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

• 研究課題/領域番号: 25K12247
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分55060:救急医学関連
• 研究機関: 山梨大学
• 研究代表者: 吉村 健太郎 山梨大学, 大学院総合研究部, 講師 (70516921)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2028年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: メタボロミクス / 機械学習 / ダイレクト質量分析

研究開始時の研究の概要

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。