ポータブルRaspberry Piプラットフォームによるラテラルフローテストストリップの自動解釈

科学分野:

• 生物医学工学
• ポイントオブケア診断
• バイオセンサー技術

背景:

• 紙ベースの迅速検査は、ポイントオブケア診断においてシンプルで安価であるが、定量的な精度が欠けている。
• 核酸ラテラルフローアッセイ（NALFA）の既存の方法は、主観的な視覚的解釈に依存することが多く、その精度を制限している。

研究 の 目的:

• Raspberry Piプラットフォームを用いたNALFAの自動定量的検出システムの開発。
• 主観的な解釈を客観的な画像解析に置き換えることにより、SARS-CoV-2検出に特化したNALFAベースの診断精度を向上させる。

主な方法:

• Raspberry PiとカスタムPythonソフトウェア（バージョン3.12）を利用した自動画像取得システムとのNALFAの統合。
• シグナル定量化のためのレポーターおよびネガティブコントロールストリップとしての青色ポリスチレンマイクロビーズの使用、および照明と背景の変動を補正するための使用。
• アルゴリズムトレーニングおよびDNA濃度が異なるサンプルを用いた検証のための検量線の開発。

主要な成果:

• 自動システムは、視覚的解釈よりも優れた精度でSARS-CoV-2の定量的検出を達成した。
• DNA濃度が異なるサンプルを分析したところ、84%から108%の回収率が得られた。
• 正確なNALFA定量化のための、最初のRaspberry Pi駆動画像処理アプローチを実証した。

結論:

• 提案されたシステムは、シンプルなバイオセンサーとアクセス可能な計算プラットフォームを統合することにより、定量的NALFA分析のための完全に自動化された低コストソリューションを提供する。
• 本研究は、幅広いバイオマーカーのためのポータブルで費用対効果の高い診断システムの将来の開発の基礎を築く。