ラベルフリー表面増強ラマン分光法とディープラーニングを用いたウイルス重複感染の多重検出および定量

概要

ラベルフリーSERSとディープラーニングを組み合わせたMultiplexCRは、唾液から15分以内に呼吸器ウイルスの重複感染を高精度で分類・定量。11種ウイルスと混合条件で120万超スペクトルを学習し、分類精度98.6%、濃度推定でも高精度を示し、ブラインド試験でも性能を維持した。

主要発見

• 唾液中の11種ウイルス、二重混合9条件、三重混合4条件から120万超のSERSスペクトルを取得。
• 重複感染分類で98.6%の精度、濃度回帰で平均絶対誤差0.028を達成。
• ブラインド試験でも一貫して高精度かつ精密な定量を示し、全工程は約15分で完了。
• 高感度のラベルフリー検出を可能にするシリカ被覆銀ナノロッド基板を使用。

臨床的意義

臨床検証が進めば、単独感染と重複感染の即時鑑別やウイルス量の定量が可能となり、隔離や抗ウイルス薬選択、アウトブレイク制御に資する。

限界

• 実患者コホートや多様な唾液マトリックスでの臨床検証が未報告
• SERS基板製造のばらつきやマトリックス効果により、管理外環境での堅牢性が影響を受け得る

今後の方向性

多施設前向き臨床検証、マトリックス変動への堅牢性評価、RT-PCRや抗原検査との直接比較、POC実装に向けた規制承認の道筋構築。