ナノポア技術と機械学習を用いた新たな微生物迅速診断検査系の確立

ナノポア技術は、直径100nmから10μmの貫通孔を通過する1個の粒子のイオン電流―時間波形を計測する技術である。イオン電流―時間波形は、粒子の体積、形態、表面電荷の情報を持つため、波形パターンの機械学習により、微生物を高精度に検出する検査系への応用が期待されている。本研究では、ナノポア技術と機械学習の融合システムを用いて、短時間で高精度に微生物（ウイルス・細菌）を検出する検査系の確立することを目標に、以下の2点に焦点を当てる。① 培養細菌を用いたイオン電流―時間波形でナノポアによる細菌の検出が可能であることを明らかにする。② 感染症患者の臨床検体を用いて、ナノポアで原因微生物（ウイルス・細菌）の検出を行い、point-of-care testingとして原因微生物を迅速に同定できるかを明らかにする。令和4年度は、①前年度に収集した菌株のパルス波形を用いて識別器を作成、②臨床検体におけるパルスの測定を行った。前年度に収集したパルス情報から、E.coli、K.pneimoniae、Ps.aeruginosaを85%から90%の精度で識別できる識別器の作成に成功した。今後、識別器の精度をvalidation cohortを用いて検証する予定である。また、臨床検体として収集された細菌尿を用いた、臨床検体におけるパルス測定においては、測定する尿検体の前処理を濃度や強雑物除去の工程を何段階かに設定して、テストし、イオン電流-時間波形が収集できる設定が存在することを確認した。現時点では、臨床検体はモジュールの孔が閉塞することが多く、プロトコルの最適化のために条件の再調整を要する。培養検体を用いた識別器の作成が完了しており、順調な進捗である

ナノポア技術は、直径100nmから10μmの貫通孔を通過する1個の粒子のイオン電流―時間波形を計測する技術である。イオン電流―時間波形は、粒子の体積、形態、表面電荷の情報を持つため、波形パターンの機械学習により、微生物を高精度に検出する検査系への応用が期待されている。本研究では、ナノポア技術と機械学習の融合システムを用いて、短時間で高精度に微生物（ウイルス・細菌）を検出する検査系の確立することを目標に、以下の2点に焦点を当てる。① 培養細菌を用いたイオン電流―時間波形でナノポアによる細菌の検出が可能であることを明らかにする。② 感染症患者の臨床検体を用いて、ナノポアで原因微生物（ウイルス・細菌）の検出を行い、point-of-care testingとして原因微生物を迅速に同定できるかを明らかにする。令和4年度は、①前年度に収集した菌株のパルス波形を用いて識別器を作成、②臨床検体におけるパルスの測定を行った。前年度に収集したパルス情報から、E.coli、K.pneimoniae、Ps.aeruginosaを85%から90%の精度で識別できる識別器の作成に成功した。今後、識別器の精度をvalidation cohortを用いて検証する予定である。また、臨床検体として収集された細菌尿を用いた、臨床検体におけるパルス測定においては、測定する尿検体の前処理を濃度や強雑物除去の工程を何段階かに設定して、テストし、イオン電流-時間波形が収集できる設定が存在することを確認した。現時点では、臨床検体はモジュールの孔が閉塞することが多く、プロトコルの最適化のために条件の再調整を要する。培養検体を用いた識別器の作成が完了しており、順調な進捗である