| 研究課題/領域番号 |
18H05242
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
川野 聡恭 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (00250837)
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| 研究分担者 |
土井 謙太郎 大阪大学, 基礎工学研究科, 准教授 (20378798)
辻 徹郎 京都大学, 情報学研究科, 助教 (00708670)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-11 – 2023-03-31
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| キーワード | 分子流体力学 / ナノ粒子 / 一分子計測 / 機械学習 / MEMS/NEMS |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，イオン，原子，分子および荷電微粒子の電磁場下における特殊流動を統合的に究明し，分子流動科学の利導と機能発現に繋げる新学術構築を目指す．すなわち，従来の流体力学体系に「熱揺動と大偏差原理」「電気泳動，熱泳動および光圧」「機械学習による最適設計と制御」に関する知識と技術を融合する．具体的には，対電極群が付加された流体デバイスによる一分子識別に関し，in situ電流計測，シミュレーションおよびベイズ推定を高速・高精度化し，分子流体力学，ナノテクノロジーおよびAIの援用によるゲノム医療の基盤技術創成に資する．
令和元年度（平成31年度）は，機械学習に関し，音声データの時系列解析を起点とし，話者認識技術や物理的洞察からの特徴量抽出法を性能向上させる形で研究を進めた．特徴量の抽出プロセスにおいて，独自のアイデア，すなわち，物理的相似則に基づく無次元パラメータや大偏差原理による統計量の導入を試み，先導性と新規性を有する機械学習システムの構築に道筋を付けた．さらに，数10 pAの電流信号を100 kHzの高速度で取得する電気計測システムの構築に成功し，訓練を積んだ研究者でなくとも，容易かつ安定に再現性の高いビッグデータ取得が可能になった．畳み込み積分によるデータの前処理や，データの同期加算を実現し，熱揺動の物理的考察に基づくノイズ除去のみならず，ノイズに埋もれたデータの抽出をも可能とした．
また，微細加工技術によりナノスケールのダブルスリットを作製し，直径150 nmの金ナノ粒子に対して光渦による光圧操作を行うことで，ナノスリットを周期的に通過する公転運動を実現し，1秒間に19回の電流信号検出に成功した．先行研究では，100秒に1回の検出頻度であったことから単純に1900倍の効率化を達成したと言える．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
Theme 1では，ライブラリ利用による機械学習の導入・試行，ベイズ推定スキームのナノ流動への適合化を目標としていたが，機械学習ライブラリを導入し，イオン電流他の時系列解析を行い，教師あり学習によるクラス分類に成功している．種々の直径を有するナノ粒子に対しては予備実験で十分な識別性能を有することが確認できた．さらに，本研究では，ナノ粒子の狭小部通過流動現象を，可視化観察と電流計測の同時実行で解明するとの方針を堅持していたが，これによって，動画像からの突入判定をトリガーとした電流信号の同期加算処理に成功し，ノイズを期待通りに低減することができた．高S/N比の高品質ビッグデータが取得可能になり，粒子識別に向けて大きな一歩を踏み出したと言える．
Theme 2では，ガラスの透明流路を用いて流動現象の可視化を行うことで，流路内部の状況を視覚的に把握することができ，溶媒の状態や粒子の挙動を正確に捉えることが可能となった．さらに，近赤外光による光ピンセットを用いて流路中の一粒子を操作することができ，粒子を検査部に誘導するとともに検査部を往復運動させることで繰り返し電流信号を取得することが可能になった．
Theme 3では，光圧に関して，理論による定量化とナノ流路中のナノ粒子操作など，LI-MSTの原理について本質的な部分はすべて解決している．加えて，光圧と熱泳動力の協奏による選択的なナノ粒子捕捉を提案し，直径140 nmと240 nmの混合粒子系においてこれを実証した．上記に示すように，濃縮性能は当初の予定を既に達成し，光圧操作では粒子選択性も付与することが出来ている．想定を超える研究の進展があり，期待以上の成果が見込まれると考えている．
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| 今後の研究の推進方策 |
Theme 1では， Entropic Trapを利用した粒子群の間欠流動による流入数密度の制御と長鎖DNAの伸長に，再現的確率流動現象が利用できないかを模索する．これは，世界的にも成功例がなく，難しい場合には，電極あるいは光圧におけるTrappingとその動作オフによる制御系を別途作成することにし，再現的流動現象の独創的学理は，ナノギャップ電極間の粒子流解析とその制御に応用し，ローレンツ力の精密評価とともに，より高度なモデリング・シミュレーション技法に活用することにする．機械学習はライブラリを援用しつつ，教師なし学習によるクラスタリングに挑戦し，多種および未知の粒子がナノポア検査部に流入する実用的ケースに対応できるようなシステム創成に尽力する．
Theme 2では，非ガウス特性に基づく分子識別を実現するため，イオン電流とトンネル電流の同時計測を可能とするナノ流体デバイスの作製と評価を行う．そのため，等価直径がO(10) nmの分子を検出するためのナノギャップ電極を流路内部に作り込むことが必須であるから，既にその試作に取り掛かっており，克服すべき課題を抽出してきた．DNAのような鎖状高分子の場合，ナノ流路進入時にエントロピー障壁が存在し，分子を電極の設置した検査部まで輸送することの困難が想定されるが，透明なガラス基板越しに光ピンセットが可能となっており，微小分子特有の困難を克服できると期待される．
Theme 3では，引き続きLI-MSTの高機能化を進める．対象を直径がO(10) nmのウィルス粒子のサイズにスケールダウンしつつ，蛍光色素で修飾したDNAを対象とした可視化観察実験に着手しており，今後の研究開発を加速させる．これらのナノ物質に働く光圧や熱泳動力には未解明の部分もあるが，試料の選定，プラズモン増強技術，実験系の改造および理論モデルの構築を進める．
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