| Project/Area Number |
22K19892
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 90:Biomedical engineering and related fields
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| Research Institution | Hokkaido University (2023)
The University of Tokyo (2022) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
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| Keywords | 呼気診断 / アンサンブル解析 / 匂いセンシング / 人工嗅覚センサ |
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| Outline of Research at the Start |
生体ガスセンシングは生体化学情報を非侵襲で収集するための有望な手法であるが、多くのマーカー分子は日常活動による代謝に強い影響を受けてその濃度を変化させるため、その適用範囲は極めて限定的である。本研究では、１）生体ガス成分分析データを機械学習により解析することで生体ガス中における多成分マーカー分子群の連動的挙動に基づく生体化学情報収集の原理構築を行うと共に、２）集積化分子認識センサデバイスにより環境変動に影響されない堅牢な呼気診断技術の実現を目指す。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this research, we used machine learning to correlate the large amount of data on thousands of odor molecules obtained from component analysis, and explored the possibility of monitoring biological conditions using exhaled breath sensing. The blood sugar level is determined based on the interlocking concentration change behavior (ensemble property) of a group of marker molecules that are resistant to environmental changes, and the same principle can also be applied to data obtained by integrated molecular recognition sensor devices. In addition to demonstrating this, we also successfully demonstrated the principle of robust exhalation sensing that is resistant to environmental fluctuations.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
研究成果の学術的意義は、単一マーカー分子の高感度・高識別検出を目指す従来生体ガスセンシング研究の延長では実現困難な変動環境下における堅牢な生体化学情報の収集・モニタリング機能を実証した点にある。また研究成果における社会的意義は、得られた成果により生体ガスから化学情報を収集・利用する道筋が示され、生体ガスセンシングを介して従来血液検査からしか得られなかった生体化学情報を非侵襲で収集する技術へと展開が期待される点にある。
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