しかし、これまで単分子計測は、平均的な電気抵抗のみが求められるのが一般的でした。平均的な電気抵抗のみがわかるために複数の分子の識別能が低いことが生体分子識別技術の実現への課題でした。

小本祐貴助教、谷口正輝教授らの研究グループは、機械学習 を単分子計測の解析に適用することにより、単一分子由来のシグナルを高精度に識別することに取り組んでいます。本研究では従来のヒストグラム作成による平均的な電気抵抗を求めず、機械学習により溶液中の目的のDNA分子由来のシグナルのみを抽出した後に、単一分子シグナルを直接機械学習により分類することにより、電気抵抗が近く判別することが難しいシグナルの高精度な識別を実現しました。機械学習適用による単分子識別能の向上及び目的シグナル抽出の実現により、DNA修飾塩基の検出やタンパク質を構成するアミノ酸や神経伝達物質などの幅広い生体分子の新規検出技術実現への応用が期待されます。

図1　単分子計測と機械学習を用いた解析手法の概念図