| 研究課題/領域番号 |
22K19892
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分90:人間医工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 北海道大学 (2023)
東京大学 (2022) |
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研究代表者 |
長島 一樹 北海道大学, 電子科学研究所, 教授 (10585988)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 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 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2023年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 呼気診断 / アンサンブル解析 / 匂いセンシング / 人工嗅覚センサ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
生体ガスセンシングは生体化学情報を非侵襲で収集するための有望な手法であるが、多くのマーカー分子は日常活動による代謝に強い影響を受けてその濃度を変化させるため、その適用範囲は極めて限定的である。本研究では、１）生体ガス成分分析データを機械学習により解析することで生体ガス中における多成分マーカー分子群の連動的挙動に基づく生体化学情報収集の原理構築を行うと共に、２）集積化分子認識センサデバイスにより環境変動に影響されない堅牢な呼気診断技術の実現を目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、成分分析から得られる数千の膨大な匂い分子データに対して機械学習による相関付けを行い、呼気センシングによる生体状態モニタリングの可能性を探索した。環境変動に強いマーカー分子群の連動的な濃度変化挙動（アンサンブル性）に基づいて血糖値レベルを判定すると共に、集積化分子認識センサデバイスにより得られたデータに対しても同原理が適用可能なことを示すと共に、環境変動耐性を備えた堅牢な呼気センシングの原理実証に成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究成果の学術的意義は、単一マーカー分子の高感度・高識別検出を目指す従来生体ガスセンシング研究の延長では実現困難な変動環境下における堅牢な生体化学情報の収集・モニタリング機能を実証した点にある。また研究成果における社会的意義は、得られた成果により生体ガスから化学情報を収集・利用する道筋が示され、生体ガスセンシングを介して従来血液検査からしか得られなかった生体化学情報を非侵襲で収集する技術へと展開が期待される点にある。
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