is not appropriate not only when there is a human error or improper mounting in the setting of the optical filter, but also when the optical filter is damaged or deteriorated. As a result, it becomes possible to suppress a decrease in accuracy caused by the optical filter.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an example of an overall flow according to this embodiment.
  • Step S201 As shown in FIG. 13 , in step S201 of the overall flow, the user instructs, for example, the information processing unit 103 of the biological sample analyzer 100 to set the optical filter used for sample measurement to the optical filter in the detection unit 102 of the biological sample analyzer 100. set in the filter.
  • the following procedure can be exemplified as the procedure for setting the optical filter.
  • any one of the procedures exemplified below may be performed.
  • the optical filter used in actual measurement and its arrangement information (hereinafter referred to as optical filter pattern) ) is prepared in advance in the information processing unit 103, and the user selects a list of optical filter patterns given as options from the information processing unit 103 after determining the dye to be used for staining the sample or after staining the sample. Choose which one to use. Then, according to the selected optical filter pattern, the user sets the corresponding optical filter in each socket (socket in which the optical filter is set) of the optical system in the detection unit 102 of the biological sample analyzer 100 .
  • FIG. 14 shows an example of a list of optical filter patterns provided to the user as selection candidates.
  • the list indicates which optical filter is set in which slot for each optical filter pattern.
  • Each row (record) in the list is, for example, a user interface for selection by the user, and the user selects the row of the optical filter pattern to be used, thereby specifying the optical filter pattern to be used for the information processing unit 103. Can be set.
  • an optical filter pattern for each dye set is prepared in advance in the information processing unit 103, as in the first example.
  • the information processing unit 103 automatically selects an optical filter pattern from the retained optical filter patterns. , presenting the information of the selected optical filter pattern to the user.
  • a list of optical filter patterns may be given to the user as options so that the user can change the automatically selected optical filter pattern. Then, the user sets the corresponding optical filter in each socket of the optical system in the detection unit 102 of the biological sample analyzer 100 according to the automatically selected or changed optical filter pattern.
  • the user himself/herself selects an optical filter to be arranged in each socket of the optical system in the detection unit 102 of the biological sample analyzer 100 and inputs it to the information processing unit 103, and the optical filter in the detection unit 102 Set an optical filter in each socket of the system.
  • the information processing unit 103 provides the user with a user interface that simulates the layout of the optical system of the detection unit 102, for example.
  • the user uses the user interface provided by the information processing unit 103 to set optical filters to be arranged in each socket of the optical system. Then, the user sets the corresponding optical filter in each socket of the optical system in the detection unit 102 of the biological sample analyzer 100 according to the arrangement of the optical filters determined by the user.
  • each optical filter is provided with an identification code (an example of an identification information holding unit) for uniquely identifying each.
  • the identification code may be, for example, an optically readable code such as a bar code or QR code (registered trademark).
  • QR code registered trademark
  • the read identification code is input to the information processing section 103 .
  • the information processing unit 103 identifies which optical filter is set in which socket from the identification codes that are sequentially input.
  • each socket in the optical system may also have an identification code.
  • FIG. 15 shows an example in which a QR code (registered trademark) is attached to both the optical filter and the socket.
  • QR codes (registered trademark) 14A-14C and 15A-15C are attached to both the optical filters 11A-11C and the sockets 13A-13C, respectively.
  • the information processing unit 103 can determine which optical filter is in which socket. It is possible to specify whether it has been set.
  • a reader for reading the identification code of the optical filter set in each socket may be provided near each socket.
  • the identification code of the optical filter set in each socket is automatically read and sent to the information processing unit 103.
  • each optical filter is provided with an identification code.
  • the user takes an image of the entire optical system using a mobile terminal such as a mobile phone or a smart phone, and inputs the image data taken into the information processing unit 103 .
  • a mobile terminal such as a mobile phone or a smart phone
  • input method such as a method of attaching to an e-mail and sending it, a method of uploading from a dedicated application or website, and the like.
  • the information processing unit 103 identifies the optical filter set in each socket of the optical system by analyzing the image data input by the user.
  • each optical filter is attached with a tag (an example of an identification information holding section) storing identification information for uniquely identifying each filter.
  • the tags may be contactless, such as RFID, or contact.
  • each socket of the optical system is provided with a reader for reading the information stored in the tag attached to the optical filter set therein. When the user sets an optical filter in each socket, information about which optical filter is set in which socket is automatically or manually input to the information processing unit 103 .
  • step S201 in addition to the setting information of the optical filter, the lot information of the setup beads used for verification may also be input to the information processing section 103.
  • This lot information may be directly input to the information processing section 103 by the user, or may be input to the information processing section 103 using a portable terminal such as a mobile phone or a smart phone.
  • Step S202 the setting state of the optical filter is verified by executing the verification flow described using FIG. 7 in the first embodiment.
  • Step S203 As a result of the verification in step S202, it is determined whether or not the setting state of the optical filter is appropriate. If not appropriate (NO in step S203), the flow returns to step S201, and the optical filter setting is executed again. On the other hand, if it is appropriate (YES in step S203), this flow is terminated, and the sample to be analyzed/analyzed is measured.
  • step S112 of FIG. 7 in addition to or instead of the information instructing the user to "check the setting state of the optical filter or redo the setting of the optical filter", it is estimated that the setting state is not appropriate.
  • the user may be notified of information for identifying the optical filter to be used.
  • Information for identifying an optical filter whose setting state is estimated to be inappropriate for example, information pointing to a specific optical filter, an optical path to a photodetector corresponding to a channel determined to be inappropriate in verification, and/or Various information such as information indicating an optical filter arranged on the optical path can be used.
  • FIG. 16 is a schematic diagram showing an example of a screen (hereinafter referred to as a notification screen) presented to the user as "information for identifying an optical filter whose setting state is estimated to be inappropriate". Note that this example illustrates case 2 (FIG. 11) in the first embodiment, that is, the case where the filters 11-5 and 11-7 are interchanged.
  • the optical paths to the photodetectors corresponding to channels Ch2 and Ch3 determined as inappropriate in the verification are, for example, bold lines, highlighted colors, or It is represented by visual effects such as blinking.
  • the optical path from filter 11-1 to channel CH2 and the optical path from filter 11-1 to channel Ch3 are represented by thick lines. Therefore, the user to whom the notification screen is provided can select any one of the filters 11-1, 11-4, 11-5, 11-6 and 11-7 located on the optical path from the filter 11-1 to the channels Ch2 and Ch3. or one or more setting states are not appropriate.
  • the notification screen may be displayed on a display that can be confirmed by the user, such as a display included in or connected to the information processing unit 103, a form terminal carried by the user, or the like.
  • a flow cytometer was exemplified as the biological sample analyzer 100, but the technology according to the present disclosure is not limited to flow cytometers. can be applied to various analyzers that use two or more optical filters to demultiplex light into two or more wavelength bands.
  • the sample is not limited to microparticles, but can be various objects such as tissue sections, for example.
  • two or more types of objects with different fluorescence and scattered light intensities can be used.
  • FIG. 17 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer 1000 that implements the functions of the information processing section 103.
  • the computer 1000 has a CPU 1100 , a RAM 1200 , a ROM (Read Only Memory) 1300 , a HDD (Hard Disk Drive) 1400 , a communication interface 1500 and an input/output interface 1600 .
  • Each part of computer 1000 is connected by bus 1050 .
  • the CPU 1100 operates based on programs stored in the ROM 1300 or HDD 1400 and controls each section. For example, the CPU 1100 loads programs stored in the ROM 1300 or HDD 1400 into the RAM 1200 and executes processes corresponding to various programs.
  • the ROM 1300 stores a boot program such as BIOS (Basic Input Output System) executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started, and programs dependent on the hardware of the computer 1000.
  • BIOS Basic Input Output System
  • the HDD 1400 is a computer-readable recording medium that non-temporarily records programs executed by the CPU 1100 and data used by such programs.
  • HDD 1400 is a recording medium that records a program for realizing each operation according to the present disclosure, which is an example of program data 1450 .
  • a communication interface 1500 is an interface for connecting the computer 1000 to an external network 1550 (for example, the Internet).
  • the CPU 1100 receives data from another device via the communication interface 1500, and transmits data generated by the CPU 1100 to another device.
  • the input/output interface 1600 includes the I/F section 18 described above, and is an interface for connecting the input/output device 1650 and the computer 1000 .
  • the CPU 1100 receives data from input devices such as a keyboard and mouse via the input/output interface 1600 .
  • the CPU 1100 transmits data to an output device such as a display, a speaker, or a printer via the input/output interface 1600 .
  • the input/output interface 1600 may function as a media interface for reading a program or the like recorded on a predetermined recording medium (media).
  • Media include, for example, optical recording media such as DVD (Digital Versatile Disc) and PD (Phase change rewritable disk), magneto-optical recording media such as MO (Magneto-Optical disk), tape media, magnetic recording media, semiconductor memories, etc. is.
  • optical recording media such as DVD (Digital Versatile Disc) and PD (Phase change rewritable disk)
  • magneto-optical recording media such as MO (Magneto-Optical disk)
  • tape media magnetic recording media
  • magnetic recording media semiconductor memories, etc. is.
  • the CPU 1100 of the computer 1000 implements the functions of the information processing unit 103 by executing the program loaded on the RAM 1200.
  • the HDD 1400 also stores programs and the like according to the present disclosure.
  • CPU 1100 reads and executes program data 1450 from HDD 1400 , as another example, these programs may be obtained from another device via external network 1550 .
  • the present technology can also take the following configuration.
  • an irradiation unit that irradiates the sample with light; an optical system for demultiplexing light from the sample using two or more optical filters; a plurality of photodetectors that detect the intensity of each light split by the optical system; a processing unit that analyzes the sample based on the intensity of light detected by each of the photodetectors; with Based on the first light intensity for each of the test samples detected by each of the photodetectors through the optical system when two or more test samples are irradiated with the light from the irradiation unit, the processing unit , an information processing apparatus that determines whether or not the setting state of the two or more optical filters is appropriate.
  • the processing unit determines whether or not a setting state of the two or more optical filters is appropriate based on the ratio of the first light intensity for each of the test samples. .
  • the processing section In a state in which the two or more optical filters are appropriately set, the processing section irradiates the two or more types of test samples with the light from the irradiation section, and passes the light to each of the photodetectors through the optical system. of the two or more optical filters based on whether the ratio of the first light intensities is within a first predetermined range based on the ratio of the second light intensities for each of the test samples detected in The information processing apparatus according to (2), wherein it is determined whether or not the setting state is appropriate.
