| 研究課題/領域番号 |
22K14581
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分28050:ナノマイクロシステム関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
嶋田 泰佑 名古屋大学, 工学研究科, 助教 (00850140)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 細菌 / 学習型AIセンサシステム / 単一細菌センシング / ポアセンサ / 機械学習 / マイクロポア / センサシステム / 細菌種識別 / 学習型センサ / 界面活性剤 / マイクロ流体 / ソーティング / 単一細菌検出 / 機械学習解析 / データ強化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
細菌感染症は薬剤耐性化によりその脅威が加速しつつあり、種々の領域において迅速な細菌検出と同定が強く求められる。センサ技術はその要求を満たす候補であるが、多種多様な標的細菌をカバーするためには対応するレセプターを多数必要とする技術的な課題がある。本研究では、レセプターを必要としない学習型AIセンサシステムにより、迅速で網羅的な細菌検出とデータ駆動型の同定法を創出する。そのために、単一細菌のセンシングから機械学習によるビッグデータ解析・超高精度推定、ソーティングによる推定用データの蓄積までの一気通貫した革新的システムを創製し、多種多様な細菌をカバーできる迅速検出と同定を実現する。
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| 研究成果の概要 |
細菌感染症は世界的に主要な死因の一つであり、加速する薬剤耐性化はその脅威を増大させる。マイクロ・ナノ構造体を利用したセンサは迅速な細菌検出と同定を実現することが可能な技術的な候補であるが、多種多様な標的細菌をカバーするためには対応するレセプターを多数必要とするという課題がある。本研究では、レセプターを必要としない学習型AIセンサシステムにより、迅速で網羅的な細菌検出とデータ駆動型の同定法を創出する。そのために、単一細菌のセンシングから機械学習によるビッグデータ解析・超高精度推定が可能な革新的システムを創製して、様々な細菌の迅速検出と同定を実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
単一細菌細胞の物理的な特性を反映したパルスセンシングを基軸とした、データ駆動的な細菌種の同定が可能な独自システムを開発する。本システムによりレセプターを必要としない学習型センサという新規概念を創造して、レセプターレスな細菌検出・同定技術を創出する。本研究成果は、レセプターに依存したセンサによる標的細菌の同定にパラダイムシフトを起こし、学習型センサによる迅速・網羅的検出とデータに基づく同定への大転換をもたらす。
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