核酸アプタマーと機械学習を利用する血液凝固因子欠損症の高精度迅速診断

• Project/Area Number: 24K01507
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 34020:Analytical chemistry-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 吉本 敬太郎 東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授 (60392172)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 冨田 峻介 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 主任研究員 (50726817)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2026: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000); Fiscal Year 2025: ¥7,020,000 (Direct Cost: ¥5,400,000、Indirect Cost: ¥1,620,000); Fiscal Year 2024: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
• Keywords: 核酸 / 血液凝固疾患 / 診断 / 機械学習 / アプタマー

Outline of Research at the Start

血液凝固異常症は血液凝固因子の一つ又は複数因子の先天・後天的な異常が引き起こす血性慢性疾患であり、様々な要因・症状の患者が存在する。現検査法は異常因子の特定に要する時間やコストに課題があり、さらに特定困難な因子や診断困難な軽度や無症状の患者も存在する。このような背景のもと、分子認識型核酸（核酸アプタマー）の獲得と同分子の構造最適化の研究実績を有する東大・吉本と、機械学習を利用する分析手法の研究開発の実績をもつ産総研・冨田らが協力し、血液凝固関連因子欠損症の「血液中で1ないしは２つの凝固分子が欠損」という状態を、迅速かつ高精度にワンステップで識別する新規分析手法の構築を試みる。