  • the processing unit appropriately sets the setting state of the two or more optical filters based on an average value or a median value of the first light intensity detected by two or more photodetectors among the plurality of photodetectors.
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (3) above.
  • the processing unit determines whether or not the setting state of the two or more optical filters is appropriate, further based on the variation coefficient or robust variation coefficient of the first light intensity detected by each of the photodetectors.
  • the information processing apparatus according to any one of (2) to (4) above.
  • the processing section irradiates the two or more types of test samples with the light from the irradiation section, and passes the light to each of the photodetectors through the optical system.
  • the coefficient of variation or the robust variation coefficient of the first light intensity is included in a second predetermined range based on the coefficient of variation or the robust variation coefficient of the second light intensity for each of the test samples detected in The information processing apparatus according to (5), wherein whether or not the setting states of the two or more optical filters are appropriate is determined based on the above.
  • the processing unit determines that the setting state of the two or more optical filters is not appropriate, the processing unit notifies the user that the setting state of at least one of the two or more optical filters is not appropriate.
  • the information processing apparatus according to any one of (6).
  • the processing unit includes one or more optical filters that are estimated to be improperly set based on the first light intensity for each of the test samples detected by each of the photodetectors, or one or more optical filters that are improperly set.
  • the information processing apparatus according to (7) wherein the user is notified of the optical path in which the one or more optical filters estimated to be are arranged.
  • the processing unit determines the one or more optical filters whose setting state is estimated to be inappropriate based on the type and arrangement of the two or more optical filters in the optical system set by a user, or the setting state.
  • the information processing apparatus according to (8), wherein the user is notified of the optical path in which the one or more optical filters estimated to be inappropriate are arranged.
  • the processing unit presents to the user candidates for the type and arrangement of the two or more optical filters to be set in the optical system according to the dye used for staining the sample, and the user selects from among the candidates.
  • the information processing apparatus according to (9), wherein the user is notified of the optical path on which the filter is arranged.
  • the processing unit automatically sets the type and arrangement of the two or more optical filters to be set in the optical system according to the dye used to stain the sample input by the user, and automatically sets the type and arrangement of the two or more optical filters. the one or more optical filters whose setting state is presumed to be inappropriate, or the one or more optical filters whose setting state is presumed to be inappropriate, based on the types and arrangements of the two or more optical filters.
  • Each of the optical filters has an identification information holding unit that holds identification information for uniquely identifying its own type, The one or more optical filters whose setting states are estimated to be inappropriate based on the types of the optical filters and the arrangement of the optical filters acquired from the identification information holding unit of the optical filters.
  • the information processing apparatus according to (9), wherein the optical path in which the filter or the one or more optical filters whose setting state is estimated to be inappropriate is arranged is notified to the user.
  • the sample is a microparticle;
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (12), wherein the two or more types of test samples are set-up beads including two or more types of beads having different sizes.
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (13), wherein the irradiation unit irradiates the light onto the sample or the test sample flowing through a predetermined flow path.
  • the irradiation unit irradiates the light onto the sample or the test sample flowing through a predetermined flow path.
  • irradiating light on two types of test samples detecting the intensity of each light separated by an optical system that separates the light from each of the two types of test samples using two or more optical filters;
  • An information processing method comprising determining whether or not the setting state of the two or more optical filters is appropriate based on the detected intensity of the light for each of the test samples.
  • an irradiation unit that irradiates a sample with light; an optical system that splits the light from the sample using two or more optical filters;
  • a program for causing a processor of an information processing device to function comprising: Based on the first light intensity for each of the test samples detected by each of the photodetectors through the optical system when the processor irradiates two or more test samples with light from the irradiation unit, A program for determining whether or not the setting states of the two or more optical filters are appropriate.

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Abstract

