大阪大学産業科学研究所の川合知二特任教授・筒井真楠准教授・有馬彰秀特任助教（常勤）・鷲尾隆教授と、東京工業大学物質理工学院応用化学系の大河内美奈教授らの研究グループは、ナノポアセンサとAI技術を融合させた新しい1粒子検出法を用いて、インフルエンザウイルスの型(A型,B型,A亜型)を高精度に識別することに成功しました。

従来、インフルエンザの型判定は、イムノクロマト検査キットに現れるマーカーの有無を、熟練者が目視で判断する形式で行われており、ウイルス数が少ない感染初期の段階では判定が難しいだけでなく、その的中率は個人の能力にも依存していました。今回、川合特任教授らの研究グループは、極薄窒化シリコン膜中に開けられたナノ細孔（ナノポア） を通るイオン電流を計測するナノポア法を用いて、インフルエンザウイルスを1個レベルで検出しました （図1） 。そして、機械学習によるパターン認識 技術をイオン電流 シグナルの解析に応用しました。

その結果、インフルエンザウイルス粒子1個で72％,20個以上の検出で95％以上の精度で型判定が可能であることを実証しました。これにより、検査者の能力に依存しない、感染初期でのインフルエンザウイルス型判定の実現が期待されます。

本研究成果は、英国科学誌「Scientific Reports」に、11月2日（金）（日本時間）に公開されました。

図1　ナノポアによるインフルエンザウイルス粒子検出

現在、臨床現場におけるインフルエンザウイルスの型判定は、1対1の抗原抗体反応 を基盤とするイムノクロマトグラフィー で行われています。当該手法は簡便である一方で、その識別精度が人に依存する点や、感染初期における低濃度なウイルス条件では検出が困難になるという課題がありました。

今回、川合特任教授らの研究グループでは、ナノポアセンシングの単一粒子検出能という究極の感度を用いて、インフルエンザウイルスの検出を行いました。さらにそのシグナル解析では、従来利用されてきた波形の高さや幅だけではなく、シグナルの立ち上がり角度や尖り具合(尖度)などの特徴量を利用しました。この高次元解析を、AI技術を用いることにより、人間の目ではもはや判別不可能なシグナルのわずかな違いも判別できるようになり、今回の成果へと繋がりました。

本研究成果により、判定する人の能力に依存しない、感染初期でのインフルエンザの型判定が可能になり、患者の負担軽減やウイルス感染の拡大抑止が期待されます。また、本手法はインフルエンザのみならず、あらゆるウイルス種への応用が可能な原理を有しており、従来の1種類のウイルス同定のみに限定されている現状の検査キットの性能を大きく超える、多項目ウイルス検査の実現が期待されます。

本研究成果は、2018年11月2日（金）に英国科学誌「Scientific Reports」（オンライン）に掲載されました。
タイトル：“Selective detections of single-viruses using solid-state nanopores”
著者名：A. Arima, M. Tsutsui, I. H. Harlisa, T. Yoshida, M. Tanaka, K. Yokota, W. Tonomura, M. Taniguchi, M. Okochi,T. Washio, T. Kawai

なお、本研究は、総合科学技術・イノベーション会議が主導する革新的研究開発推進プログラム（ImPACT）の一環として実施したものです。