京都府立医科大学：【論文掲載】計測過程そのものに人工知能を介入させることで計測を飛躍的に迅速化！～所望の識別精度を保証しつつ測定すべき領域を必要な回数だけ自律的に視る～

本研究成果のポイント

〇人工知能（AI）の計測過程への介入により、従来法と比して数百から数千倍に計測を迅速化。

○AIが自律的に無駄を省き、数学的に高精度を保証しつつ必要な分光情報を重点的に獲得。

○ラマン信号が微弱なため膨大な計測時間が掛かる生体試料や病気診断などへの応用が期待。

研究概要

　北海道大学創成研究機構化学反応創成研究拠点（WPI-ICReDD）・同大学電子科学研究所の小松崎民樹教授らの研究グループは、北海道大学大学院情報科学研究院の中村篤祥教授、大阪大学大学院工学研究科の藤田克昌教授、京都府立医科大学大学院医学研究科の原田義規准教授らと共同で、ラマン分光計測に対して、人工知能（AI）を計測過程に介入操作させることで、励起照射の形・パターンを自律的に制御し、無駄を省いた必要な分光情報を重点的に獲得することで、精度を保証した診断を数百から数千倍迅速化することに成功しました。観測ユーザーが最大許容できる誤診断の割合を事前に設定することでユーザーの多様なニーズに応答することも可能としました。

　本成果は計測時間が大幅に掛かり、生物試料への応用が困難であるラマン分光計測を飛躍的に迅速化するものであり、従来の細胞診では判定困難な病気診断への応用、乳がん診断（手術すべきか否かの迅速診断）、iPS細胞の成熟度の迅速評価、半導体における迅速異常検知、マイクロプラスチックの迅速検査など様々な応用に繋がるものと期待されています。

論文情報

雑誌名　Proceeding of National Academy Science United States of America
発表媒体　オンライン速報版

雑誌の発行元国　アメリカ
オンライン閲覧　可　https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2304866121
掲載日　2024年3月14日(日本時間)
論文タイトル（英・日）
　On-the-Fly Raman Microscopy Guaranteeing the Accuracy of Discrimination
(識別精度を保証したオン・ザ・フライラマン分光学)

著者
　田畑公次1,2、川越寛之3、J. Nicholas Taylor1、望月健太郎4、久保俊貴3、Jean-Emmanuel Clement2、熊本康昭3,5、原田義規4、中村篤祥6、藤田克昌3,5,7、小松崎民樹1,2,5,8,9（1北海道大学電子科学研究所、2北海道大学創成研究機構化学反応創成研究拠点（WPI-ICReDD)、3大阪大学大学院工学研究科、4京都府立医科大学大学院医学研究科、5大阪大学先導的学際研究機構、6北海道大学大学院情報科学研究院、7産業技術総合研究所先端フォトニクス・バイオセンシングオープンイノベーションラボラトリ、8北海道大学大学院総合化学院、9大阪大学産業科学研究所）

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