光学フィルタを要因とした精度低下を抑制する。実施形態に係る情報処理装置は、サンプルに対して光を照射する照射部（１０１）と、前記サンプルからの蛍光を２以上の光学フィルタを用いて分波する光学システム（１１ａ、１１ｂ、１１ｃ）と、前記光学システムにて分波された蛍光それぞれの強度を検出する複数の光検出器（１２ａ、１２ｂ）と、前記光検出器それぞれで検出された蛍光の強度に基づいて前記サンプルを分析する処理部（１０３）と、を備え、前記処理部は、前記照射部からの光を２種類以上のテスト試料に照射した際に前記光学システムを介して前記光検出器それぞれで検出された前記テスト試料ごとの第１光強度に基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する。

Description

情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
　本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
　従来、細胞、微生物、リポソームなどの生体関連微小粒子の蛋白質を分析（又は解析。本開示において、分析は解析を含むものとする）するための方法として、フローサイトメトリー（Flow　Cytometry）が存在する。このフローサイトメトリーに用いられる装置は、フローサイトメータ（Flow　Cytometer：ＦＣＭ)と称される。フローサイトメータでは、流路内を１列になって流れる微小粒子に特定波長のレーザ光を照射して、各微小粒子から発せられた蛍光や前方散乱光や側方散乱光などの光を光検出器で電気信号に変換して数値化し、その結果に対して統計解析を行うことにより、個々の微小粒子の種類、大きさ、構造などが判定される。
米国特許第６８０９８０４号明細書
　複数の検出系を備えるフローサイトメータは、通常、複数の光学フィルタを備える。ここで、波長帯の変更が可能なフローサイトメータの場合、手作業により光学フィルタを所定の配置にセットする必要があるが、その際、光学フィルタのセッティングに人為的な間違いや装着不良等が生じたり、光学フィルタが破損や劣化等していたりすると、正確な分析や解析が行えないという問題が生じる。
　そこで本開示は、光学フィルタを要因とした精度低下を抑制することが可能な情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提案する。
　上記の課題を解決するために、本開示に係る一形態の情報処理装置は、サンプルに対して光を照射する照射部と、前記サンプルからの蛍光を２以上の光学フィルタを用いて分波する光学システムと、前記光学システムにて分波された蛍光それぞれの強度を検出する複数の光検出器と、前記光検出器それぞれで検出された蛍光の強度に基づいて前記サンプルを分析する処理部と、を備え、前記処理部は、前記照射部からの光を２種類以上のテスト試料に照射した際に前記光学システムを介して前記光検出器それぞれで検出された前記テスト試料ごとの第１光強度に基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する。
本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムの一例である生体試料分析装置の構成例を示す模式図である。 本開示の第１の実施形態に係る光学システムの概略構成例を示す模式図である。 図２に例示する光学システムで検出されたＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズ及びＳｏｒｔＣａｌビーズそれぞれで散乱した前方散乱光及び側方散乱光の２次元プロットを示すグラフである。 図２に例示する光学システムで検出されたＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズの蛍光スペクトルを示すグラフである。 図２に例示する光学システムで検出されたＳｏｒｔＣａｌビーズの蛍光スペクトルを示すグラフである。 図２に例示した光学システムに対して正しく光学フィルタがセッティングされている場合にセットアップビーズから得られるレベル比の一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態の第１例に係る検証フローの一例を示すフローチャートである。 本開示の第１の実施形態に係る検証で使用する生体試料分析装置の検出部における光学システムの一例を示す模式図である。 図８に示す測定条件下でフィルタのセッティング状態が正常である場合に取得されるレベル比及びＣＶを示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る検証において基準とするレベル比とＣＶとの一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る検証のケース１において取得されたレベル比とＣＶとの一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る検証のケース２において取得されたレベル比とＣＶとの一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る検証のケース３において取得されたレベル比とＣＶとの一例を示す図である。 本開示の第２の実施形態においてユーザに対して選択候補として提供される光学フィルタパターンのリストの一例を示す図である。 本開示の第２の実施形態に係るＱＲコード（登録商標）が付された光学フィルタとソケットとの例を示す図である。 本開示の第３の実施形態に係るユーザへ通知される通知画面の一例を示す図である。 本開示に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウエア構成図である。
　以下に、本開示の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
　また、以下に示す項目順序に従って本開示を説明する。
　　０．はじめに
　　１．第１の実施形態
　　　１．１　生体試料分析装置のシステム構成例
　　　１．２　光学システムの概略構成例
　　　１．３　テスト試料の例
　　　１．４　検証手順の概略例
　　　１．５　基準とするレベル比の例
　　　１．６　装着された光学フィルタのセッティング状態を検証する方法
　　　　１．６．１　検証フロー例
　　　　　１．６．１．１　第１例
　　　　　１．６．１．２　第２例
　　　１．７　検証結果の具体例
　　　　１．７．１　ケース１
　　　　１．７．２　ケース２
　　　　１．７．３　ケース３
　　　１．８　まとめ
　　２．第２の実施形態
　　　２．１　全体フロー
　　３．第３の実施形態
　　４．変形例
　　５．ハードウエア構成
　０．はじめに
　フローサイトメータは、検出光学を持っており、通常、サンプルから放射された蛍光は、それが伝搬する光路上に配置された光学フィルタにより波長ごとの分波若しくは波長の制限がなされ、最終的に光電子増倍管（ＰＭＴ）やフォトダイオード（ＰＤ）等の光デバイスで検出される。
　ここで、装置内に複数の検出系が存在すると、光学フィルタも複数必要となる。分析対象とする蛍光の波長帯を変更できる仕様の場合、外部から光学フィルタを抜いたり、挿したり、交換したりする必要があるが、光学フィルタのセッティングの過程において、人為的な間違いにより光学フィルタの適用を誤る可能性があり、また、光学フィルタが正しく装着されていない装着不良などが生じる可能性も存在する。
　このように、光学フィルタが正しくセッティングされていないと、サンプルから放射した蛍光を正しく測定することができず、それにより、正確な分析や解析が困難になる。また、光学フィルタが破損している場合や、経年劣化等により光学特性が変化している場合にも、サンプルから放射した蛍光を正しく測定することができず、正確な分析や解析が困難になり得る。
　光学フィルタが正しい配置でセッティングされているか否かを確認する方法としては、例えば、光学フィルタにＲＦＩＤ（Radio　Frequency　Identifier）を取り付け、どの位置にどの光学フィルタが配置されているかを検出する方法が考えられる。しかしながら、このような方法では、光学フィルタが正しい位置まで差し込まれていないことや、光学フィルタの特性が劣化していること等を原因として検出精度が低下した場合に、何が原因かを特定することができないという問題が存在した。
　そこで、以下の実施形態では、光学フィルタのセッティングミスや光学フィルタの破損や劣化など、光学フィルタを要因とした検出精度の低下を抑制し、それにより、分析や解析の制度低下を抑制することが可能な情報処理システム、情報処理方法及びプログラムを提案する。
　具体的には、以下の実施形態では、光学フィルタのセッティング状態を検出し、得られたセッティング状態に基づいて、光学フィルタが正しくセッティングされているかや、光学フィルタの特性が破損や汚染や経年劣化等によって変化していないか等を判定する。ここでいう光学フィルタのセッティング状態とは、光学フィルタが正しい配置でセッティングされているか、光学フィルタが正しい位置まで差し込まれているか、光学フィルタの向きが正しいか、光学フィルタの特性が破損や汚染や経年劣化等により変化していないか、などであってよい。
　１．第１の実施形態
　以下、本開示の第１の実施形態に係る情報処理システム、情報処理方法及びプログラムについて、図面を参照して詳細に説明する。
　１．１　生体試料分析装置のシステム構成例
　本実施形態に係る情報処理システムの一例である生体試料分析装置の構成例を図１に示す。図１に示される生体試料分析装置１００は、流路Ｃを流れる生体試料Ｓに光を照射する光照射部１０１、前記照射によって生じた光を検出する検出部１０２、及び前記検出部１０２により検出された光に関する情報を処理する情報処理部（単に、処理部ともいう）１０３を含む。生体試料分析装置１００の例としては、例えばフローサイトメータ及びイメージングフローサイトメータを挙げることができる。生体試料分析装置１００は、生体試料Ｓ内の特定の生体粒子Ｐの分取を行う分取部１０４を含んでもよい。分取部１０４を含む生体試料分析装置１００の例としては、例えばセルソータを挙げることができる。
　（生体試料）
　生体試料Ｓは、生体粒子Ｐを含む液状試料であってよい。当該生体粒子Ｐは、例えば細胞又は非細胞性生体粒子である。前記細胞は、生細胞であってよく、より具体的な例として、赤血球や白血球などの血液細胞、及び精子や受精卵等生殖細胞を挙げることができる。また前記細胞は全血等検体から直接採取されたものでもよいし、培養後に取得された培養細胞であってもよい。前記非細胞性生体粒子として、細胞外小胞、特にはエクソソーム及びマイクロベシクルなどを挙げることができる。前記生体粒子Ｐは、１つ又は複数の標識物質（例えば色素（特には蛍光色素）及び蛍光色素標識抗体など）によって標識されていてもよい。なお、本開示の生体試料分析装置１００により、生体粒子以外の粒子が分析されてもよく、キャリブレーションなどのために、ビーズなどが分析されてもよい。
　（流路）
　流路Ｃは、生体試料Ｓが流れるように、特に前記生体試料Ｓに含まれる生体粒子Ｐが略一列に並んだ流れが形成されるように構成され得る。流路Ｃを含む流路構造は、層流が形成されるように設計されてよく、特には生体試料Ｓの流れ（サンプル流）がシース液の流れによって包まれた層流が形成されるように設計される。当該流路構造の設計は、当業者により適宜選択されてよく、既知のものが採用されてもよい。流路Ｃは、マイクロチップ（マイクロメートルオーダーの流路を有するチップ）又はフローセルなどの流路構造体（Flow　Channel　Structure）中に形成されてよい。流路Ｃの幅は、１ｍｍ（ミリメートル）以下であり、特には１０μｍ（マイクロメートル）以上１ｍｍ以下であってよい。流路Ｃ及びそれを含む流路構造体は、プラスチックやガラスなどの材料から形成されてよい。
　流路Ｃ内を流れる生体試料Ｓ、特には当該生体試料Ｓ中の生体粒子Ｐに、前記光照射部１０１からの光が照射されるように、本開示の装置は構成されてよい。本開示の装置は、生体試料Ｓに対する光の照射点（Interrogation　Point）が、流路Ｃが形成されている流路構造体中にあるように構成されてよく、又は、当該光の照射点が、当該流路構造体の外にあるように構成されてもよい。前者の例として、マイクロチップ又はフローセル内の流路Ｃに前記光が照射される構成を挙げることができる。後者では、流路構造体（特にはそのノズル部）から出た後の生体粒子Ｐに前記光が照射されてよく、例えばＪｅｔ　ｉｎ　Ａｉｒ方式のフローサイトメータを挙げることができる。
　（光照射部）
　光照射部１０１は、光を出射する光源部と、当該光を流路Ｃへと導く導光光学系とを含む。前記光源部は、１又は複数の光源を含む。光源の種類は、例えばレーザ光源又はＬＥＤ（Light　Emitting　Diode）であり得る。各光源から出射される光の波長は、紫外光、可視光、又は赤外光のいずれかの波長であってよい。導光光学系は、例えばビームスプリッター群、ミラー群又は光ファイバなどの光学部品を含む。また、導光光学系は、光を集光するためのレンズ群を含んでよく、例えば対物レンズを含み得る。生体試料Ｓに対する光の照射点は、１つ又は複数であってよい。光照射部１０１は、一の照射点に対して、一つ又は異なる複数の光源から照射された光を集光するよう構成されていてもよい。
　（検出部）
