「機械学習でナノ粒子の「色」を見分け、タンパク質を高精度に検出」
愛媛大学大学院理工学研究科と理化学研究所光量子工学研究センターの研究グループは、色の異なる2種類の金属ナノ粒子を暗視野顕微鏡で観察し、機械学習で像を分類することで、従来法では検出が難しかった抗体タンパク質などの大きな分子を1粒子レベルで見分けられる新しい生体分子検出法を開発した。金属ナノ粒子はサイズや形状に応じた特有の色（局在表面プラズモン共鳴による散乱光）を持ち、両者を組み合わせて標的分子を挟み込む「サンドイッチアッセイ」を構築、機械学習で像を分類することで大きな分子でも1粒子ずつ検出できる。研究成果はRSC Advances誌に掲載され、DOIは10.1039/d6ra03733j。
出典：理化学研究所 2026年8月3日 プレスリリース
https://www.riken.jp/press/2026/20260803_2/index.html
病気の早期発見や創薬では、血液や尿にごくわずかに含まれるタンパク質を高い感度で見分ける必要があります。従来の抗原抗体反応を使った検査（ELISA法など）は蛍光や発色を集団として測るため、検出感度に下限があり、少量の検体から微量の分子を捉えるのは容易ではありません。近年は金属ナノ粒子が示す局在表面プラズモン共鳴（金属表面の電子が光と共鳴して強く散乱する現象）を利用し、粒子1個ずつを暗視野顕微鏡で観察する「1分子計測」の研究が進んでいます。1粒子ごとに信号を数えられるため、集団測定より原理的に高感度で、少量の検体でも扱えるという利点があります。一方で、標的が抗体のように大きな分子になると粒子同士の距離や向きが揃わず、色の見分けが難しくなるという課題が残っていました。
研究グループは、色の異なる2種類の金属ナノ粒子で標的分子を両側から挟み込むサンドイッチ型の検出系を組み、暗視野顕微鏡で得られる粒子の像を機械学習で分類しました。散乱色そのもの、粒子同士の位置関係、明るさなど複数の特徴を機械が同時に学ぶことで、人の目や単純な閾値では区別できない微妙な違いも切り分けられるようになります。これにより、抗体のようにサイズが大きく従来法では色の判別が乱れがちだった標的でも1粒子ごとに検出できるようになった、というのが今回の中身です。感度の高さと検体量の少なさを両立できる方向に踏み込んだ点が特徴です。
この方式は原理上、専用の大型装置を必要とせず、暗視野顕微鏡と画像解析の組み合わせで動きます。少量の検体で高感度な検出ができれば、指先の少量の血液から複数のタンパク質を測る多項目診断や、医療機関に頻繁に通えない在宅検査への応用が視野に入ります。実用化にはナノ粒子製造の均質性、検体前処理、機械学習モデルの安定性など段階的な検証が必要ですが、光学と機械学習を組み合わせて感度の頭打ちを超える一つの方向として、日本発の成果として注目に値します。
機械学習は画像診断や創薬支援など「大きな装置と大量データ」の話が多いですが、今回は暗視野顕微鏡という比較的シンプルな観測系に組み合わせて成果を出しています。ナノ粒子の色という物理現象を「特徴量」として機械に読み取らせる発想は、他の1分子計測にも応用が広そうです。読者の研究室や事業でも、光学系にAIを組み合わせて感度の壁を越えるアプローチは検討する価値があるかもしれません。
本記事は、FrontJournalが公開情報をもとに独自に分析した第三者コンテンツであり、対象企業・研究機関の公式見解ではありません。
この企業の方へ
内容に誤り・更新が必要な点があれば、可能な限り速やかに修正します。お気づきの点はお問い合わせまでご連絡ください。
三菱電機は、NEDOのポスト5G基盤事業に採択された2件のプロジェクトで、量子コンピューターの大規模化に必要なレーザーシステムと低雑音増幅器モジュールの研究開発を開始した。
ジールスは、シーユーシーの協力のもと重工大須病院で、準国産コンパクトヒューマノイド「D1」を用いて院内5業務を検証する実証実験を実施したと発表しました。
東京海上レジリエンス、日本工営、アビームコンサルティングの3社は、保険と衛星ソリューションを一体で提供する防災の技術開発課題が、JAXAの宇宙戦略基金に採択されたと発表しました。
琉球大学・近畿大学・順天堂大学・理化学研究所らの研究グループが、SMG1とDNA-PKの2つの酵素が転写因子NRF2を直接リン酸化して活性酸素を取り除く経路を明らかにした。
SAW&SPR-Tech有限会社は、手のひらに載る大きさのポータブル接触角計を製造する静岡大学発の企業。液滴の振動と接触面積の2つの方式で、撥水性と親水性を現場で測ります。
Acompanyは、データを暗号化したまま計算する秘密計算を手がける名古屋大学発のスタートアップ。TEEを用いた基盤を開発し、累計約21億円を調達しています（2025年）。
フツパーは、製造ラインの外観検査をカメラとAIで自動化する「メキキバイト」を提供する広島大学発の企業。2022年までに累計約5.4億円を調達し、2025年に上場しました。
VETAは、選ぶ理由を数値にするValue Elicitation法を研究する早稲田大学発の企業。2025年の設立時に約2億円を調達し、選挙や自治体の意識調査へ応用しています。
DeepTech・研究開発型スタートアップの技術営業職の職務経歴書で評価される経験、書類が通りにくいパターン、書くべき項目、経験の変換方法、例文と添削例を解説します。
紙容器の内側を海藻由来の膜で覆う包装材を開発する英国のNotpla。樹脂やPFASを使わない仕組み、母校インペリアル・カレッジへの導入、2,000万ポンド（約38億円）の調達までを解説します。
土地の制約が大きい日本で再エネを広げる技術として、ペロブスカイト太陽電池と浮体式洋上風力が注目されています。五島市沖で稼働した日本初の商業用ウインドファームなどを例に、社会実装の現在地と求められる人材を解説します。
石炭の代わりに水素で鉄鉱石を還元する水素還元製鉄を研究するスウェーデンのStegra。欧州最大級の水電解装置を備えたボーデンの製鉄所、メルセデス・ベンツやMicrosoftとの長期契約、約2,100億円の資金調達を解説します。