学習型AIセンサシステムによる迅速・網羅的細菌検出と同定
| Project/Area Number |
22K14581
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 28050:Nano/micro-systems-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
嶋田 泰佑 名古屋大学, 工学研究科, 助教 (00850140)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | マイクロポア / センサシステム / 単一細菌センシング / 機械学習 / 細菌種識別 / 細菌 / 学習型センサ / 界面活性剤 / マイクロ流体 / ソーティング / 単一細菌検出 / 機械学習解析 / データ強化 |
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| Outline of Research at the Start |
細菌感染症は薬剤耐性化によりその脅威が加速しつつあり、種々の領域において迅速な細菌検出と同定が強く求められる。センサ技術はその要求を満たす候補であるが、多種多様な標的細菌をカバーするためには対応するレセプターを多数必要とする技術的な課題がある。本研究では、レセプターを必要としない学習型AIセンサシステムにより、迅速で網羅的な細菌検出とデータ駆動型の同定法を創出する。そのために、単一細菌のセンシングから機械学習によるビッグデータ解析・超高精度推定、ソーティングによる推定用データの蓄積までの一気通貫した革新的システムを創製し、多種多様な細菌をカバーできる迅速検出と同定を実現する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度では、(1)異電荷細菌の計測システムと(2)機械学習による単一細菌識別を達成した。
(1)では、泳動方向の異なる細菌を検出することができる計測システムを構築した。プラスからマイナス方向に細菌は泳動されると想定していたが、細菌種によってはマイナスからプラス方向に流れるものがあるという課題に直面した。そこで、電気的に分離された二つのマイクロポアを有するセンサデバイスを新たに開発して、二つの電気泳動方向を同時に計測することができるシステムを構築した。臨床的に重要な細菌をモデルとしてセンシングを行ったところ、緑膿菌や大腸菌はプラスからマイナス方向、アシネトバクターと黄色ブドウ球菌はマイナスからプラス方向の電気泳動に基づき、パルスとして単一細菌を検出可能であることを確認した。
(2)では、(1)で検出したパルスの特徴量抽出と機械学習による分類を行うことで、単一細菌の識別を進めた。具体的には、プラスからマイナス方向とマイナスからプラス方向の電気泳動方向に基づき二つのグループに分けて、特徴量抽出では、パルスの高さや幅などに関わる10種類の特徴量を各パルスから抽出した。そして、各泳動方向グループのパルス特徴量を機械学習することで、分類モデルを構築した。当該モデルによって、プラスからマイナス方向では96.6%、マイナスからプラス方向では84.6%で単一パルスを分類可能であることを実証した。
前処理を含めた単一細菌センシングから細菌種の識別までのワークフローは20分程度で実施可能であることを確認している。これらの結果から、電気的なセンシングに基づき細菌種を迅速に分類可能なセンサシステムの開発に成功した。
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Report
(2 results)
Research Products
(18 results)
