Non-invasive monitoring of intra-brain drug concentration using near-infrared spectroscopy (chemical NIRS)

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近赤外線(NIR)を用いてアセトアミノフェンの粉末と水（H2O）を700～2400 nmの波長域において別々に測定したところ、アセトアミノフェン固有のバンドが多数確認されたため、物質の局在確認のためのNIRS測定の対象には十分になりうると考えられた。次に、アセトアミノフェンの粉末に水をドロップする方法でスペクトルの形状変化の観察を続けた結果、アセトアミノフェン固有のバンドの追跡は水溶液中でも可能であることが確認できた。次にアセトアミノフェン水溶液をサンプルとしてアセトアミノフェン濃度を1％～0.01％に可変して調べたところ、十分に検量可能であることを確認した。特に1850～1950 nm付近の波長が最も特徴的であり、この波長域で検量線を引くと十分に定量可能レベルであることが確認された(R2＝0.999程度)。しかしながら、非侵襲的な脳測定に応用するには、人体組織の透過性が高いいわゆる「生体の窓」領域（700～1000 nm）の波長を対象にした再検討が必要と考えられた。追加的検討の結果、873 nm付近の波長域が測定に利用可能と期待された。アセトアミノフェン濃度が0.01％の場合にはこの波長域において水と差があることが認められたため、アセトアミノフェン濃度の定量は困難な可能性があるものの、アセトアミノフェン分子の存在の有無の判定には利用できる可能性があると考えられた。また、過去のMRSを用いた測定結果と比較したところ、NIRSを用いた方法のほうが若干高感度で測定できるものと推測された。加えて、将来的に予定されているdeep learning手法に関連して、NIRS信号のノイズ除去・物質特定を行うための深層学習モデルについて、系列データに基づいたモデルを中心に最新の手法に関する調査を進めた。