機械的視覚を用いた広帯域ナノ空洞イメージングによるマルチプレックスmiRNAアッセイ

科学分野:

• ナノフォトニクス;バイオテクノロジー;人工知能

背景:

• miRNAはその低存在量と配列類似性のため、定量が困難です。;既存の方法では、サンプル濃縮や増幅が必要な場合が多く、スループットと感度が制限されます。;複雑な生物学的マトリックスは、正確なmiRNA検出をさらに困難にします。

研究 の 目的:

• マイクロRNA（miRNA）の高感度・マルチプレックス定量法を開発すること。;ナノフォトニックバイオセンサーと深層学習を統合し、自動化されたmiRNA解析を実現すること。;肺がん細胞抽出物からの内因性miRNAの解析におけるプラットフォームの能力を実証すること。

主な方法:

• 信号収集の強化と量子ドット（QD）の点滅の低減のために、分布型ブラッグ反射鏡（DBR）結合銀ナノ粒子（AgNP）ギャップナノ空洞を利用しました。;miRNAの自動画像解析、計数、分類のために深層学習インスタンスセグメンテーション（Mask R-CNN）を採用しました。;増幅なしで、A549肺がん細胞抽出物に直接アッセイを適用し、内因性miR-191、miR-25、miR-130aを定量しました。

主要な成果:

• アトモル濃度範囲（約10^{-17} mol/L）での超低検出限界（LOD）を達成しました。;5桁にわたる広い線形ダイナミックレンジを示しました。;マルチプレックス解析のために、分光コード化されたチャネル全体で99%以上の正答率を得ました。

結論:

• 高感度かつ特異的なmiRNA検出のためのAI搭載ナノフォトニックバイオセンシングプラットフォームを確立しました。;このプラットフォームは、研究および臨床現場におけるマルチプレックスmiRNA解析のための堅牢でスケーラブルなソリューションを提供します。;開発されたアッセイは、内因性miRNAを直接定量し、従来のメソッドの限界を克服します。