オーストラリア国立大学 (ANU) の物理学者たちは、ナノテクノロジー、人工知能、分子生物学を組み合わせて、血液中のアルツハイマー病のタンパク質マーカーを検索する新しい方法を考案しました。これらのマーカーは初期の神経変性の明らかな兆候であり、早期発見がアルツハイマー病の進行への効果的な介入に対する最善の防御となります。現在この病気を治療する方法はありませんが、症状が最初に現れる20年前に症状を検出できれば、健康状態を劇的に変える可能性があります。
後期アルツハイマー病を治療するための標的療法の開発に多くの研究が焦点を当ててきたが、高度な診断の分野でも多くの進歩が見られた。
共著者であるオーストラリア国立大学研究物理学部のパトリック・クルース教授は、「現在、アルツハイマー病の診断は主に、アルツハイマー病が脳に深刻な損傷を与えた段階での知的機能低下の証拠に基づいて行われている。効果的な治療には早期発見が不可欠だが、病院での腰椎穿刺などの侵襲的で高価な処置が必要となることが多く、患者に肉体的・精神的負担を与える可能性がある」と述べた。
研究者らは、固体ナノ細孔として知られるナノスケールの穴で覆われた超薄型シリコンチップを開発した。次に、少量の血液をチップ上に置き、ナノポア転写プロセスを通じて、血液中のタンパク質の複雑な混合物を分離できます。次に、このチップは携帯電話サイズのデバイスに挿入され、人工知能アルゴリズムが若年性アルツハイマー病に関連するタンパク質の特徴と一致するタンパク質を検索します。
研究者らは、信号特性に基づいてタンパク質信号を分類することにより、このモデルが機械学習された 4 つのタンパク質の組み合わせを識別する際に非常に高い精度 (96.4% の特異性) を示したことを発見しました。タンパク質には独自の個別化された遺伝子設計図が含まれているため、適切なテクノロジーがあれば、医療診断においてさらに大きな役割を果たす可能性があります。
共著者であるオーストラリア国立大学の研究者シャンカール・ダット氏は、「もしその人が自分のリスクレベルをかなり前に発見できれば、積極的なライフスタイルの変更や、病気の進行を遅らせる可能性のある薬物治療戦略を開始する十分な時間があります。」と述べた。
研究者らは、この新技術はアルツハイマー病に焦点を当てているが、使用するアルゴリズムは他の病気を探して同時に検出するように訓練できると指摘している。これらの疾患には、パーキンソン病、多発性硬化症 (MS)、筋萎縮性側索硬化症 (ALS) が含まれます。
「血液は、10,000以上の異なる生体分子を含む複雑な液体です」とダット氏は述べた。 「高度な濾過技術を採用し、当社のナノポアプラットフォームを活用し、当社のインテリジェントな機械学習アルゴリズムと組み合わせることで、最もとらえどころのないタンパク質を特定できる可能性があります。」
クローズ氏は、チームは今後5年以内にスクリーニング技術が利用可能になり、患者が「ほぼリアルタイム」で結果を得ることができるようになることを期待していると付け加えた。
「この迅速かつ簡単な検査は一般医や他の臨床医が実施できるため、病院を訪れる必要がなく、特に地方や遠隔地に住む人々にとって便利です」と同氏は述べた。
この研究は学術誌 SmallMethods に掲載されました。