血小板の塊を高速・高精度に検出、アテローム血栓症の研究や予防に期待：医療技術ニュース

東京大学は、高速イメージング法のOTS（optofluidic time-stretch）顕微鏡を用いて、マイクロ流路中を高速に流れる細胞を無標識で撮影し、機械学習によってヒト血液中の血小板凝集塊を高速・高精度に検出することに成功した。

[MONOist]

　東京大学は2017年6月23日、高速イメージング法のOTS（optofluidic time-stretch）顕微鏡を用いて、マイクロ流路中を高速に流れる細胞を無標識で撮影し、機械学習によってヒト血液中の血小板凝集塊を高速・高精度に検出することに成功したと発表した。

　同大学大学院 理学系研究科 教授の合田圭介氏らと、同医学系研究科 教授の矢冨裕氏らの研究グループによるもので、成果は6月19日、王立化学会の学術誌「Lab on a Chip」電子版で公開された。

　血栓性疾患のうち、冠動脈疾患や脳血管疾患、末梢血管疾患などのアテローム血栓症は、動脈硬化部位で活性化して凝集した血小板が血栓を形成し、血管が詰まることによって起きる。血液中の活性化血小板はアテローム血栓症との関連が指摘されており、疾患の進行度などを測る潜在的な指標となることが期待される。

　従来の技術は標識や検出に時間がかかり、サンプル処理の操作に依存して結果がばらつくなど、血液中の活性化血小板を正確かつ安定的に測定することは困難だった。

　今回発表した研究では、まず健常者ヒト全血サンプルを調整し、血小板刺激物質のコラーゲンを試験管内で添加して血小板凝集塊を作製した。これをマイクロ流体チップに注入し、OTS顕微鏡でマイクロ流路中を高速に流れる全細胞を高速撮影（毎秒1万細胞）した。OTS顕微鏡では、広帯域パルスレーザー光をサンプルに照射し、透過光の時間変化を検出・解析することでサンプルの画像を取得した。

　その血液細胞の画像から形状に関連する115種類の特徴量を抽出し、機械学習によって得られた3種類のメタ特徴量により、画像を血小板／血小板凝集塊／白血球に短時間で分類できた。その際、血小板凝集塊を単一の血小板と白血球から96.6％の高い特異性と感度で区別できた。

　これらの成果から、同技術によって、ヒト血液中の血小板凝集塊を高精度に無標識検出できることが示された。さらに従来の顕微鏡による観察に比べて高速に検出できる。

　今後、同技術を用いて血液に含まれる膨大な数の細胞の形状を調べ、血小板凝集塊のような特定の形状の細胞を探索することで、血栓性疾患の研究やその予防診断技術の進展が期待される。将来的には、診断や治療モニタリングなど臨床応用への展開も想定されるという。

同研究における血小板凝集塊検出方法の流れとOTS顕微鏡の模式図（クリックして拡大） 出典：東京大学

機械学習による血小板、血小板凝集塊、白血球の分類（クリックして拡大） 出典：東京大学