学習型AIセンサシステムによる迅速・網羅的細菌検出と同定

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本年度では、網羅的な単一粒子検出法の構築とマイクロ流体の電子制御システム開発を進めた。(1)では、単一検体の網羅的検出を目的として、界面活性剤と圧力駆動の活用による単一検体センシング法の構築を行った。本センシングでは、検体の分散性向上のために界面活性剤を検討した。ここでは、細菌は界面活性剤により化学的に破砕されることがあるため、単一検体センシングに影響がない界面活性剤の濃度を検討した。圧力駆動と組み合わせて単一検体をポア内へ導入することにより、混合検体の各検体が混合比に近い比率でポアに導入されることを確認した。機械学習を駆使して、各検体をセンシングしたパルスデータから分類モデルを構築して、ポアを通過する混合検体を識別した。ポアを通過する検体の光学観察に基づき、パルス識別精度を検証したところ、混合検体中の単一検体を77％の精度で識別できることを実証した。(2)では、パルス識別結果に基づき単一検体をソーティングすることを目的として、マイクロ流体中でのソーティングに向けた電子制御システムを構築した。ソーティングはセンシングで生じたパルスに対して行い、マイクロ流体へ圧力を瞬間的に印加することで対象とする単一検体を分離することを想定している。本年度では、取得済みのセンシングデータ(ダミーパルス)をモデルとして、プログラム開発と圧力装置制御に関する検討を行った。本段階では、パルスの強度に基づきパルス検出を行い、検出されたパルスに対して圧力印加することを想定して、初期的な検討を進めた。上記検討により、①センシングデータ中のリアルタイムに自動検出して、②検出パルスに応答して圧力印加のオン・オフが可能なシステムを構築した。