スライド

これからの自動分析装置は？
2006/12/03
海ほたるセミナー
日本電子株式会社
®
BioMajesty
Series Line-up
JCA-BM2250
N ew
JCA-BM6010
800TPH/ELA600TPH
JCA-BM6050
1800TPH/ELA600TPH
New 1200TPH/ELA600TPH
JCA-BM9030
N ew
JCA-BM8040
4800TPH/ELA1800TPH
1200TPH for ＨｂＡ１ｃ
N ew
JCA-BM9020
1200TPH for ＨｂＡ１ｃ
®
BioMajesty 躍進の理由
微量
l 試薬費用削減同一試薬包装使用で
1/2～1/5
l 採血量削減、採血管本数削減
l ｺﾝﾄﾛｰﾙ費用削減 2/3～1/2
l 水道使用量、純水装置ｶﾗﾑ費用削減
l 廃液量削減、環境汚染削減
5㎜
高速
l 装置台数削減
l 報告時間短縮
l Latex試薬、薬物専用機削減、BMへ
搭載変更
省スペース
l 高処理能力、省スペース
μL
120
100
80
120
60
40
20
0
50
60
80
BM6050 BM2250 BM1650
80
他社A
他社B
質量分析(MS)を用いた診断マーカー探索
(メタボロミクスを中心に）
内容
l様々なOmics研究
lメタボロミクスとは
lメタボロミクスではどのように分析をする
lバイオマーカー探索例（花粉症アレルギー）
lまとめ
様々なOmics研究
DNA
Genome
Transcriptome
mRNA
Proteome
protein
O
O
O
O
N
O
Metabolome
O
O
metabolite
cell、phenotype
Cellome , Phenome
遺伝因子から環
境、因子も加味し
た結果である表現
型までを一貫して
扱う必要がある
メタボロミクスとは
l 細胞や生体内の代謝物の網羅的解析
l 実用に向けた研究として臨床診断、病因解析、品種解析、など
l 非/低侵襲の分析が可能（VS生検）
mg/ml
メタボロミクスの要求に応えるた
めには高感度で定量的な取り扱
いの出来る分析機器が必要
UV/VIS/IR
ug/ml
NMR
代
謝
量
物
pg/ml
個別診断/医療
MS
疾患病因解析
fg/ml
メタボロミクスの技術要素
大阪大学(工)福崎助教授WEBより抜粋
質量分析装置
l 網羅的探索には、スペクトル感度の高い装置が有利、
l 質量分解能（精度）が高いほうが高い定性能力
l 高速分析によりハイスループット化(多検体処理）
l飛行時間型（TOF）が有利
l高分解能
l高質量精度
l高速データ取り込み
JMS-T100LP
Metabolite Profilingの考え方
l 混合系にある代謝物を分離(HPLC、MS、NMRなど）
l 分離されたピークを定量的に扱えるようにする
l サンプル間の違いを比較
マスクロ [1 ];4 4 9 .2 0 0 0 0 ..4 4 9 .4 0 0 0 0 ; / E S I- / 2 0 0 4 0 9 3 0 to s e k iE S N 0 3
実験タイトル : E6 4 B 4 5 + 5 (S T D )
x1 0
3
強度 (2 5 00 0 )
7 .9
20
7 .0
5 .1 5 .6 6 .2
1 1 .1 1 2 .1 1 2 .8
9 .3
0
マスクロ [1 ];4 4 9 .2 0 0 0 0 ..4 4 9 .4 0 0 0 0 ; / E S I- / 2 0 0 4 0 9 3 0 to s e k iE S N 0 5
実験タイトル : E7 4 B 4 5 + 5 (S T D )
x1 0
3
強度 (2 5 00 0 )
20
5 .6
6 .1
7 .0
7 .9
1 1 .2 1 2 .1 1 2 .8
9 .2
0
0
5
経過時間 [m in ]
10
ｔR=7.0、7.9のピーク
面積の違いに注目
臨床応用を目指した
Metabolomics
1.
2.
3.
4.
5.