　検出部１０２は、光照射部１０１による粒子への光照射により生じた光を検出する少なくとも一つの光検出器を備えている。検出する光は、例えば蛍光又は散乱光（例えば前方散乱光、後方散乱光、及び側方散乱光のいずれか１つ以上）、透過光、反射光である。各光検出器は、１以上の受光素子を含み、例えば受光素子アレイを有する。各光検出器は、受光素子として、１又は複数のＰＭＴ（光電子増倍管）及び／又はＡＰＤ（Avalanche　Photodiode）及びＭＰＰＣ（Multi-Pixel　Photon　Counter）等のフォトダイオードを含んでよい。当該光検出器は、例えば複数のＰＭＴを一次元方向に配列したＰＭＴアレイを含む。また、検出部１０２は、ＣＣＤ（Charge　Coupled　Device）又はＣＭＯＳ（Complementary　Metal-Oxide-Semiconductor）などの撮像素子を含んでもよい。検出部１０２は、当該撮像素子により、生体粒子Ｐに関する生体粒子情報を取得し得る。
　上述したように、生体粒子情報には、生体粒子の生体粒子画像、生体粒子の特徴量、生体粒子の属性情報等のうちの少なくとも１つが含まれ得る。また、生体粒子の生体粒子画像には、例えば、明視野画像、暗視野画像、蛍光画像などが含まれてよい。
　検出部１０２は、所定の検出波長の光を、対応する光検出器に到達させる検出光学系を含む。検出光学系は、プリズムや回折格子等の分光部又はダイクロイックミラーや光学フィルタ等の波長分離部を含む。検出光学系は、例えば生体粒子Ｐからの光を分光し、蛍光色素の数より多い複数の光検出器にて異なる波長域の光が検出されるよう構成されてもよい。このような検出光学系を含むフローサイトメータはスペクトル型フローサイトメータと呼ぶ。また、検出光学系は、例えば生体粒子Ｐからの光より蛍光色素の蛍光波長域に対応する光を分離し、当該分離された光を、対応する光検出器に検出させるよう構成されてもよい。
　また、検出部１０２は、光検出器により得られた電気信号をデジタル信号に変換する信号処理部を含み得る。当該信号処理部が、当該変換を行う装置としてＡ／Ｄ変換器を含んでよい。当該信号処理部による変換により得られたデジタル信号が、情報処理部１０３に送信され得る。前記デジタル信号が、情報処理部１０３により、光に関するデータ（以下「光データ」ともいう）として取り扱われ得る。前記光データは、例えば蛍光データを含む光データであってよい。より具体的には、前記光データは、光強度データであってよく、当該光強度は、蛍光を含む光の光強度データ（Ａｒｅａ、Ｈｅｉｇｈｔ、Ｗｉｄｔｈ等の特徴量を含んでもよい）であってよい。
　（情報処理部）
　情報処理部１０３は、例えば各種データ（例えば光データ）の処理を実行する処理部及び各種データを記憶する記憶部を含む。処理部は、蛍光色素に対応する光データを検出部１０２より取得した場合、光強度データに対し蛍光漏れ込み補正（コンペンセーション処理）を行い得る。また、処理部は、スペクトル型フローサイトメータの場合、光データに対して蛍光分離処理を実行し、蛍光色素に対応する光強度データを取得する。
　前記蛍光分離処理は、例えば特開２０１１－２３２２５９号公報に記載されたアンミキシング方法に従い行われてよい。検出部１０２が撮像素子を含む場合、処理部は、撮像素子により取得された画像に基づき、生体粒子Ｐの形態情報を取得してもよい。記憶部は、取得された光データを格納できるように構成されていてよい。記憶部は、さらに、前記アンミキシング処理において用いられるスペクトラルリファレンスデータを格納できるように構成されていてよい。
　生体試料分析装置１００が後述の分取部１０４を含む場合、情報処理部１０３は、光データ及び／又は形態情報に基づき、生体粒子Ｐを分取するかの判定を実行し得る。そして、情報処理部１０３は、当該判定の結果に基づき当該分取部１０４を制御し、分取部１０４による生体粒子Ｐの分取が行われ得る。
　情報処理部１０３は、各種データ（例えば光データや画像）を出力することができるように構成されていてよい。例えば、情報処理部１０３は、当該光データに基づき生成された各種データ（例えば二次元プロット、スペクトルプロットなど）を出力し得る。また、情報処理部１０３は、各種データの入力を受け付けることができるように構成されていてよく、例えばユーザによるプロット上へのゲーティング処理を受け付ける。情報処理部１０３は、当該出力又は当該入力を実行させるための出力部（例えばディスプレイなど）又は入力部（例えばキーボードなど）を含み得る。
　情報処理部１０３は、汎用のコンピュータとして構成されてよく、例えばＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、及びＲＯＭ（Read　only　memory）を備えている情報処理装置として構成されてよい。情報処理部１０３は、光照射部１０１及び検出部１０２が備えられている筐体内に含まれていてよく、又は、当該筐体の外にあってもよい。また、情報処理部１０３による各種処理又は機能は、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータ又はクラウドにより実現されてもよい。
　（分取部）
　分取部１０４は、例えば情報処理部１０３による判定結果に応じて、生体粒子Ｐの分取を実行し得る。分取の方式は、振動により生体粒子Ｐを含む液滴を生成し、分取対象の液滴に対して電荷をかけ、当該液滴の進行方向を電極により制御する方式であってよい。分取の方式は、流路構造体内にて生体粒子Ｐの進行方向を制御し分取を行う方式であってもよい。当該流路構造体には、例えば、圧力（噴射若しくは吸引）又は電荷による制御機構が設けられる。当該流路構造体の例として、流路Ｃがその下流で回収流路及び廃液流路へと分岐している流路構造を有し、特定の生体粒子Ｐが当該回収流路へ回収されるチップ（例えば特開２０２０－７６７３６号公報に記載されたチップ）を挙げることができる。
　１．２　光学システムの概略構成例
　次に、本実施形態に係る生体試料分析装置１００における光学システムの概略構成例について説明する。図２は、本実施形態に係る光学システムの概略構成例を示す模式図である。ただし、図２似示される光学システムは最も簡素化されたものであり、生体試料分析装置１００に搭載される光学システムは、より複雑化されたものであってよい。
　図２に示すように、生体試料分析装置１００の検出部１０２は、光学システムとして、光が照射されることで生体粒子Ｐから放射又は散乱した光を分波する光学フィルタ（以下、単にフィルタともいう）１１ｃと、フィルタ１１ｃを透過した光のうち特定の波長帯の光を透過させるフィルタ１１ａと、フィルタ１１ａを透過した光を検出する光検出器１２ａと、フィルタ１１ｃで反射された光のうち特定の波長帯の光を透過させるフィルタ１１ｂと、フィルタ１１ｂを透過した光を検出する光検出器１２ｂとを備える。
　フィルタ１１ｃは、例えば、ダイクロイックミラーなど、特定の波長帯の光を透過し、他の波長帯の光を反射する光学フィルタであってよい。フィルタ１１ａ及び１１ｂは、特定の波長帯の光を透過し、他の波長帯の光を反射する光学フィルタであってよい。
　光検出器１２ａは、例えば、光電子増倍管などのゲインを調整可能な光検出器であり、フィルタ１１ｃ及び１１ａを透過した光の強度を検出する。同様に、光検出器１２ｂは、例えば、光電子増倍管などの光検出器であり、フィルタ１１ｃで反射してフィルタ１１ｂを透過した光の強度を検出する。
　１．３　テスト試料の例
　本実施形態において、光学フィルタのセッティング状態の検出には、特性の異なる２種類以上のテスト試料が用いられてよい。本実施形態では、情報処理装置（生体試料分析装置）の例としてフローサイトメータを挙げるため、テスト試料には、フローサイトメータが検査対象とする細胞などの微小粒子と同程度のサイズや形状を持つチェックビーズを用いることができる。そこで、本実施形態では、チェックビーズとして、ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズとＳｏｒｔＣａｌビーズとをセットアップビーズとして用いた場合を例示する。
　図２に例示する光学システムで検出されたＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズ及びＳｏｒｔＣａｌビーズの特性を図３～図５に示す。図３は、図２に例示する光学システムで検出されたＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズ及びＳｏｒｔＣａｌビーズそれぞれで散乱した前方散乱光及び側方散乱光の２次元プロットを示すグラフである。図４は、図２に例示する光学システムで検出されたＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズの蛍光スペクトルを示すグラフであり、図５は、同じく図２に例示する光学システムで検出されたＳｏｒｔＣａｌビーズの蛍光スペクトルを示すグラフである。なお、図３において、横軸は前方散乱光の光強度を示し、縦軸は側方散乱光の光強度を示している。また、図４及び図５において、横軸は、４００ｎｍ（ナノメートル）～８００ｎｍの波長帯を３２チャンネルに分割した場合のチャンネルを示し、縦軸は、チャンネルごとに検出された蛍光の光強度を示している。
　ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズ及びＳｏｒｔＣａｌビーズは、ビーズの大きさが異なる。そのため、図３に示すような散乱プロットを用いることで、それぞれの蛍光信号を分離が可能である。すなわち、図３に示すように、ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズの散乱プロットとＳｏｒｔＣａｌビーズの散乱プロットとは、２次元グラフにおいて異なる位置に分布する。そこで、それぞれの分布に対してゲートをかけることで、ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズで得られたイベントと、ＳｏｒｔＣａｌビーズで得られたイベントとを分離することが可能となる。それにより、ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズから放射した蛍光を検出することで得られた蛍光信号と、ＳｏｒｔＣａｌビーズから放射した蛍光を検出することで得られた蛍光信号とを別々に抽出することが可能となる。
　なお、本説明における「イベント」とは、各ビーズで検出された蛍光、前方散乱光及び側方散乱光それぞれの光強度信号（蛍光信号、検出信号ともいう）を含むデータセットであってよい。また、これらの信号の関連付けには、タイムスンプや識別ＩＤ等が用いられてよい。
　また、図４及び図５に示すように、ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズ及びＳｏｒｔＣａｌビーズは、４００ｎｍ～８００ｎｍの領域において高い蛍光特性を示す。さらに、これら２つは、蛍光の波長帯域が広域で、且つ、それぞれの波長スペクトルが異なり、さらに、蛍光の光強度（以下、単にレベルともいう）も異なる。これらのことから、ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズ及びＳｏｒｔＣａｌビーズは、テスト試料として好適であると言える。そこで、本実施形態では、これらを利用して、それぞれの波長帯（１又は２以上のチャンネルに相当）における蛍光信号のレベル比等を検証することにより、光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを検証する。ただし、ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズ及びＳｏｒｔＣａｌビーズに限定されず、観測された蛍光を十分な精度で分離することが可能な種々の試料をテスト試料として用いることが可能である。また、検証するレベル比は、それぞれの波長帯における蛍光信号の相対レベルの比であってもよいし、絶対レベルの比であってもよい。絶対レベルの比を用いる場合、光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かの判断に、各蛍光信号の絶対レベルを用いることも可能になる。
　１．４　検証手順の概略例
　本実施形態における検証手順としては、例えば、図２に例示した光学システムでは、まず、光検出器１２ａにおいてＳｏｒｔＣａｌビーズより得られる蛍光信号のレベルが規定値に達するように、光検出器１２ａのゲインを調整する。例えば、光検出器１２ａとして光電子増倍管を用いた場合には、光電子増倍管に印加するＨＶ（High　Voltage）を調整することで、ＳｏｒｔＣａｌビーズより得られる蛍光信号のレベルが規定値に達するように調整する。
　なお、本説明におけるレベルとは、上述したように、蛍光の光強度を示す値であって、例えば、あるチャンネルについて蛍光を検出することで得られた蛍光信号の振幅（以下、Ｈｅｉｇｈｔともいう）、又は、連続する２以上のチャンネルについて検出された蛍光信号のＨｅｉｇｈｔの平均であってよい。
