| Project/Area Number |
20H00663
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 90:Biomedical engineering and related fields
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| Research Institution | Kyoto Institute of Technology |
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Principal Investigator |
Noda Minoru 京都工芸繊維大学, 電気電子工学系, 教授 (20294168)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山門 穂高 京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (10378771)
澤村 正典 京都大学, 医学研究科, 助教 (60852423)
島内 寿徳 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 准教授 (10335383)
寒川 雅之 新潟大学, 自然科学系, 准教授 (70403128)
福澤 理行 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 准教授 (60293990)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥44,980,000 (Direct Cost: ¥34,600,000、Indirect Cost: ¥10,380,000)
Fiscal Year 2023: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
Fiscal Year 2022: ¥10,400,000 (Direct Cost: ¥8,000,000、Indirect Cost: ¥2,400,000)
Fiscal Year 2021: ¥16,250,000 (Direct Cost: ¥12,500,000、Indirect Cost: ¥3,750,000)
Fiscal Year 2020: ¥12,220,000 (Direct Cost: ¥9,400,000、Indirect Cost: ¥2,820,000)
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| Keywords | 診断用チップ / プリオン様タンパク質 / バイオセンサ / 脂質膜 / αシヌクレイン / リポソーム / アミロイドβ / 統計解析 / 診断チップ / 機械学習 / パーキンソン病 |
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| Outline of Research at the Start |
申請者らは、人間の脳髄液中、さらには血液中で異なる各種のプリオン様タンパク質を特異的・超高感度に検出するため、その生化学的機序を明らかにするとともに、特異的・超高感度に検出できるバイオセンサ技術を創成することが大きな目的である。そのために本研究では、プリオン様タンパク質との相互作用性を格段に向上しうる脂質膜関連技術、高感度検出と同時に異なる複数種プリオン様タンパク質を検出できる電気電子的物理センサ基盤技術を検討する。さらにセンシング認識分子となる各種脂質膜リポソームとの最適な反応条件を検討するために機械学習の適用を進める。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study aims to realize ultra-early diagnosis of various dementias and diagnosis using easily obtained body fluids (blood), and conducted basic studies on highly reproducible diagnostic markers for diagnosis and treatment effectiveness evaluation, and new pathological diagnostic sensor systems that enable ultra-early diagnosis using these markers. By specific detection of dementia-causing protein a-synuclein, Ab, we confirmed the effectiveness of a lipid membrane with gangliosides of controlled composition, increased the sensitivity by about two orders of magnitude (equivalent to ~10 fM) with a cantilever, examined the dimensions and shape of nanostructures with an LSPR sensor, and increased the sensitivity to detect the fibril at 27 pM against the target ~1 pM by using the self-template effect. We also collected data using the LSPR multi-cell compatible scanning spectroscopic measurement system, and investigated a system that can comprehensively verify statistical learning models.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は、様々な認知症の原因とされるアミロイドを高感度に超早期に検出して、診断、治療に活用するために、その生化学的機序、それに応じた最適な測定技術・条件の導出から実用化研究に至る学術的な基盤を得ることを目指した。そのために従来の分子生物学的研究の手法のみを用いた研究展開に留まらず、同法に有効なマイクロセンサ工学技術を具体的に融合させた我々独自の新しい技術を考察、実施して得られた研究成果には十分な学術的意義があると考える。認知症の原因物質を高感度に超早期に検出し、診断・治療に役立たせ得る本研究で得られた基礎的な研究基盤・成果は、更なる実用化を目指す現時点でおいて有意な社会的意義を有すると考える。
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