健常人との比較による疾病マーカーの探索
疾病マーカーによる(早期)診断
マーカーの同定、疾病の発症機構解明
早期診断情報からの予防法の開発
創薬、新規治療法の開発
東北大学NICHe量子反応工学創製講座/アサヒビールとの共同研究
花粉症患者の血漿を
用いた比較解析
l オフシーズン(10月）の血漿試料を用いて健
常人と(スギ)花粉症患者の代謝物の比較を
行った
l 花粉症患者8名、健常人8名
l アレルギー重症度を診断基準で選別
l 他の生化学的手法との相関も同時に調べた
結果
健常人、花粉症患者の分析結果から、正イオン
測定で2成分(112ピーク中）、負イオン測定で2
成分(135ピーク中）が健常人と統計的に有意差
有りと判定された
Table 2.
Comparisons between pollinosis patients and healthy volunteers
ESI Pos
High level for patients
High level for volunteers
n.s.
Total
P<0.05
ESI Neg
2 High level for patients
0 High level for volunteers
110 n.s.
112 Total
P<0.05
1
1
133
135
結果
ESI NEG peak1
3.0E-01
ESI POS peak3
2.5E-02
3.5E-01
2.0E-02
2.6E-01
相対面積
相対面積
2.5E-01
2.0E-01
1.5E-01
1.3E-01
1.0E-01
1.5E-02
1.5E-02
1.0E-02
5.0E-03
5.0E-02
4.7E-03
1.4E-02
5.4E-04
0.0E+00
0.0E+00
健常人
花粉症
健常人
ブランク
Peak9N
ESI POS peak4
3.5E-02
1.8E-01
3.0E-02
1.3E-01
1.2E-01
1.0E-01
8.0E-02
5.1E-02
6.0E-02
2.5E-02
2.5E-02
相対面積
相対面積
ブランク
Peak4P
ESI NEG peak2
1.6E-01
1.4E-01
花粉症
4.0E-02
2.0E-02
2.0E-02
1.5E-02
1.0E-02
3.2E-03
0.0E+00
5.0E-03
4.9E-03
2.5E-04
0.0E+00
健常人
花粉症
Peak14N
ブランク
健常人
花粉症
Peak5P
Figure 2. 4 compounds with significant differences (P<0.05)
ブランク
結果
得られたバイオマーカー候補と以下の指標との相関を調べた
l 有意差のあったピーク間
l 顆粒球の産生するラジカル量
l ヒスタミン遊離率
l IgE量
l アレルギー重症度診断（０，１，２，３の4段階）
Table 4. Explanation of correlation coefficient
相関係数の解釈
相関係数の絶対値
0 .0 ～ 0 .2
0 .2 ～ 0 .4
0 .4 ～ 0 .7
0 .7 ～ 1 .0
解釈
ほとんど相関関係がない
やや相関関係がある
かなり相関関係がある
強い相関関係がある
有意差のあった４ピーク間の相関
Peak4P vs Peak5P
7.0E-02
6.0E-02
A23
R=0.80
Table 5. Coefficient of correlation in 4 peaks
Peak5P
5.0E-02
A30
Peak4P
4.0E-02
Peak4P
Peak5P
Peak9N
Peak14N
R2 = 0.6368
3.0E-02
A27
2.0E-02
1.0E-02
0.0E+00
0.0E+00
A17
A16
A2
A10
A19
5.0E-03
A22
A4
1.0E-02
1.5E-02
2.0E-02
2.5E-02
3.0E-02
0.80
0.12
-0.51
Peak5P
0.037
-0.37
Peak9N
Peak14N
-0.30
3.5E-02
Peak4P
Figure 3. Peak4P VS Peak5P
l Peak4PとPeak5Pの間に強い相関関係がみられた
l Peak14Nは他の3成分と負の相関がみられた
ヒスタミン遊離率との相関関係
ヒスタミン遊離率は、抗原刺激後の白血球縣濁液
上清ヒスタミン濃度と総ヒスタミン濃度の比率
遊離率＝（上清濃度）／（上清濃度＋細胞破砕液濃度）
peak9N vs ヒスタミン遊離率
100
90
ヒスタミン遊離率%
80
70
A16
A30
R=0.64
A18
A17
A23
A22
A8
2
R = 0.4087
60
50
x
peak4P
peak5P
peak9N
peak14N
A4
A27
A10
40
30
A19
20
10
0
0.0E+00
A9
A2
A3 A1
1.0E-01
A5
2.0E-01
3.0E-01
4.0E-01
Table 7. Correlation coefficient for rate
of free histamine in serum and m/z peaks
y
ヒスタミン遊離率
ヒスタミン遊離率
ヒスタミン遊離率
ヒスタミン遊離率
r2
r
0.18 0.43
0.25 0.50
0.41 0.64
0.073 -0.27
