2018 Fiscal Year Annual Research Report
近赤外多波長LEDを用いた試薬レス透析液廃液多成分連続モニタシステムの開発
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18H03514
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
田中 志信 金沢大学, フロンティア工学系, 教授 (40242218)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小川 充洋 帝京大学, 理工学部, 准教授 (30322085)
野川 雅道 公立小松大学, 保健医療学部, 准教授 (40292445)
五十嵐 朗 藍野大学, 医療保健学部, 教授 (10570632)
畑中 由佳 藍野大学, 医療保健学部, 助教 (30622120)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 近赤外分光法 / 血液透析 / 適正透析 / 透析液廃液成分モニタ / 近赤外多波長LED |
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| Outline of Annual Research Achievements |
透析液廃液成分の光学的モニタリングに関する基礎的検討として、FT-IR装置により尿素(Ur)、尿酸(Ua)及びクレアチニン(Cr)の単一成分低濃度水溶液のスペクトル計測を行い、PLS回帰分析により濃度推定の可能性を検証した。なお波長範囲は750nm～2500nm（波長分解能：1.667nm）、濃度範囲はUr:10～70mg/dl, Ua: 0.7～2.0mg/dl, Cr: 1.0～4.0mg/dl、光路長は0.5mm, 0.25mm, 0.15mm, 0.05mmの4種類とした。
溶媒である水及びサンプル溶液の透過光強度スペクトルから差分吸光度（⊿Abs）を求め、各波長における⊿Absと各成分の濃度からPLS解析により検量モデルを作成し、実測濃度と予測濃度の相関分析を行った。
その結果、尿酸及びクレアチニンについては、いずれの光路長においてもγ＜0.5となり高精度の濃度予測は困難であった。一方、尿素については光路長：0.5mmにおいては相関係数：γ=0.302, 標準予測誤差：SEP=23.3mg/dlと予測精度が低かったが、光路長：0.05mm, 0.15mm及び0.25mmにおいてはγ＞0.8、SEP＜11mg/dlといずれも良好な予測精度が得られた。この結果より、70mg/dl以下の低濃度領域においても近赤外光を用いて尿素濃度を推定可能であることが確認された。
また次年度に試作予定の簡易吸光分析システムのための近赤外多波長LEDと光検出器（フォトダイオード：PD）それぞれのドライバ回路の仕様策定を行なった。その際、現状で特注可能な多波長LEDの最大チップ数として「24チップ」、最多波長数を10波長と想定してドライバ回路の条件設定を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
透析液廃液成分として選定した尿素、尿酸及びクレアチニンの単一成分低濃度水溶液の濃度推定において、尿素については光路長：0.5mm以外の3種類（0.25mm, 0.15mm及び0.05mm）で相関係数：γ＞0.8と良好な濃度推定精度が得られたが、尿酸及びクレアチニンについてはγ＜0.5となり濃度推定困難という結果となった。
そもそも透析終了の指標としては透析液廃液中の「尿素濃度」を用いる予定で、尿酸及びクレアチニンはあくまでも「尿素計測の際の妨害物質」という位置付けである。従って両物質の濃度を高精度で計測する必要は無いのだが、これらの濃度が推定できれば尿素濃度推定精度に及ぼす影響を低減できる可能性があり、次年度においても引続き尿酸及びクレアチニンの濃度推定法について検討する予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
１．FT-IR装置を用いた尿酸及びクレアチニンの低濃度水溶液の濃度推定法の検討：上述したように前年度に引続き近赤外分光法による両物質の濃度推定を試みる。要検討事項としては、PLS解析に用いる波長域や光路長の選定などが挙げられる。
２．低濃度尿素水溶液の予測精度の更なる向上：上記と同様、使用する波長域や光路長などを適切に選定することで尿素濃度予測精度の向上を図る。
３．光源に近赤外多波長LED使用を前提とした波長の絞込み：FT-IRを用いた上記解析結果と最低でも同程度、出来ればそれ以上の測定精度となる波長組合せを見出す。その具体的な方法としては、通常の感度波長だけでなく「陰性吸光度」を示す負の感度波長も積極的に利用し、10波長程度の感度波長を各溶質毎に選び出し、これら複数波長の総当たり重回帰分析を行う。
そして相関係数：γおよび標準予測誤差：SEPを指標として最適波長数とその組み合わせを成分毎に決定する。
使用するサンプル溶液については、まずは上記3物質の単一成分水溶液をサンプルとし各溶質に適した波長組合せを把握したうえで、これら3物質にタンパク質を加えた4成分混合水溶液（模擬透析液廃液）をサンプルとし、各成分の濃度変動が予測精度に及ぼす影響を把握したうえで最適な波長組合せを決定する。
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