大阪大学産業科学研究所の筒井真楠准教授・川合知二招聘教授・鷲尾隆教授・黒田俊一教授と、名古屋大学工学研究科の有馬彰秀特任助教・馬場嘉信教授による共同研究グループは、ナノポアセンサとAI技術を融合させた1粒子検出法を用いて、代表的な呼吸器感染性ウイルス5種(コロナウイルス、アデノウイルス、RSウイルス、A型およびB型インフルエンザウイルス)を高精度に識別することに成功しました。

新型コロナウイルス感染症に関する報道でよく知られるように、従来ウイルス感染症の判定は、PCRやイムノクロマト検査キットで判断されていました。しかし、これらの手法では、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、判定に必要な時間や、キット作製にウイルスの抗体が必要など、様々な問題を有していました。

今回、本研究グループは、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、各ウイルス粒子を1個レベルで検出しました。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、ウイルス粒子1個で71%、25個以上の検出で99%以上の精度でウイルス種判定が可能であることを実証しました。これにより、一回の検査でどの感染症かを特定することが可能な、全く新しいアプローチのウイルス診断法の実現が期待されます。

本研究成果は、米国科学誌「ACS Sensors」に、9月16日(金)(米国時間)に公開されました。( https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssensors.0c01564 )

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。

図1　ナノポアによる単一ウイルス粒子検出

現在、臨床現場におけるウイルス感染の判定は、対象となるウイルスの遺伝子を増幅させるPCR(ポリメラーゼ連鎖反応 )法や、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。これらの手法はそれぞれ精度と迅速性の観点から非常に優れた手法であるものの、PCR法は判定まで一定の時間が必要であり、さらには対象のウイルス由来の特徴的な遺伝子情報が必要です。一方イムノクロマトグラフィーでは、キットの作製にはウイルスの抗体が必要であり、さらにその識別精度が人に依存するという課題がありました。

今回、本研究グループでは、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、代表的な呼吸器感染症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、波形の高さや幅、尖り具合(尖度)などの形状に関する特徴量の他、シグナルを分割した際の各領域の値に着目しました。AI技術を用いることにより、これらの特徴量を利用した高次元解析を行ったことで、従来のナノポアセンシングを凌駕した今回の成果へと繋がりました。

本研究成果により、多項目のウイルスに対し、感染初期でのウイルス感染証の原因特定が可能になり、感染の早期発展を通したウイルス感染の拡大抑止が期待されます。さらに、症状の類似した感染症に対しても、ウイルス粒子の物理的な特性に基づく人依存性のない判定へと繋がると考えられます。本手法の発展により、従来の1種類のウイルス同定のみに限定されている検査キットの性能を大きく超えた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、2020年9月16日(水)に米国科学誌「ACS Sensors」(オンライン)に掲載されました。

タイトル:"Digital Pathology Platform for Respiratory Tract Infection Diagnosis via Multiplex Single-Particle Detections"
著者名:Akihide Arima, Makusu Tsutsui, Takeshi Yoshida, Kenji Tatematsu, Tomoko Yamazaki, Kazumichi Yokota, Shun’ichi Kuroda, Takashi Washio, Yoshinobu Baba, Tomoji Kawai
DOI: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssensors.0c01564

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。