　次に、本実施形態では、光検出器１２ａで検出されたＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズ及びＳｏｒｔＣａｌビーズそれぞれのイベントから、これら２種類のビーズのレベル比を算出し、算出されたレベル比を評価することで、フィルタ１１ａ及びフィルタ１１ｃのセッティング状態、すなわち、フィルタ１１ａ及びフィルタ１１ｃが正しくセットされているか、フィルタ１１ａ及びフィルタ１１ｃの特性が変化していないか等を判定する。
　また、光検出器１２ｂについても同様に、ゲイン調整からレベル比の評価を行うことで、フィルタ１１ｂ及びフィルタ１１ｃのセッティング状態を判定する。
　１．５　基準とするレベル比の例
　レベル比の評価は、予め用意しておいた基準とするレベル比（以下、基準レベル比という）と、実測から得られたレベル比の比較に基づいて実行されてもよい。その際、光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを検証する際の基準とする基準レベル比には、例えば、生体試料分析装置１００の光学システムに対して光学フィルタを正しくセッティングした状態でテスト試料を用いて取得されたレベル比が用いられてもよい。この基準レベル比は、例えば、生体試料分析装置１００の提供又は保守管理側において予め取得しておき、実機に設定しておいてもよいし、ユーザ側において取得して設定してもよい。
　図６に、テスト試料としてＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズ及びＳｏｒｔＣａｌビーズを用い、図２に例示した光学システムに対して正しくフィルタ１１ａ～１１ｃがセッティングされている場合に得られるレベル比の一例を示す。なお、本説明では、例えば、５００ｎｍ～８００ｎｍの波長帯を２チャンネルに分割し、短波長側をチャンネルＣｈ１で検出し、長波長側をチャンネルＣｈ２で検出した場合を例示する。
　図６に示すように、本例では、例えば、チャンネルＣｈ１の波長帯におけるＳｏｒｔＣａｌビーズのＨｅｉｇｈｔ（レベル）は７６６７であり、同チャンネル帯におけるＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズのＨｅｉｇｈｔ（レベル）は８２０である。したがって、チャンネルＣｈ１に対する基準レベル比は、９．３５と求まる。同様にして、チャンネルＣｈ２に対する基準レベル比は１２．４８と求まる。
　このようにして求められたレベル比は、例えば、光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを検証する際に使用される。例えば、図２に例示した光学システムに対してフィルタ１１ａ～１１ｃがセッティングした状態で取得された各チャンネル帯のレベル比（以下、実測レベル比という）のうち、チャンネルＣｈ１の実測レベル比が同チャンネルＣｈ１に対する基準レベル比（＝９．３５）を基準とする所定の範囲内に含まれない場合、フィルタ１１ａ及びフィルタ１１ｃのセッティング状態が適切ではないと判断することができる。同様に、チャンネルＣｈ２の実測レベル比が同チャンネルＣｈ２に対する基準レベル比（＝１２．４８）を基準とする所定の範囲内に含まれない場合、フィルタ１１ｂ及びフィルタ１１ｃのセッティング状態が適切ではないと判断することができる。
　１．６　装着された光学フィルタのセッティング状態を検証する方法
　次に、生体試料分析装置１００を実際に使用する段階において、装着された光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを検証する方法について、詳細に説明する。
　光学フィルタのセッティング状態の検証は、実際にビーズを流して、それから得られる出力に基づいて行われる。以下、ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズとＳｏｒｔＣａｌビーズが含まれているセットアップビーズを使用する場合を例とする。
　ここで、セットアップビーズの構成比は、ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズ：ＳｏｒｔＣａｌビーズ＝１：２とする。また、検出パラメータには、ビーズのレベル比に加え、変動係数（Coefficient　of　Variation：以下、ＣＶと略す）又はロバストＣＶ（以下、ｒＣＶという）も用いることとする。
　光学フィルタの誤挿入等により得られる波長帯が変わると、各ビーズから得られるレベル比が変わる。光学フィルタのセッティング状態が誤挿入等により不適切な状態となると、光検出部への入射光量が小さくなる。それにより、ショットノイズによってＣＶ、ｒＣＶが悪化すると考えられるため、ビーズのレベル比に加え、ＣＶ又はｒＣＶを検証対象とすることで、より正確な検証が可能になる。
　１．６．１　検証フロー例
　つづいて、光学フィルタのセッティング状態を検証する検証フローについて説明する。本実施形態では、光検出器のゲインが調整可能であるか否かに基づいて２パターンの検証フローを例示する。
　１．６．１．１　第１例
　まず、第１例として、光検出器のゲイン調整が可能な場合の検証フロー例を説明する。なお、ゲイン調整が可能な光検出器としては、例えば、光電子増倍管などを例示することができる。
　図７は、本実施形態の第１例に係る検証フローの一例を示すフローチャートである。なお、図７に示す検証フローを実行する前に、生体試料分析装置１００の検出部１０２における光学システムには、セットアップビーズとは異なる分析対象のサンプルに応じた光学フィルタがセッティングされているものとする。
　図７に示すように、本検証フローでは、まず、第１所定数（例えば、１０００）のイベントの取得が実行される（ステップＳ１０１）。具体的には、流路Ｃ（図１参照）にセットアップビーズを流し、流路Ｃを流れるビーズに光照射部１０１からの光を照射することで発せられた蛍光を検出した蛍光信号、前方散乱光を検出した検出信号、及び、側方散乱光を検出した検出信号のセットを１つのイベントとして検出する。なお、１イベントは１つのビーズに対応していてよい。また、第１所定数は、例えば、統計学的な誤差をある程度低減することができ、且つ、測定本番前に行う準備手順として過度な負担とならない数であってよい。
　次に、生体試料分析装置１００の情報処理部１０３が、ステップＳ１０１で取得されたイベントにおいて、Ｈｅｉｇｈｔが上から所定番目の蛍光信号のレベルを算出する（ステップＳ１０２）。ここで、所定番目とは、例えば、上から１０％番目、すなわち、１０００イベント取得した場合には、Ｈｅｉｇｈｔの高い方から１００番目であってよい。ただし、これに限定されず、ステップＳ１０２は、セットアップビーズに対する検出において適切なゲインを設定するための目安となるレベルを特定することができれば、種々変更されてよい。
　次に、情報処理部１０３は、ステップＳ１０２で算出されたレベルに基づき、光検出部のゲイン調整が必要か否かを判定する（ステップＳ１０３）。具体的には、例えば、情報処理部１０３は、ステップＳ１０２で算出されたレベルがあらかじめ設定しておいた所定範囲に収まっているか否かを判定し、収まっていない場合、ゲイン調整が必要と判定する（ステップＳ１０３のＹＥＳ）。一方、レベルが所定範囲に収まっている場合、ゲイン調整が不要と判定する（ステップＳ１０３のＮＯ）。なお、所定範囲は、例えば、７×１０５±１０％の範囲であってよい。ただし、これに限定されず、セットアップビーズに対する検出が適切に実行できるレベルの範囲であれば、種々変更されてよい。
　ゲイン調整が必要な場合（ステップＳ１０３のＹＥＳ）、ステップＳ１０２で算出されるレベルがステップＳ１０３における所定範囲内となるように、光検出部のゲインを調整し（ステップＳ１０４）、再度、ステップＳ１０１へ戻って以降の動作を実行する。例えば、光検出器が光電子増倍管である場合、ステップＳ１０４では、光電子増倍管に印加するＨＶが調整されてよい。
　ゲイン調整が不要な場合（ステップＳ１０３のＮＯ）、第２所定数（例えば、１００００）のイベントの取得が実行される（ステップＳ１０５）。イベントの取得方法は、例えば、ステップＳ１０１と同様であってよい。また、第２所定数は、例えば、統計学的な誤差を十分に低減することができる数であってよい。
　次に、情報処理部１０３において、ステップＳ１０５で取得されたイベントにおける前方散乱光の検出信号と側方散乱光の検出信号とからイベントの２次元プロット（例えば、図３参照）が描画され、この２次元プロットに対してゲートをかけることで、ＳｏｒｔＣａｌビーズ（第１ビーズともいう）のイベントと、ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズ（第２ビーズともいう）のイベントとが分離して抽出される（ステップＳ１０６）。なお、２次元プロットに対するゲートは、ユーザが手動で設定してもよいし、情報処理部１０３が自動で設定してもよい。
　次に、情報処理部１０３は、ステップＳ１０６で抽出された各ビーズについて、チャンネルごとの蛍光信号のＨｅｉｇｈｔの中央値又は平均値を算出し（ステップＳ１０７）、続いて、チャンネルごとのＨｅｉｇｈｔのレベル比（ｒａｔｉｏ）を算出する（ステップＳ１０８）。なお、本例では、レベル比を算出する際の分母が、ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズ（第２ビーズ）の蛍光信号のＨｅｉｇｈｔの中央値又は平均値である場合を例示するが、これに限定されず、ＳｏｒｔＣａｌビーズ（第１ビーズ）の蛍光信号のＨｅｉｇｈｔの中央値又は平均値であってもよい。
　次に、情報処理部１０３は、算出されたチャンネルごとのレベル比が、予め設定しておいた第１規格内に入っているか否かを判定する（ステップＳ１０９）。なお、第１規格とは、例えば、予め取得しておいたチャンネルごとのレベル比（例えば、図６参照）を基準として設定された範囲であってよい。その際、例えば、各レベル比の±１５％の範囲を各レベル比に対して設定される第１規格の範囲とすることで、より適切に光学フィルタのセッティング状態の適否を検証することが可能である。ただし、この値に限定されず、検証を適切に行うことが可能な範囲であれば、種々変更されてよい。
　チャンネルごとのレベル比が第１規格内に入っている場合（ステップＳ１０９のＹＥＳ）、本動作がステップＳ１１０へ進む。一方、チャンネルごとのレベル比が第１規格内に入っていない場合（ステップＳ１０９のＮＯ）、本動作がステップＳ１１２へ進む。
　ステップＳ１１０では、情報処理部１０３は、ステップＳ１０６で抽出された各ビーズについて、チャンネルごとのＣＶ又はｒＣＶを算出する。
　次に、情報処理部１０３は、算出されたビーズごと及びチャンネルごとのＣＶ又はｒＣＶが、予め設定しておいた第２規格内に入っているか否かを判定する（ステップＳ１１１）。なお、第２規格とは、例えば、予め取得しておいたビーズごと及びチャンネルごとのＣＶ又はｒＣＶを基準として設定された範囲であってよい。その際、例えば、ＣＶ又はｒＣＶの値が４％以下であれば、第２規格の範囲は、その値を基準として±２％の範囲であってよい。一方、ＣＶ又はｒＣＶの値が４％より大きい値であれば、第２規格の範囲は、その値を基準として±３％の範囲であってよい。ただし、これらの値に限定されず、検証を適切に行うことが可能な範囲であれば、種々変更されてよい。その際、各チャンネルの波長領域を考慮して第２規格の範囲が設定されてよい。
　ビーズごと及びチャンネルごとのＣＶ又はｒＣＶが第２規格内に入っている場合（ステップＳ１１１のＹＥＳ）、本動作が終了する。一方、ビーズごと及びチャンネルごとのＣＶ又はｒＣＶが第２規格内に入っていない場合（ステップＳ１１１のＮＯ）、本動作がステップＳ１１２へ進む。
　ステップＳ１１２では、ユーザに対して、光学フィルタのセッティング状態の確認や光学フィルタのセッティングのやり直しが通知される。この通知は、例えば、情報処理部１０３が備える不図示のディスプレイやスピーカを介してユーザに提供されてもよいし、電子メールやメッセージなどの形でユーザの携帯端末に提供されてもよい。なお、ステップＳ１１２の後、本動作は、終了してもよいし、ステップＳ１０１へ戻り、以降の動作を実行してもよい。本動作が終了する場合、光学フィルタのセッティング状態の確認や光学フィルタのセッティングのやり直しをした後、ユーザは、本動作を再度初めから実行してもよい。
　１．６．１．２　第２例
　また、第２例では、光検出器のゲインが調整できない場合について説明する。なお、ゲイン調整ができない光検出器としては、例えば、フォトダイオードやＡＰＤ（Avalanche　Photodiode）やＭＰＰＣ（Multi-Pixel　Photon　Counter）などを例示することができる。
　光検出器のゲインが調整できない場合の検証フローは、例えば、図７を用いて説明した第１例に係る検証フローのうち、ステップＳ１０１～Ｓ１０４までのゲイン調整の動作を省略して、ステップＳ１０５以降の工程により構成されてよい。ただし、フォトダイオードやＡＰＤやＭＰＰＣなどを用いた場合でも、ゲイン調整が可能であれば、上述した第１例に係る検証フローが実行されてよい。また、ステップＳ１０５以降の動作は、図７を用いて説明した動作と同様であってよいため、ここでは詳細な説明を省略する。
