ポイント
- 光・流体ハードウェア技術と、教師なし深層学習デノイズ技術を融合した高速・高感度微粒子計測技術「Ｄｅｅｐ Ｎａｎｏｍｅｔｒｙ（ＤＮＭ）」を開発しました。最小直径３０～４０ナノメートルの微粒子を、１秒に１０万粒子以上を検出できる、世界最高水準の感度とスピードを実現しています。
- ＤＮＭ技術は、従来はノイズに埋もれていた微粒子の微弱な１次元散乱光信号を、新規ＡＩデノイズ技術で回復しています。ＤＮＭ計測による高感度で高速な大規模微粒子解析により、血中の極めて希少な微粒子を特別な前処理なしで迅速に検出できることを実証しました。安価で迅速で、再現性の高い診断につながる可能性を示しました。
- 病気の早期診断や治療効果モニタリングなどの医療応用に加え、薬剤送達用ナノ粒子やナノ材料の品質管理といった産業応用も期待されます。さらに、体液中に存在する多様な生体微粒子群に対する基礎科学研究に、新たな視点を提供します。
血液には、直径が数１０～数１００ナノメートルのＥＶ：ｅｘｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒ ｖｅｓｉｃｌｅｓ（細胞外小胞）など、無数の微粒子が含まれています。近年、疾患の早期発見の手がかりとして注目を集めるＥＶですが、疾患に関連するＥＶは血中微粒子全体のごく一部に過ぎません。そして従来の低速な微粒子解析技術では、これらの微粒子を、短時間で高い再現性をもって検出することは困難でした。
そこで研究グループは、新規の教師なし深層学習デノイズ法により観測系の感度を向上させ、最小直径３０～４０ナノメートルの微粒子を、１秒間に１０万個以上という高スループットで観測可能な「Ｄｅｅｐ Ｎａｎｏｍｅｔｒｙ（ＤＮＭ）」を開発しました。この技術を用いて、非精製血清中にわずか０．００２パーセントという低濃度で存在した大腸がん関連ＥＶの検出に成功しました。さらに精製血清を用いた解析では、健常者に比べ、がん患者の血中において大腸がん関連ＥＶの陽性率が有意に高いことを確認しました。
希少微粒子を短時間で正確に検出できるＤＮＭは、疾患の早期診断や治療経過観察などの医療分野、ナノ粒子が関わる産業分野全般へと、幅広い応用が期待されます。
本研究成果は、２０２５年２月２１日（米国太平洋標準時間）付で「Ｎａｔｕｒｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」に掲載されます。
本研究は、ＪＳＴ ＣＲＥＳＴ（ＪＰＭＪＣＲ１９Ｈ１）、同 ＧｔｅＸ（ＪＰＭＪＧＸ２３Ｂ１）、同 Ａ－ＳＴＥＰ（ＪＰＭＪＴＲ２３ＵＢ）、Ｎａｋａｔａｎｉ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｉｎ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇの支援により実施されました。
＜プレスリリース資料＞
- 本文 ＰＤＦ（６５８ＫＢ）
＜論文タイトル＞
- “High throughput analysis of rare nanoparticles with deep-enhanced sensitivity via unsupervised denoising”
- ＤＯＩ：10.1038/s41467-025-56812-y
＜お問い合わせ先＞
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＜研究に関すること＞
太田 禎生（オオタ サダオ）
東京大学 先端科学技術研究センター 准教授
E-mail：sadaota
g.ecc.u-tokyo.ac.jp岩本 侑一郎（イワモト ユウイチロウ）
東京大学 先端科学技術研究センター 特任研究員
E-mail：yu-iwamotog.ecc.u-tokyo.ac.jp -
＜ＪＳＴ事業に関すること＞
沖代 美保（オキシロ ミホ）
科学技術振興機構 戦略研究推進部 ライフイノベーショングループ
〒102-0076 東京都千代田区五番町７ Ｋ’ｓ五番町
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＜報道担当＞
東京大学 先端科学技術研究センター 広報広聴・情報支援室
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