急性心筋梗塞（心臓発作とも呼ばれる）を発症した場合、時間は貴重です。心臓発作の検出と診断には通常、高価な実験室設備と高度な医療施設への迅速なアクセスが必要でした。現在、米国国立科学財団（NSF）の研究者は、心臓発作のバイオマーカーの1つである心臓トロポニンI（cTnI）をわずか15分で測定する紙ベースの検査を開発しました。これにより、検査のコストが下がり、より容易に利用できるようになります。
「中央実験室診断とポイントオブケア検査の間のギャップを埋める、この低コストでポータブルなソリューションを導入できることを嬉しく思います」と、NSF執行委員会の一員であるUCLAのVolgenauエンジニアリングイノベーション委員長Aydogan Ozcan氏は述べています。「ディープラーニングを活用した当社の紙ベースのプラットフォームは、現在病院で使用されているかさばる高価な機器に代わる効果的な選択肢を提供します。このプラットフォームは、世界中の十分なサービスを受けていない人々に高度な心臓診断をもたらす可能性を秘めています。」
ACS Nano に最近発表された研究で、チームは、cTnI を高感度で検出できる、ディープラーニング強化の紙ベースの垂直フロー アッセイの使用を実証しました。これらの紙ベースのテストは、コスト効率が高く、携帯性に優れており、テスト 1 回あたりわずか 4 ドル、Raspberry Pi コンピューターと既製のコンポーネントを使用して設計されたポータブル リーダーの費用はわずか 170 ドルです。チームは、これらのセンシング技術がライセンス供与やスピンオフの取り組みを通じて商用アプリケーションに移行すると予想しています。
少量の血清と全血を使用した実験テストで、研究者は紙ベースのテストと現在のポイント オブ ケア デバイスを比較し、テストの臨床要件を満たすだけでなく、感度の点でもそれを上回ることを発見しました。この種の診断テストへのアクセスを拡大することで、世界中で健康状態が改善され、世界中で 1,900 万人に上る心血管疾患による死亡者数を減らすことができます。特に、医療施設や、心臓発作の介入の限られた期間に検査を受けることができない、十分な医療を受けられない人々は、これらの高感度の迅速検査の恩恵を受けるでしょう。
研究者は、紙ベースのプラットフォームを活用してコストを最小限に抑え、機械学習を組み込んで診断精度を高めることで、非常に効果的なソリューションを実現しました。研究センターの役割は、多様な科学者やエンジニアを育成して、このような技術を開発することです。これは非常に重要です。
Photo Credit: Ozcan Lab @UCLA
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