　１．７　検証結果の具体例
　次に、本実施形態に係る検証フローを用いて実際に検証した場合の検証結果について、いくつか具体例を挙げて説明する。
　なお、本検証では、図８に示す光学システムを使用した。図８は、本検証で使用する生体試料分析装置１００の検出部１０２における光学システムの一例を示す模式図である。ただし、図８では、各チャンネルに対応する光検出器が省略されている。
　図８において、フィルタ１１－１は、６３９ｎｍ以上の波長成分の光Ｌ２を透過し、６３９ｎｍ未満の波長成分の光Ｌ２を反射するロングパスフィルタ（ＬＰ）であり、入射光Ｌ１を光Ｌ１及びＬ２に分波する。
　フィルタ１１－２は、５７２ｎｍ以上の波長成分の光Ｌ３を透過し、５７２ｎｍ未満の波長成分の光Ｌ９を反射するロングパスフィルタであり、フィルタ１１－１を透過した光Ｌ２を光Ｌ３と光Ｌ９に分波する。
　フィルタ１１－３は、７８５ｎｍを中心とした帯域幅が５０ｎｍのバンドパスフィルタであり、チャンネルＣｈ６である光検出器の入射面に配置される。
　フィルタ１１－４は、５６１ｎｍ以上の波長成分の光Ｌ５を透過し、５６１ｎｍ未満の波長成分の光Ｌ６を反射するロングパスフィルタであり、フィルタ１１－１で反射した光Ｌ４を光Ｌ５と光Ｌ６に分波する。
　フィルタ１１－５は、５８５ｎｍを中心とした帯域幅が３０ｎｍのバンドパスフィルタであり、チャンネルＣｈ３である光検出器の入射面に配置されて当該光検出器に入射する光Ｌ５の波長成分を制限する。
　フィルタ１１－６は、４８７．５ｎｍ以上の波長成分の光Ｌ７を透過し、４８７．５ｎｍ未満の波長成分の光Ｌ８を反射するロングパスフィルタであり、フィルタ１１－４で反射した光Ｌ６を光Ｌ７と光Ｌ８に分波する。
　フィルタ１１－７は、５２５ｎｍを中心とした帯域幅が５０ｎｍのバンドパスフィルタであり、チャンネルＣｈ２である光検出器の入射面に配置されて当該光検出器に入射する光Ｌ７の波長成分を制限する。
　フィルタ１１－８は、４５０ｎｍを中心とした帯域幅が５０ｎｍのバンドパスフィルタである。
　フィルタ１１－９は、６８５ｎｍ以上の波長成分の光Ｌ１１を透過し、６８５ｎｍ未満の波長成分の光Ｌ１０を反射するロングパスフィルタであり、フィルタ１１－２で反射した光Ｌ９を光Ｌ１０と光Ｌ１１に分波する。
　フィルタ１１－１０は、６６５ｎｍを中心とした帯域幅が３０ｎｍのバンドパスフィルタであり、チャンネルＣｈ４である光検出器の入射面に配置されて当該光検出器に入射する光Ｌ１０の波長成分を制限する。
　フィルタ１１－１１は、７２０ｎｍを中心とした帯域幅が６０ｎｍのバンドパスフィルタであり、チャンネルＣｈ５である光検出器の入射面に配置されて当該光検出器に入射する光Ｌ１１の波長成分を制限する。
　フィルタ１１－１２は、４８８ｎｍを中心とした帯域幅が１７８ｎｍのバンドパスフィルタであり、後方散乱光Ｌ１２を検出するための光検出器の入射面に配置されて当該光検出器に入射する光を後方散乱光Ｌ１２に制限する。
　フィルタ１１－１３は、６００ｎｍ以上の波長成分の光を透過し、６００ｎｍ未満の波長成分の光を反射するロングパスフィルタである。フィルタ１１－１４は、６００ｎｍを中心とした帯域幅が６０ｎｍのバンドパスフィルタである。フィルタ１１－１５は、６１７ｎｍを中心とした帯域幅が３０ｎｍのバンドパスフィルタである。なお、フィルタ１１－１３～１１－１５は、予備の光学フィルタとして生体試料分析装置１００の検出部１０２に搭載されているものとする。
　また、本検証では、光照射部１０１から出射して流路Ｃを流れるビーズに照射する光を、４８８ｎｍ（後方散乱光Ｌ１２の波長に相当）の光とし、構成比がＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズ：ＳｏｒｔＣａｌビーズ＝１：２であるセットアップビーズを用い、ＳｏｒｔＣａｌビーズで得られた蛍光信号の上から１０％番目のＨｅｉｇｈｔが７×１０５±１０％の範囲に収まるように各光検出器のゲインを調整した。なお、以下の説明において、ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズをＡＣＢと略し、ＳｏｒｔＣａｌビーズをＳＣＢと略す。また、各チャンネルのレベル比（ｒａｔｉｏ）は、（ＳＣＢのレベル）／（ＡＣＢのレベル）とした。
　図９は、以上のような測定条件において、フィルタ１１－１～１１－１２が正しくセッティングされている場合に取得された各チャンネルのＨｅｉｇｈｔとレベル比（ｒａｔｉｏ）とＣＶとを示す図である。なお、図９において、Ｈｅｉｇｈｔ＿ＡＣＢはＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズで得られた蛍光信号のＨｅｉｇｈｔを示し、Ｈｅｉｇｈｔ＿ＳＣＢはＳｏｒｔＣａｌビーズで得られた蛍光信号のＨｅｉｇｈｔを示し、Ａｒｅａ＿ＡＣＢ＿ＣＶは、ＡｌｉｇｎＣｈｅｃｋビーズで得られた蛍光信号より算出されるＣＶを示し、Ａｒｅａ＿ＳＣＢ＿ＣＶは、ＳｏｒｔＣａｌビーズで得られた蛍光信号より算出されるＣＶを示している。図９に示す値のうち、各チャンネルのレベル比（ｒａｔｉｏ）及びＣＶは、光学フィルタのセッティング状態を検証する際の基準（第１規定、第２規定）として使用された。
　１．７．１　ケース１
　ケース１では、図８に示すように、フィルタ１１－７と予備のフィルタ１１－１４とを入れ替えた場合を説明する。図１０は、ケース１の場合に取得された各チャンネルのＨｅｉｇｈｔとレベル比（ｒａｔｉｏ）とＣＶとを示す図である。図１０と図９とを比較すると分かるように、ケース１では、チャンネルＣｈ２のレベル比の値が、図８に示す値から求まる第１規定の範囲（８．１７±１５％）から外れ、同じくチャンネルＣｈ２のＡｒｅａ＿ＡＣＢ＿ＣＶの値が、図８に示す値から求まる第２規定の範囲（３．６％±２％）から外れ、その他の値は規定値の範囲内に含まれている。このことから、ケース１では、チャンネルＣｈ２の光検出器の直前に配置されたフィルタ１１－７に誤りがあると判定することができる。
　１．７．２　ケース２
　ケース２では、図８に示すように、フィルタ１１－５とフィルタ１１－７とを入れ替えた場合を説明する。図１１は、ケース２の場合に取得された各チャンネルのＨｅｉｇｈｔとレベル比（ｒａｔｉｏ）とＣＶとを示す図である。図１１と図９とを比較すると分かるように、ケース２では、チャンネルＣｈ２及びＣｈ３それぞれのレベル比の値は、図８に示す値から求まる第１規定の範囲（Ｃｈ２：８．１７±１５％、Ｃｈ３：７．８７±１５％）に含まれている。そのため、レベル比からは、それぞれのチャンネルに入射する光の経路上に配置された光学フィルタに誤りがあると判定することはできない。しかしながら、チャンネルＣｈ２及びＣｈ３それぞれのＡｒｅａ＿ＡＣＢ＿ＣＶの値は、図８に示す値から求まる第２規定の範囲（Ｃｈ２：３．６％±２％、Ｃｈ３：３．９％±２％）から外れている。このことから、ケース２では、チャンネルＣｈ２及びＣｈ３の光検出器までの光路上に配置されたフィルタ１１－１、１１－４、１１－５、１１－６、１１－７のうちの少なくとも１つに誤りがあると判定することができる。
　１．７．３　ケース３
　ケース３では、図８に示すように、フィルタ１１－１とフィルタ１１－４とを入れ替えた場合を説明する。図１２は、ケース３の場合に取得された各チャンネルのＨｅｉｇｈｔとレベル比（ｒａｔｉｏ）とＣＶとを示す図である。図１２と図９とを比較すると分かるように、ケース３では、チャンネルＣｈ３のレベル比の値が、図８に示す値から求まる第１規定の範囲（８．１７±１５％）から外れ、同じくチャンネルＣｈ３のＡｒｅａ＿ＡＣＢ＿ＣＶの値が、図８に示す値から求まる第２規定の範囲（３．６％±２％）から外れ、さらに、同じくチャンネルＣｈ３のＡｒｅａ＿ＳＣＢ＿ＣＶの値が、図８に示す値から求まる第２規定の範囲（３．９％±２％）から外れている。このことから、ケース３では、チャンネルＣｈ３の光検出器までの光路上に配置されたフィルタ１１－１、１１－４、１１－５のうちの少なくとも１つに誤りがあると判定することができる。
　１．８　まとめ
　以上のように、本実施形態によれば、テスト試料を用いて得られたレベル比及びＣＶ（又はｒＣＶ）から光学フィルタのセッティング状態を検証することが可能となるため、光学フィルタのセッティングに人為的な間違いや装着不良等がある場合のみならず、光学フィルタが破損や劣化等している場合にも、光学フィルタのセッティング状態が適切でないと判定することが可能となる。その結果、光学フィルタを要因とした精度低下を抑制することが可能となる。
　２．第２の実施形態
　次に、第２の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。本実施形態では、第１の実施形態で例示した検証の前段階である、分析・解析を目的としたサンプルの測定に使用する光学フィルタの選定までを含む全体の動作について、例を挙げて説明する。
　２．１　全体フロー
　図１３は、本実施形態に係る全体フローの一例を示すフローチャートである。
　（ステップＳ２０１）
　図１３に示すように、全体フローのステップＳ２０１では、ユーザが、生体試料分析装置１００の例えば情報処理部１０３に、サンプルの測定に使用する光学フィルタを生体試料分析装置１００の検出部１０２における光学フィルタにセッティングする。光学フィルタのセッティング手順としては、以下の手順を例示することができる。ステップＳ２０１では、以下で例示する手順のいずれか１つが実行されてよい。
　・第１例
　第１例では、サンプルの染色に使用する１以上の色素（以下、色素セットという）に応じて、実際の測定において使用する光学フィルタ及びその配置の情報（以下、光学フィルタパターンという）を情報処理部１０３内に予め用意しておき、ユーザは、サンプルの染色に使用する色素を決定後、又は、サンプルを染色後、情報処理部１０３から選択肢として与えられた光学フィルタパターンのリストから、使用するものを選択する。そして、ユーザは、選択された光学フィルタパターンに従って、生体試料分析装置１００の検出部１０２における光学システムの各ソケット（光学フィルタがセットされるソケット）に、該当する光学フィルタをセッティングする。
　ここで、ユーザに対して選択候補として提供される光学フィルタパターンのリストの一例を図１４に示す。図１４に示すように、リストには、光学フィルタパターンごとに、どのスロットにどの光学フィルタがセットされるかが示されている。リストにおける各行（レコード）は、例えば、ユーザによる選択のためのユーザインタフェースとなっており、ユーザは、使用する光学フィルタパターンの行を選択することで、情報処理部１０３に使用する光学フィルタパターンを設定することができる。
　・第２例
　第２例では、第１例と同様に、色素セットごとの光学フィルタパターンを情報処理部１０３内に予め用意しておく。ただし、第２例では、ユーザがサンプルの染色に使用する色素を情報処理部１０３に入力すると、情報処理部１０３は、保持している光学フィルタパターンの中から自動的に光学フィルタパターンを選定し、選定された光学フィルタパターンの情報をユーザに提示する。なお、第２例では、自動選択された光学フィルタパターンをユーザが変更できるように、ユーザに対して光学フィルタパターンのリストが選択肢として与えられてもよい。そして、ユーザは、自動選択又は変更された光学フィルタパターンに従って、生体試料分析装置１００の検出部１０２における光学システムの各ソケットに、該当する光学フィルタをセッティングする。
　・第３例
　第３例では、生体試料分析装置１００の検出部１０２における光学システムの各ソケットに配置する光学フィルタをユーザ自身が選択して情報処理部１０３に入力するとともに、検出部１０２における光学システムの各ソケットに光学フィルタをセッティングする。例えば、ユーザは、サンプルの染色に使用する色素セットを決定すると、使用する光学フィルタの種類及びその配置を決定する。情報処理部１０３は、例えば、検出部１０２の光学システムの配置を模したユーザインタフェースをユーザに提供する。ユーザは、情報処理部１０３から提供されたユーザインタフェースを用いることで、光学システムの各ソケットに配置する光学フィルタを設定していく。そして、ユーザは、自身が決定した光学フィルタの配置に従って、生体試料分析装置１００の検出部１０２における光学システムの各ソケットに、該当する光学フィルタをセッティングする。
　・第４例
　第４例では、各光学フィルタに、それぞれを一意に識別するための識別コード（識別情報保持部の一例）が付されている。識別コードは、例えば、バーコードやＱＲコード（登録商標）など、光学的に読み取り可能なコードであってよい。ユーザは、各ソケットに光学フィルタをセットすると、バーコードリーダやＱＲコード（登録商標）リーダなどの光学式読み取り機を用い、所定の順番で各ソケットにセットされた光学フィルタの識別コードを読み込む。読み込まれた識別コードは、情報処理部１０３へ入力される。情報処理部１０３は、順番に入力された識別コードから、どのソケットにどの光学フィルタがセットされたかを特定する。