5.0E-01
Peak9N
Figure 7. Peak9N VS Rate of free histamine
全てのピークに何らかの相関があるように思われる
IgE量との相関関係
peak9N vs sugi IgE
peak14N vs sugi IgE
80
70
80
R=-0.29
A22
70
60
50
sugi IgE U/ml
sugi IgE U/ml
60
A16
40
30
A30
20
A18
A19
A2
A4A23
A1 A3
5.0E-02
A9
R2 = 0.0863
A27
10
0
0.0E+00
R=0.62
50
40
2
R = 0.3861
30
20
10
A17
1.0E-01
1.5E-01
Peak14N
A10
2.0E-01
A5 A8
2.5E-01
0
0.0E+00 5.0E-02 1.0E-01 1.5E-01 2.0E-01 2.5E-01 3.0E-01 3.5E-01 4.0E-01 4.5E-01 5.0E-01
Peak9N
Figure 8. Peak14N VS IgE
lPeak9Nは比較的強い相関を示している
lPeak14Nは2段階で負の相関があるよう
に思われる
Figure 9. Peak9N VS IgE
Table 8. Correlation coefficient
for IgE production and m/z peaks
x
peak4P
peak5P
peak9N
peak14N
y
sugi IgE
sugi IgE
sugi IgE
sugi IgE
r2
r
0.14 0.37
0.024
0.15
0.39 0.62
0.086 -0.29
アレルギー重症度診断との
相関関係
peak5P vs 総合重症度
peak9N VS 総合重症度
3.5
3.5
3
3
R=0.53
2.5
2
R = 0.2776
総合重症度
総合重症度
2.5
2
1.5
1.5
1
0.5
0.5
0
Peak9N
2
R = 0.3214
2
1
0.0E+00 5.0E-02 1.0E-01 1.5E-01 2.0E-01 2.5E-01 3.0E-01 3.5E-01 4.0E-01 4.5E-01 5.0E-01
R=0.57
0
0.0E+00
1.0E-02
2.0E-02
3.0E-02
4.0E-02
5.0E-02
6.0E-02
7.0E-02
Peak5P
Figure 10. Peak9N VS Severity
Figure 11. Peak5P VS Severity
Table 9. Correlation coefficient
for severity and m/z peaks
x
peak4P
peak5P
peak9N
peak14N
y
r2
severity
severity
severity
severity
r
0.26 0.51
0.32 0.57
0.28 0.53
0.27 -0.52
l全てのピークに相関があるように思われる
l相関の程度に大きな違いはない
Correlation for cytokines
Peak4P VS IL-6
35
30
Table 8. Correlation coefficients for
IL-6 in plasma and MS markers
R=0.64
IL-6
25
R2 = 0.4089
20
15
10
5
0
0.0E+00
5.0E-03
1.0E-02
1.5E-02
2.0E-02
2.5E-02
3.0E-02
3.5E-02
MS marker
Peak4P
Peak5P
Peak9N
Peak14N
Cytokine
IL-6
IL-6
IL-6
IL-6
r
0.64
0.57
0.37
-0.54
Peak4P
Figure 6. Peak4P VS IL-6
1.
2.
3.
Peak4P have relatively strong correlation for IL-6
MS markers seems no or less correlation for other cytokines
(IL-1β, IL-4, IL-5, IL-12, TNF-α)
Some person have high values because of individual’s problem
PCA結果
blank
y
tl h ers
e a nt e
H u
l
vo
Po
s
o
n
lli
i
at
p
s
ts
n
ie
Figure 12. Principle Component Analysis by 4 compounds (P<0.05)
まとめ
l 今回検討を行った花粉症アレルギーの場合にお
いて、健常人と統計上有意に異なるバイオマー
カー候補が見つかった
l 見つかったバイオマーカー候補と他の指標との
相関を調べることによってマーカー候補の生体
内での機能を類推できる情報が得られる
l このようなバイオマーカー候補を用いることによ
り早期診断や治療効果の確認などの臨床目的
に応用できる可能性がある
l また、バイオマーカーは疾患の原因、または結果
として現われると考えられるので、疾患自体の研
究に非常に役立つと考えられる

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