| Project/Area Number |
23K17186
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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 90110:Biomedical engineering-related
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
川嶋 大介 千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (10813785)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
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| Keywords | 電気トモグラフィ / イオンチャネル / 逆問題解析 / ナノスケール / ナノギャップ電極 / 創薬 |
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| Outline of Research at the Start |
イオンチャネルは臓器機能や疾患と密接に関係していることから、イオンチャネルを標的とした薬剤創出は高い関心を集めている。しかし、有効的な薬効評価の基盤技術が未熟であることから、真に有効性を示す薬剤創出の機運は低い。そこで、本研究課題では、非侵襲なイメージング法である電気トモグラフィ(ET)法をもとに、ナノギャップ多電極センサを利用したナノスケールのイメージングを可能とするnano-ET基盤技術を提案し、イオンチャネル構造変化のイメージング技術開発のための基礎研究を実施する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、非侵襲なイメージング法である電気トモグラフィ(ET)法をもとに、ナノギャップ多電極センサを利用したナノスケールのイメージングを可能とするnano-ET基盤技術を提案し、イオンチャネルのイメージング技術開発のための基礎研究を実施するものである。具体的な研究内容は以下の通りである。 2023年度では、「ナノギャップアレイ電極センサの開発」をサブテーマとして研究開発を実施した。ナノスケールのイメージングをET法で実現するには、非常に狭い領域に電極を複数設置し、アレイ化する必要がある。そこで、石英ガラス基板上に複数電極を同心円状等間隔に並べたナノギャップアレイ電極センサの開発に取り組んだ。
FEMによる電磁場数値解析を利用し、隣接する電極および伝送線路による電磁場の影響を計算し、高精度なインピーダンス計測のためのセンサ設計を実施した。なお、インピーダンス計測範囲は数MHzまでを想定した。本数値解析により、高精度なインピーダンス計測が可能なセンサ設計指針をたてた。また、現状、サブマイクロメートルのギャップが製作限界であったため、最大電極間距離（今回の場合同心円状のアレイ電極なので対向電極）を1μmとして電極アレイを構成することとした。最大ギャップは1μmではあるが、トモグラフィによる画像再構成によりナノメートルスケールのイメージングが可能となる。
現在は、上記設計に基づき製作中であり、次年度初め頃には完成する見込みである。このセンサ上に流路チップを設けて細胞輸送を可能とする一連のシステムを構築する。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
ナノスケールイメージングに向けたセンサ製作が進んでおり、その他の実験系は用意済みであるため、次年度実施予定の実験準備が整っている状態であるため。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度では、電気トモグラフィによるナノスケールのイメージングに関する実験を実施し、画像再構成によりイオンチャネルに関するイメージングを実施する。必要に応じて、より高解像度な画像再構成法の検討、センサ設計の見直しをして、より高精度なイメージングを目指す。
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