2024年7月23日
LMU とマックス・プランク量子光学研究所による血漿検査により、慢性的な健康状態を検出します。
赤外線分光法は、多くのバイオマーカーの分子プロファイルを検出できるため、体外診断検査を実行する方法としてますます確立されています。
しかし、ルートヴィヒ・マクシミリアン大学ミュンヘン校のプロジェクトによると、これまで欠けていたのは、大規模な自然変異集団におけるIRフィンガープリンティングの適用である。LMU）とマックスプランク量子光学研究所（料金）。
このプロジェクトは、LMUのブロードバンド赤外線診断（鳥）センターは、IRフィンガープリンティングと機械学習を組み合わせることで、単一測定で複数の表現型を診断できる医療診断プラットフォームを構築できるかどうかを評価することを目的としていました。結果は セルレポート医学。
この研究は、LMU と MPQ による、診断目的で血液組成をモニターするための IR 技術の使用に関する以前の研究に基づいています。
2021年に両機関は、フーリエ変換赤外分光法（FTIR）で血液サンプルから作成されたIR分子指紋が、 時間の経過とともに変化する健康モニタリングにデータを使用することを提案する前に、重要な検討事項があります。ほとんどの人々の通常のライフスタイルにおける自然な変化を考慮すると、分光情報は「驚くほど安定している」ことがわかりました。
この新しいプロジェクトでは、ドイツのアウクスブルクですでに設立された総合的な健康研究プロジェクトである KORA コホート内の 3,169 人の個人から 5,184 のサンプルに FTIR 分光法を適用しました。測定されたスペクトルを解読し、脂質異常症、高血圧、2 型糖尿病、その他の一般的な症状の兆候を探すために機械学習手法が適用されました。
健康上の問題が顕在化する前に予測する
「我々の知る限り最大の集団をIRフィンガープリンティングでプロファイリングし、このアプローチが医学的に重要な人間の健康表現型を包括的に検出する能力を調査することを目的とした」と、このプロジェクトは論文の中で述べている。「これまでの臨床分光法研究は、通常、かなり小規模な患者コホートに依存しており、より大規模な集団にうまく一般化できるIRベースの診断モデルを開発する可能性を妨げていた。」
研究チームによると、結果は、赤外線指紋と機械学習を組み合わせることで、健康な個人を正確に特定し、慢性の多重疾患状態を特徴付けることができることを示した。また、データは、このアプローチには健康上の問題が顕在化する前に予測する能力があることも示した。
「この新しいアプローチは、一度に 1 つの状態を正確に特定するだけでなく、さまざまな健康問題を正確に特定します」と LMU は指摘しています。「この機械学習を利用したシステムは、健康な個人を特定するだけでなく、複数の病気が同時に関与する複雑な状態を検出します。さらに、症状が現れる何年も前にメタボリック シンドロームの発症を予測できるため、介入の機会が提供されます。」
IR フィンガープリンティングが 10 年単位の期間にわたる健康の軌跡を解読できるかどうかはまだ不明だが、新しい研究は集団レベルの研究でこの技術を検証し、IR 分子フィンガープリンティングが健康診断の日常的な一部として定着することを示していると研究チームはコメントしている。これは、コレステロール異常や糖尿病などの代謝障害にとって特に重要であり、タイムリーな介入により結果が大幅に改善される可能性がある。
「赤外線分光法と機械学習を組み合わせることで、健康診断に変革がもたらされるだろう」とLMUは語った。「血液一滴と赤外線光があれば、健康状態を監視し、問題をより効率的に把握し、世界的に医療を向上させる強力な新ツールが誕生するだろう。」
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#赤外線分光法は集団レベルの健康診断を可能にする
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