17 年 2023 月 XNUMX 日 (
Nanowerkニュース) ウイルスを特定し定量化するための迅速な現場診断技術は、感染患者の治療戦略を計画し、さらなる感染拡大を防ぐために不可欠です。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックは、従来の臨床検査ベースの検査に必要な複雑で時間のかかるプロセスを必要としない、正確かつ分散型の診断検査の必要性を浮き彫りにしました。
主要な取り組み
新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、迅速かつ分散型の診断検査の必要性が強調されており、明視野顕微鏡イメージングが一般的な診断ツールとなっています。
Gires-Tournois (GT) バイオセンサーなどの従来のウイルス検出方法では、ウイルス量の画像を生成できますが、視覚的なアーティファクトなどの課題が伴います。
Researchers introduced “DeepGT,” a tool combining GT sensing with AI for precise quantification of nanoscale bioparticles.
DeepGT システムは畳み込みニューラル ネットワークを使用しており、生体粒子計数において高い精度を示し、ウイルス量に基づいて感染の重症度を示すことができます。
チームは、DeepGT を迅速なウイルス検出のための極めて重要なソリューションとして想定しており、診断に関連するコストを削減できる可能性があります。
リサーチ
ウイルス量を定量化するための一般的なポイントオブケア診断ツールは、明視野顕微鏡イメージングです。しかし、ウイルスなどの生体粒子はサイズが小さく（〜100 nm）、屈折率が低い（〜1.5、顕微鏡スライドと同じ）ため、正確な推定が困難になることが多く、検出限界（ウイルス量の最低濃度）が高くなります。確実に検出できます）。最近の研究では、ナノフォトニック共振器の一種であるジレス・トゥルノワ（GT）バイオセンサーが極小のウイルス粒子を検出し、ウイルス量のカラフルな顕微鏡写真（顕微鏡で撮影した画像）を生成できることが判明した。しかし、それらは視覚的なアーティファクトと非再現性の問題を抱えており、その利用が制限されています。最近の画期的な成果として、韓国の光州科学技術大学電気工学・コンピュータサイエンス学部のヨン・ミン・ソン教授率いる国際研究チームは、
人工知能 この問題を解決するには、AI (AI) が必要です。彼らの作品は、
ナノトゥデイ (
“Deep learning-based quantification of nanosized bioparticles in bright-field micrographs of Gires-Tournois biosensor”）。研究チームは、「DeepGT」と呼ばれる相乗的バイオセンシングツールを提案した。このツールは、GTセンシングプラットフォームの利点を活用し、それらを深層学習ベースのアルゴリズムと統合して、複雑なサンプル前処理方法を必要とせずに、ウイルスを含むナノスケールの生体粒子を正確に定量できる。 「私たちは、感染症や病気の重症度を客観的に評価できるように DeepGT を設計しました。これは、診断や医療に関して主観的な評価のみに依存する必要がなくなり、代わりに、より正確でデータに基づいたアプローチを使用して治療戦略を導くことができることを意味します」とソン教授は説明し、研究の背後にある動機を明らかにしています。研究チームは、三層薄膜構成の GT バイオセンサーを設計し、それを生体機能化して、標的分析物との相互作用時の比色センシングを可能にしました。センシング能力は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックを引き起こしたコロナウイルス株であるSARS-CoV-2を模倣した特別に調製された生体粒子を使用して、宿主細胞とウイルスの間の結合機構をシミュレートすることによって検証された。次に、研究者らは、さまざまな種類のナノ粒子を含む GT バイオセンサー表面の 19 枚以上の光学顕微鏡写真と走査型電子顕微鏡写真を使用して、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) をトレーニングしました。彼らは、DeepGT が、138 pg ml という低いウイルス濃度であっても、明視野顕微鏡法に関連する視覚的アーティファクトを洗練し、関連情報を抽出できることを発見しました。
-1。さらに、2.37 枚の画像にわたる平均絶対誤差が 1,596 であるのに対し、ルールベースのアルゴリズムでは 13.47 であり、XNUMX 秒未満で生体粒子数を高精度で測定しました。 CNN のパフォーマンスによって強化されたバイオセンシング システムは、ウイルス量に基づいて無症候性から重症までの感染の重症度を示すこともできます。したがって、DeepGT は、可視光の最小回折限界に妨げられることなく、幅広いサイズ範囲にわたってウイルスをスクリーニングする効率的かつ正確な方法を提供します。 「私たちのアプローチは、診断に関連するコストの全体的な負担を潜在的に削減することにより、新たなウイルスの脅威を迅速に検出して管理し、公衆衛生への備えを改善するための実用的なソリューションを提供します」とソング教授は結論づけています。
