大阪大學,科學技術振興機構(JST)

令和3年5月14日

大阪大學
科學技術振興機構(JST)

注目のナノポアセンサー
AIでノイズを制御し精密に形狀を測定
変異ウイルス検査システムへの応用に期待

ポイント

大阪大學 産業科學研究所の筒井 真楠 準教授、鷹合 孝之 特任研究員、川合 知二 招聘教授、鷲尾 隆 教授による研究グループは、水中におけるナノサイズの物體の動きを精確に測定する固體ナノポアデバイスと深層學習アルゴリズムの開発に成功しました。

固體ナノポア法は、半導體技術で作製するナノサイズの細孔(ナノポア)を通るイオン電流を計測することで、そこを通過する水中の微小な物體の動きを検知し、その種類を識別するセンサーです。特に、現在のコロナ禍においては、表面たんぱくや粒子形狀にわずかな違いを持つウイルスの変異株を1粒子レベルで検出できる超高感度なセンサーとしての応用が期待されています。一方、このセンサーでは、高感度であるあまり、イオン電流に含まれるノイズも顕著に観測されてしまうことが課題でした。このため、これまでのナノポア計測では、イオン電流信號の波形を解析するために、アナログ回路や數値解析によるノイズ除去が行われてきました。しかし、これらの方法では、イオン電流波形の鈍化が生じるため、粒子形狀や表面性狀の違いを電流信號の波形から精確に読み取ることが困難でした。

そこで、本研究グループでは、イオン電流の信號波形を極力鈍化させずにノイズを除去できる深層學習アルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムでは、2つのイオン電流信號を比較し、それらに共通する特徴を見分けます。すると、固體ナノポアセンサーはノイズまで精確に測定するため、アルゴリズムは、イオン電流波形に共通して含まれるノイズの特徴を精確に學習することを明らかにしました。そしてこの方法によって、ナノ粒子に由來するイオン電流変化とうまく區別して、データからノイズだけを除去することが可能になりました。本研究では、當該手法を用いて、従來のナノポア計測では判別が難しい微弱な電流応答を観測可能にし、これによってナノポアを通過するウイルスサイズのナノ粒子(直徑約200ナノメートル)の動きが、より精確に測定可能になることを実証しました。本技術は、今後コロナウイルスの検出や、表面たんぱくや粒子形狀にわずかな違いを持つ変異株の識別にも大きな効果をもたらすことが期待されます。

本研究成果は、Wileyが発刊する「Small Methods」に、2021年5月14日(金)(日本時間)に公開されます。

本研究は、科學技術振興機構の戦略的創造研究推進事業 CREST 研究領域「計測技術と高度情報処理の融合によるインテリジェント計測?解析手法の開発と応用」研究総括:雨宮 慶幸(高輝度光科學研究センター 理事長)の研究課題「機械學習と最先端計測技術の融合深化による新たな計測?解析手法の展開」研究代表者:鷲尾 隆(大阪大學 産業科學研究所 教授)と科學研究費助成事業の支援を受けて行いました。

<プレスリリース資料>

<論文タイトル>

“Deep learning-enhanced nanopore sensing of single-nanoparticle translocation dynamics”
DOI:10.1002/smtd.202100191

<お問い合わせ先>

(英文)“Above the noise”

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