Biosensor based on surface molecular information of extracellular vesicles

• Project/Area Number: 23K23195
• Project/Area Number (Other): 22H01927 (2022-2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2022-2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 28050:Nano/micro-systems-related
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 龍崎 奏 北海道大学, 理学研究院, 准教授 (60625333)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 馬場 英司 九州大学, 医学研究院, 教授 (00315475)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000); Fiscal Year 2024: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2023: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2022: ¥10,140,000 (Direct Cost: ¥7,800,000、Indirect Cost: ¥2,340,000)
• Keywords: 1粒子解析 / ラマン分光法 / 細胞外小胞 / エクソソーム / ラマン分光 / ナノポアデバイス

Outline of Research at the Start

プラズモン共鳴を示す直径200 nm程の貫通孔にEVを1粒子ずつ通過させ、その際にEV表面の表面増強ラマンスペクトルを計測する。得られた1EVラマンスペクトルには、脂質やタンパク質などの複数の分子情報が反映されているため複雑なデータになっているが、本技術によって得られる膨大な1EVラマンスペクトルに対して機械学習を行うことで、正確な分子同定（ピーク帰属）を行う。そして、がん種ごとにEV表面分子組成を明らかにし、その違いからがん識別を行う。また、がん患者の血中EVを計測することで本手法の実証試験も行う。