低磁場核偏極NMRと深層学習によるon siteメタボローム診断

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20K21873
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分90:人間医工学およびその関連分野
• 研究機関: 北海道大学
• 研究代表者: 松元 慎吾 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (90741041)
• 研究期間 (年度): 2020-07-30 – 2022-03-31
• キーワード: NMR / 核偏極 / 代謝 / メタボローム

研究成果の概要

常温低磁場核偏極技術によりNMR信号の数万倍の高感度化により、生検中の代謝物群をまとめて励起し、NMR測定する高速メタボローム診断法の開発を行った。1.5T NMR装置における13C NMR信号が最大7万倍励起まで大幅に向上し、数10μMの濃度の代謝物が13C NMRで検出可能となった。一方でコロナ禍での研究制限と初年度の装置故障による遅れが響き、LC/TOF-MSによる疾患特有の代謝変容の同定は既知の疾患マーカー代謝物群に留まった。誘導体化したカルボン酸を含む代謝物群を、フロー方式でサンプル注入、超偏極誘導、分極移動、後処理までの全プロセスの組込み型マイコンによる自動化システムを構築した。

自由記述の分野

情報科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

多くの疾患は何からの代謝変容を伴い、血液や尿中に含まれる数百種類の代謝物濃度を網羅的に計測するメタボローム解析により、多様な疾患が特定できることは無数の臨床研究報告からも自明である。一般にメタボローム解析には質量分析や高分解能NMRなどの大掛かりな装置と、数時間に及ぶ測定時間、煩雑なデータ解析が必要であり汎用の臨床検査ツールとしての利用には至っていない。本研究は、臨床現場で網羅的な疾患検出に繋がる高速メタボローム診断法の基盤技術を創出する。