血清中のバイオマーカーを多種同時定性・定量分析可能なπ共役高分子アレイの創製

创建能够同时定性和定量分析血清中多种生物标志物的π共轭聚合物阵列

基本信息

批准号：
21H01780
负责人：
南豪
金额：
$ 11.32万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

リン酸やカルボン酸などを含むオキソアニオン類は生体内にユビキタスに存在しており，様々な疾病のバイオマーカーとなり得るために，無機リン酸を含む多種多様なオキソアニオンの同時分析は重要である。とりわけ成人の血清中に存在する無機リン酸の濃度異常が慢性腎臓病，副甲状腺機能低下症を引き起こす原因となることが報告されている。本研究では，血清中のバイオマーカー類の同時定性・定量分析を目指して，π共役高分子半導体を組み込んだ有機トラジスタ型センサを開発した。半導体分子が自己組織的に並び機能するトランジスタの特性は，ゲート電極の電位変化によって制御される。従って，ゲート電極で標的種を捕捉する仕組みを設計・実装することで，センシングによるゲート電極/水溶液の間の電位変化をトランジスタの閾値電圧や電流値の変化として定量的に読み出すことが出来るようになる。ここでは，標的オキソアニオン類を捕捉するために，ジピコリルアミン-銅(II)イオン錯体を自己組織化単分子膜 (SAM)として採用した化学センサの設計・開発を行った。SAMの界面は，多数の認識場が秩序高く一様に並んだ面となり，化学センサでは，効率良く標的種を捕捉するための検出部位となり得る。さらに，人工分子認識材料が織りなす交差応答性は，多成分分析の実現において重要な指紋パターンを作り出すための鍵となる。13種のオキソアニオン種に対する当該センサの応答パターンを線形判別分析で迅速に解析し，定性分析 (種の判別) を行ったところ，全オキソアニオン種は100%の精度で分類され，標的種の化学構造に由来した分類を達成した。更なる挑戦として，機械学習を用いてヒト血清に存在するリン酸イオンの定量分析 (未知濃度の予測) を行ったところ，実サンプル中で2点の未知濃度を予測することに成功した。

含氧阴离子，包括磷酸和羧酸，普遍存在于生物体中，可以作为各种疾病的生物标志物，因此同时分析包括无机磷酸盐在内的多种含氧阴离子非常重要。特别是，据报道，成人血清中无机磷酸盐浓度异常会导致慢性肾病和甲状旁腺功能减退症。在这项研究中，我们开发了一种包含π共轭聚合物半导体的有机晶体管型传感器，目的是同时对血清中的生物标志物进行定性和定量分析。晶体管的特性是通过栅电极电位的变化来控制的，其中半导体分子是自组织的并发挥作用。因此，通过设计和实现一种在栅电极处捕获目标物质的机制，可以定量地读出栅电极和水溶液之间的电势变化，这是由于感测到阈值电压或电流值的变化而引起的。晶体管将会是。在这里，我们设计并开发了一种化学传感器，采用二吡啶胺-铜（II）离子复合物作为自组装单层（SAM）来捕获目标含氧阴离子。 SAM的界面是一个具有许多高度有序且均匀排列的识别场的表面，可以作为化学传感器中有效捕获目标物种的检测位点。此外，人工分子识别材料产生的交叉响应性是创建指纹图案的关键，这对于实现多组分分析非常重要。使用线性判别分析快速分析传感器对 13 种含氧阴离子种类的响应模式，并进行定性分析（种类区分），对所有含氧阴离子种类进行 100% 准确度分类，并对目标种类进行 100% 准确度 A 分类。实现了基于化学结构的分类。作为进一步的挑战，我们使用机器学习对人血清中存在的磷酸盐离子进行定量分析（未知浓度的预测），并成功预测实际样品中两个点的未知浓度。