ダイレクト質量分析を用いたメタボロミクスによる感染症の超迅速スクリーニング

• Project/Area Number: 25K12247
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 55060:Emergency medicine-related
• Research Institution: University of Yamanashi
• Principal Investigator: 吉村 健太郎 山梨大学, 大学院総合研究部, 講師 (70516921)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2028: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: メタボロミクス / 機械学習 / ダイレクト質量分析

Outline of Research at the Start

本研究では、独自開発のリキッドプローブイオン化質量分析（Liquid Probe Ionization Mass Spectrometry: LPI-MS）を用い、1 uL以下の液性検体から得られる脂質や代謝産物のプロファイルをハイスループットで測定する方法論を確立する。得られたマススペクトルは病態ごとに分類・蓄積し、機械学習（SVM、ロジスティック回帰等）により感染の有無を高次元で判別するアルゴリズムを構築する。プローブ構造や電圧条件の最適化、オートサンプラーの制御系開発も並行して行い、全構成要素を統合した検査システムを構築・検証する。