　なお、第４例では、光学フィルタに加え、光学システムにおける各ソケットにも、識別コードを付してもよい。図１５に、光学フィルタとソケットとの両方にＱＲコード（登録商標）が付された場合の例を示す。図１５に示すように、光学フィルタ１１Ａ～１１Ｃのそれぞれと、ソケット１３Ａ～１３Ｃのそれぞれとの両方に、ＱＲコード（登録商標）１４Ａ～１４Ｃ、１５Ａ～１５Ｃが付されている。その場合、それぞれのＱＲコード（登録商標）を同時に読み込むことで、ユーザが順不同でソケットの識別コードと光学フィルタの識別コードとを読み込んだ場合でも、情報処理部１０３がどのソケットにどの光学フィルタがセットされたかを特定することが可能となる。
　また、第４例では、各ソケットの近傍に、各ソケットにセットされた光学フィルタの識別コードを読み込むための読み取り機が設けられてもよい。その場合、ユーザが各ソケットに光学フィルタをセットし、例えば完了ボタン（読取ボタン）を押下すると、自動的に各ソケットにセットされた光学フィルタの識別コードが読み込まれ、情報処理部１０３へ送信されてもよい。
　・第５例
　第５例では、第４例と同様に、各光学フィルタに識別コードが付されている。ユーザは、各ソケットに光学フィルタをセットすると、携帯電話やスマートフォンなどの携帯端末を用いて光学システム全体を撮影し、撮影された画像データを情報処理部１０３へ入力する。入力する方法は、例えば、メールに添付して送信する方式や、専用のアプリケーションやウェブサイトからアップロードする方式など、種々の方法が採用されてよい。情報処理部１０３は、ユーザから入力された画像データを解析することで、光学システムの各ソケットにセッティングされた光学フィルタを特定する。
　・第６例
　第６例では、各光学フィルタに、それぞれを一意に識別するための識別情報を格納したタグ（識別情報保持部の一例）が取り付けられている。タグは、ＲＦＩＤなどの非接触型であってもよいし、接触型であってもよい。また、光学システムの各ソケットには、自身にセットされた光学フィルタに取り付けられたタグに格納されている情報を読み込むためのリーダが設けられている。ユーザは、各ソケットに光学フィルタをセットすると、どのソケットにどの光学フィルタがセットされたかの情報が情報処理部１０３へ自動又は手動で入力される。
　なお、ステップＳ２０１では、光学フィルタのセッティング情報の他に、検証に使用するセットアップビーズのロット情報も、情報処理部１０３に入力されてよい。このロット情報は、ユーザが情報処理部１０３に直接入力してもよいし、携帯電話やスマートフォンなどの携帯端末を用いて情報処理部１０３に入力してもよい。
　（ステップＳ２０２）
　ステップＳ２０２では、例えば、第１の実施形態において図７を用いて説明した検証フローを実行することで、光学フィルタのセッティング状態を検証する。
　（ステップＳ２０３）。
　ステップＳ２０３では、ステップＳ２０２の検証の結果、光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する。適切でない場合（ステップＳ２０３のＮＯ）、本フローがステップＳ２０１へ戻り、光学フィルタのセッティングが再度実行される。一方、適切である場合（ステップＳ２０３のＹＥＳ）、本フローが終了され、分析・解析対象のサンプルに対する測定が実行される。
　３．第３の実施形態
　次に、第３の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。本実施形態では、第１の実施形態において図７のステップＳ１１２を用いて説明した、ユーザへ光学フィルタのセッティング状態の確認や光学フィルタのセッティングのやり直しを通知する際に、ユーザに提示される情報について、例を挙げて説明する。なお、検出部１０２の光学システムにおける光学フィルタの種類及び配置は、例えば、第２の実施形態において例示した手順により情報処理部１０３に設定されてよい。
　図７のステップＳ１１２では、ユーザに対し、「光学フィルタのセッティング状態の確認や光学フィルタのセッティングのやり直し」を指示する情報に加え、又は、当該情報に代えて、セッティング状態が適切でないと推定される光学フィルタを特定するための情報がユーザに通知されてもよい。
　セッティング状態が適切でない推定される光学フィルタを特定するための情報は、例えば、特定の光学フィルタを指し示す情報や、検証において適切でないと判定されたチャンネルに相当する光検出器までの光路及び／又はこの光路上に配置された光学フィルタを指し示す情報など、種々の情報とすることが可能である。
　図１６は、「セッティング状態が適切でない推定される光学フィルタを特定するための情報」としてユーザに提示される画面（以下、通知画面という）の一例を示す模式図である。なお、本例では、第１の実施形態におけるケース２（図１１）、すなわち、フィルタ１１－５とフィルタ１１－７とが入れ替えられている場合を例示する。
　図１６に示すように、本実施形態においてユーザに提供される通知画面では、検証において適切でないと判定されたチャンネルＣｈ２及びＣｈ３に相当する光検出器までの光路が、例えば、太線や強調色や点滅などの視覚的効果により表現される。本例では、フィルタ１１－１からチャンネルＣＨ２までの光路、及び、フィルタ１１－１からチャンネルＣｈ３までの光路が太線で表現されている。したがって、当該通知画面が提供されたユーザは、フィルタ１１－１からチャンネルＣｈ２及びＣｈ３までの光路上に位置するフィルタ１１－１、１１－４、１１－５、１１－６、１１－７のいずれか１つ以上のセッティング状態が適切でないと認識することができる。
　なお、通知画面は、例えば、情報処理部１０３に含まれる若しくは情報処理部１０３に接続されたディスプレイや、ユーザが携帯する形態端末等、ユーザが確認可能なディスプレイに表示されてよい。
　４．変形例
　上述した実施形態では、生体試料分析装置１００としてフローサイトメータを例示したが、本開示に係る技術は、フローサイトメータに限定されず、例えば、顕微鏡やイメージサイトメータなど、サンプルからの光を２以上の波長帯域の光に分波するために２以上の光学フィルタを使用する種々の分析装置に適用することが可能である。その場合、サンプルは、微小粒子に限定されず、例えば組織切片など、種々の物体とすることが可能である。同様に、テスト試料としては、セットアップビーズの代わりに、その蛍光強度と散乱光強度とが互いに異なる２種類以上の物体を使用することが可能である。
　５．ハードウエア構成
　上述した実施形態に係る情報処理部１０３は、例えば図１７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現され得る。図１７は、情報処理部１０３の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウエア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard　Disk　Drive）１４００、通信インタフェース１５００、及び入出力インタフェース１６００を有する。コンピュータ１０００の各部は、バス１０５０によって接続される。
　ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。例えば、ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムをＲＡＭ１２００に展開し、各種プログラムに対応した処理を実行する。
　ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるＢＩＯＳ（Basic　Input　Output　System）等のブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウエアに依存するプログラム等を格納する。
　ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を非一時的に記録する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。具体的には、ＨＤＤ１４００は、プログラムデータ１４５０の一例である本開示に係る各動作を実現するためのプログラムを記録する記録媒体である。
　通信インタフェース１５００は、コンピュータ１０００が外部ネットワーク１５５０（例えばインターネット）と接続するためのインタフェースである。例えば、ＣＰＵ１１００は、通信インタフェース１５００を介して、他の機器からデータを受信したり、ＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信したりする。
　入出力インタフェース１６００は、上述したＩ／Ｆ部１８を含む構成であり、入出力デバイス１６５０とコンピュータ１０００とを接続するためのインタフェースである。例えば、ＣＰＵ１１００は、入出力インタフェース１６００を介して、キーボードやマウス等の入力デバイスからデータを受信する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インタフェース１６００を介して、ディスプレイやスピーカやプリンタ等の出力デバイスにデータを送信する。また、入出力インタフェース１６００は、所定の記録媒体（メディア）に記録されたプログラム等を読み取るメディアインタフェースとして機能してもよい。メディアとは、例えばＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）、ＰＤ（Phase　change　rewritable　Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical　disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
　例えば、コンピュータ１０００が上述の実施形態に係る情報処理部１０３として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、情報処理部１０３の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、本開示に係るプログラム等が格納される。なお、ＣＰＵ１１００は、プログラムデータ１４５０をＨＤＤ１４００から読み取って実行するが、他の例として、外部ネットワーク１５５０を介して、他の装置からこれらのプログラムを取得してもよい。
　以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示の技術的範囲は、上述の実施形態そのままに限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。また、異なる実施形態及び変形例にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
　また、本明細書に記載された各実施形態における効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、他の効果があってもよい。
　なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
　サンプルに対して光を照射する照射部と、
　前記サンプルからの光を２以上の光学フィルタを用いて分波する光学システムと、
　前記光学システムにて分波された光それぞれの強度を検出する複数の光検出器と、
　前記光検出器それぞれで検出された光の強度に基づいて前記サンプルを分析する処理部と、
　を備え、
　前記処理部は、前記照射部からの光を２種類以上のテスト試料に照射した際に前記光学システムを介して前記光検出器それぞれで検出された前記テスト試料ごとの第１光強度に基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
　情報処理装置。
（２）
　前記処理部は、前記テスト試料ごとの前記第１光強度の比に基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
　前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記処理部は、前記２以上の光学フィルタのセッティングが適切である状態で、前記照射部からの光を前記２種類以上のテスト試料に照射した際に前記光学システムを介して前記光検出器それぞれで検出された前記テスト試料ごとの第２光強度の比を基準とする第１所定範囲内に、前記第１光強度の比が含まれるか否かに基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
　前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記処理部は、前記複数の光検出器のうちの２以上の光検出器で検出された前記第１光強度の平均値又は中央値に基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
　前記（１）～（３）の何れか１つに記載の情報処理装置。
（５）
　前記処理部は、前記光検出器それぞれで検出された前記第１光強度の変動係数又はロバスト変動係数にさらに基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
　前記（２）～（４）の何れか１つに記載の情報処理装置。
（６）
　前記処理部は、前記２以上の光学フィルタのセッティングが適切である状態で、前記照射部からの光を前記２種類以上のテスト試料に照射した際に前記光学システムを介して前記光検出器それぞれで検出された前記テスト試料ごとの第２光強度の変動係数又はロバスト変動係数を基準とする第２所定範囲内に、前記第１光強度の変動係数又はロバスト変動係数が含まれるか否かに基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
　前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
　前記処理部は、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切でないと判定した場合、前記２以上の光学フィルタのうちの少なくとも１つの光学フィルタのセッティング状態が適切でないことをユーザに通知する
　前記（１）～（６）の何れか１つに記載の情報処理装置。
（８）
　前記処理部は、前記光検出器それぞれで検出された前記テスト試料ごとの前記第１光強度に基づいて、セッティング状態が適切でないと推定される１以上の光学フィルタ、又は、セッティング状態が適切でないと推定される１以上の光学フィルタが配置された光路をユーザに通知する
　前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）
　前記処理部は、ユーザにより設定された前記光学システムにおける前記２以上の光学フィルタの種類及び配置に基づいて、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタ、又は、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタが配置された前記光路をユーザに通知する
　前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
　前記処理部は、前記サンプルの染色に使用された色素に応じて前記光学システムに設定する前記２以上の光学フィルタの種類及び配置の候補をユーザに提示し、前記候補の中から前記ユーザにより選択された前記２以上の光学フィルタの種類及び配置に基づいて、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタ、又は、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタが配置された前記光路をユーザに通知する
　前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
　前記処理部は、ユーザから入力された前記サンプルの染色に使用された色素に応じて前記光学システムに設定する前記２以上の光学フィルタの種類及び配置を自動的に設定し、自動的に設定された前記２以上の光学フィルタの種類及び配置に基づいて、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタ、又は、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタが配置された前記光路をユーザに通知する
　前記（９）に記載の情報処理装置。
（１２）
　前記光学フィルタそれぞれは、自身の種類を一意に識別するための識別情報を保持する識別情報保持部を有し、
　前記処理部は、前記光学フィルタそれぞれの前記識別情報保持部から取得した前記光学フィルタそれぞれの種類及び前記光学フィルタそれぞれの配置に基づいて、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタ、又は、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタが配置された前記光路をユーザに通知する
　前記（９）に記載の情報処理装置。
（１３）
　前記サンプルは、微小粒子であり、
　前記２種類以上のテスト試料は、大きさが異なる２種類以上のビーズを含むセットアップビーズである
　前記（１）～（１２）の何れか１つに記載の情報処理装置。
（１４）
　前記照射部は、所定の流路を流れる前記サンプル又は前記テスト試料に対して前記光を照射する
　前記（１）～（１３）の何れか１つに記載の情報処理装置。
（１５）
　２種類のテスト試料に対して光を照射し、
　前記２種類のテスト試料それぞれからの光を２以上の光学フィルタを用いて分波する光学システムにて分波された光それぞれの強度を検出し、
　検出された前記テスト試料ごとの前記光の強度に基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
　ことを含む情報処理方法。
（１６）
　サンプルに対して光を照射する照射部と、前記サンプルからの光を２以上の光学フィルタを用いて分波する光学システムと、前記光学システムにて分波された光それぞれの強度を検出する複数の光検出器と、を備える情報処理装置のプロセッサを機能させるためのプログラムであって、
　前記プロセッサに、前記照射部からの光を２種類以上のテスト試料に照射した際に前記光学システムを介して前記光検出器それぞれで検出された前記テスト試料ごとの第１光強度に基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定させるためのプログラム。
　１１Ａ～１１Ｃ、１１ａ～１１ｃ、１１－１～１１－１５　フィルタ
　１２ａ～１２ｃ、　光検出器
　１３Ａ～１３Ｃ　ソケット
　１４Ａ～１４Ｃ、１５Ａ～１５Ｃ　ＱＲコード（登録商標）
　１００　生体試料分析装置
　１０１　光照射部
　１０２　検出部
　１０３　情報処理部
　１０４　分取部
　Ｃ　流路
　Ｌ１～Ｌ１５　光
　Ｐ　生体粒子
　Ｓ　生体試料

Claims (16)

  1. 　サンプルに対して光を照射する照射部と、
    　前記サンプルからの蛍光を２以上の光学フィルタを用いて分波する光学システムと、
    　前記光学システムにて分波された蛍光それぞれの強度を検出する複数の光検出器と、
    　前記光検出器それぞれで検出された蛍光の強度に基づいて前記サンプルを分析する処理部と、
    　を備え、
    　前記処理部は、前記照射部からの光を２種類以上のテスト試料に照射した際に前記光学システムを介して前記光検出器それぞれで検出された前記テスト試料ごとの第１光強度に基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
    　情報処理装置。
  2. 　前記処理部は、前記テスト試料ごとの前記第１光強度の比に基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記処理部は、前記２以上の光学フィルタのセッティングが適切である状態で、前記照射部からの光を前記２種類以上のテスト試料に照射した際に前記光学システムを介して前記光検出器それぞれで検出された前記テスト試料ごとの第２光強度の比を基準とする第１所定範囲内に、前記第１光強度の比が含まれるか否かに基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記処理部は、前記複数の光検出器のうちの２以上の光検出器で検出された前記第１光強度の平均値又は中央値に基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 　前記処理部は、前記光検出器それぞれで検出された前記第１光強度の変動係数又はロバスト変動係数にさらに基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  6. 　前記処理部は、前記２以上の光学フィルタのセッティングが適切である状態で、前記照射部からの光を前記２種類以上のテスト試料に照射した際に前記光学システムを介して前記光検出器それぞれで検出された前記テスト試料ごとの第２光強度の変動係数又はロバスト変動係数を基準とする第２所定範囲内に、前記第１光強度の変動係数又はロバスト変動係数が含まれるか否かに基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 　前記処理部は、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切でないと判定した場合、前記２以上の光学フィルタのうちの少なくとも１つの光学フィルタのセッティング状態が適切でないことをユーザに通知する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  8. 　前記処理部は、前記光検出器それぞれで検出された前記テスト試料ごとの前記第１光強度に基づいて、セッティング状態が適切でないと推定される１以上の光学フィルタ、又は、セッティング状態が適切でないと推定される１以上の光学フィルタが配置された光路をユーザに通知する
    　請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 　前記処理部は、ユーザにより設定された前記光学システムにおける前記２以上の光学フィルタの種類及び配置に基づいて、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタ、又は、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタが配置された前記光路をユーザに通知する
    　請求項８に記載の情報処理装置。
  10. 　前記処理部は、前記サンプルの染色に使用された色素に応じて前記光学システムに設定する前記２以上の光学フィルタの種類及び配置の候補をユーザに提示し、前記候補の中から前記ユーザにより選択された前記２以上の光学フィルタの種類及び配置に基づいて、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタ、又は、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタが配置された前記光路をユーザに通知する
    　請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 　前記処理部は、ユーザから入力された前記サンプルの染色に使用された色素に応じて前記光学システムに設定する前記２以上の光学フィルタの種類及び配置を自動的に設定し、自動的に設定された前記２以上の光学フィルタの種類及び配置に基づいて、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタ、又は、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタが配置された前記光路をユーザに通知する
    　請求項９に記載の情報処理装置。
  12. 　前記光学フィルタそれぞれは、自身の種類を一意に識別するための識別情報を保持する識別情報保持部を有し、
    　前記処理部は、前記光学フィルタそれぞれの前記識別情報保持部から取得した前記光学フィルタそれぞれの種類及び前記光学フィルタそれぞれの配置に基づいて、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタ、又は、前記セッティング状態が適切でないと推定される前記１以上の光学フィルタが配置された前記光路をユーザに通知する
    　請求項９に記載の情報処理装置。
  13. 　前記サンプルは、微小粒子であり、
    　前記２種類以上のテスト試料は、大きさが異なる２種類以上のビーズを含むセットアップビーズである
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  14. 　前記照射部は、所定の流路を流れる前記サンプル又は前記テスト試料に対して前記光を照射する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  15. 　２種類のテスト試料に対して光を照射し、
    　前記２種類のテスト試料それぞれからの蛍光を２以上の光学フィルタを用いて分波する光学システムにて分波された蛍光それぞれの強度を検出し、
    　検出された前記テスト試料ごとの前記蛍光の強度に基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定する
    　ことを含む情報処理方法。
  16. 　サンプルに対して光を照射する照射部と、前記サンプルからの蛍光を２以上の光学フィルタを用いて分波する光学システムと、前記光学システムにて分波された蛍光それぞれの強度を検出する複数の光検出器と、を備える情報処理装置のプロセッサを機能させるためのプログラムであって、
    　前記プロセッサに、前記照射部からの光を２種類以上のテスト試料に照射した際に前記光学システムを介して前記光検出器それぞれで検出された前記テスト試料ごとの第１光強度に基づいて、前記２以上の光学フィルタのセッティング状態が適切であるか否かを判定させるためのプログラム。　
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