Summary
ここでは、デング熱の診断ニーズに応えるため、臨床血清・血液サンプル中のデング熱NS1抗原濃度を定量するスマートフォンアプリ内蔵デング熱NS1紙ベース分析装置(DEN-NS1-PAD)をご紹介します。このイノベーションは、リソースが限られているものも含めて、さまざまな医療現場での臨床的意思決定を支援することで、デング熱の管理を強化します。
Abstract
ネッタイシマカによって媒介されるデングウイルス(DENV)感染症は、熱帯および亜熱帯諸国における主要な公衆衛生上の懸念事項です。年間約1,000万人の患者と20,000〜25,000人の死亡者、特に子供の間では、実用的な診断ツールが緊急に必要とされています。デング熱の非構造タンパク質1(NS1)は、感染初期にサイトカインの放出、血管漏出、内皮機能障害と関連しており、重度のデング熱のマーカーとなる可能性があります。
ラテラルフローアッセイ(LFA)やマイクロ流体紙ベースの分析デバイス(PAD)などの紙ベースのイムノアッセイは、その簡便性、迅速性、安価性、特異性、および解釈の容易さから、診断検査として人気を博しています。しかし、デング熱NS1検出のための従来の紙ベースのイムノアッセイは、通常、目視検査に依存しており、定性的な結果しか得られません。この限界に対処し、感度を高めるために、スマートフォンアプリケーションを比色および定量リーダーとして統合した、紙ベースの分析装置(PAD)でのポータブル性の高いNS1デング検出アッセイ、つまりDEN-NS1-PADを提案しました。この開発システムにより、臨床サンプル中のNS1濃度を直接定量することができます。
患者から採取した血清・血液サンプルを用いて、システムの試作性能を実証しました。結果はすぐに得られ、設備の整った医療施設とリソースが限られている環境の両方で、臨床評価に採用できます。紙ベースのイムノアッセイとスマートフォンアプリケーションのこの革新的な組み合わせは、デング熱NS1抗原の検出と定量を強化するための有望なアプローチを提供します。このシステムは、肉眼の能力を超えて感度を高めることにより、特に遠隔地やサービスの行き届いていない地域におけるデング熱管理における臨床的意思決定を改善する大きな可能性を秘めています。
Introduction
デングウイルス(DENV)感染症は、蚊が媒介する病気としては最も急速に広がり1、世界では年間3億9,000万人以上が9,600万人の症候性感染症に感染し、200万人が重症化し、2万5,000人以上が死亡しています1,2。世界保健機関(WHO)によると、推定39億人がデング熱のリスクにさらされています。~70%がアジア太平洋諸国、主に東南アジアに住んでいます3.2019年にWHOに報告されたデング熱の症例数は420万人で、タイでは少なくとも136,000人のデング熱患者と144人のデング熱感染による死亡例が144件ありました4。タイでのデング熱の流行は、4月から12月までの雨季に、都市部と農村部、特に北東部で発生します。
DENV感染症は、無症候性症状、軽度のデング熱(DF)から重度のデング出血熱(DHF)まで、さまざまな臨床症状を示します。重度のDHF状態の主な特徴は、血管透過性の増加であり、ショックと臓器機能障害が続きます1。血管漏出を引き起こす可能性のある分子経路を理解することは、効果的なデング熱治療薬を開発する上で非常に重要です。デング熱の非構造タンパク質1(NS1)は、ウイルス感染初期に分泌される糖タンパク質であり5,6、ウイルスRNA複製の補因子として機能します7。NS1は、サイトカインの放出を誘発し、Toll様受容体4(TLR4)および内皮グリコカリックス8,9に結合することにより、血管漏出に寄与します。In vitroの研究により、NS1は内皮細胞と相互作用し、アポトーシスを誘導することが示されています。この状態は、内皮機能障害および血管漏出に寄与し得る10。血清インターロイキン(IL)-10レベルと相関するNS1抗原レベルは、重度の臨床疾患を有する患者で有意に増加した11。デング熱NS1は、IL-10を誘導し、DENV特異的T細胞応答を抑制することにより、疾患の病因にも寄与します12,13。さらに、デング熱NS1タンパク質は重篤な臨床疾患に関連しており、発症後3日間のNS1>600ng mL-1の濃度はDHF14の発症と関連していた。
DHF患者におけるデング熱NS1抗原の持続性は、重症デング熱6のマーカーとして使用できる可能性があります。臨床サンプル中のNS1を検出するには、酵素結合免疫吸着測定法(ELISA)や迅速検査15など、いくつかの方法があります。臨床現場でNS1タンパク質の濃度を測定するためのゴールドスタンダードは、ELISA法です。しかし、ELISA法は高価であり、熟練した人員と実験設備を必要とする16。そのため、ポイントオブケア検査(POCT)でNS1タンパク質を検出・定量する技術の開発は、現在も進行中です。過去10年間で、ラテラルフローアッセイ(LFA)やマイクロ流体紙ベースの分析デバイス(μPAD)などの紙ベースのイムノアッセイは、その簡便性、迅速性、安価さ、特異性から、診断テストとして人気を博しています17,18,19。紙ベースのイムノアッセイでは、金ナノ粒子(AuNP)20、磁性ナノ粒子21,22、量子ドット23、蛍光物質24,25など、いくつかの標識がシグナルを生成するために使用されています。AuNPは、製造コストが安価で、製造が容易で、安定性があり、読み出しが簡単なため、紙ベースのイムノアッセイで使用される最も一般的な標識です。現在、デング熱NS1のラテラルフローアッセイ(LFA)は、臨床現場で使用されていることで有名です26,27。しかし、従来のLFAラベル検出は肉眼で行うのが一般的で、定性的な結果しか得られません。
過去10年間で、50億台以上のスマートフォンが世界中で広く使用されており、ポータブル検出を開発する可能性があります28,29。スマートフォンは、内蔵の物理センサ、マルチコアプロセッサ、デジタルカメラ、USBポート、オーディオポート、ワイヤレス、およびアプリケーションソフトウェアなどの多機能容量を有しており、様々なバイオセンサプラットフォームでの使用に適している30。さらに、無線技術により、データを迅速に送信することができ、リアルタイムおよびオンサイト監視に使用することができる31。Mudanyaliらは、紙ベースのイムノアッセイとスマートフォンを組み合わせて、マラリア、結核、HIV用のポータブルで機器不要、迅速、低コスト、ユーザーフレンドリーなPOCTプラットフォームを開発しました32。Lingらは、牛乳中のアルカリホスファターゼ活性を定量的に検出するために、スマートフォンのカメラと組み合わせたラテラルフローアッセイを報告しました33。Houらは、ラテラルフローアッセイにおける色または蛍光からの定量的シグナルのためのスマートフォンベースのデュアルモダリティイメージングシステムも開発した34。さらに、スマートフォンを比色および定量的リーダーとして使用すると、肉眼ではターゲット35の存在を自信を持って報告できない一方で、感度を向上させることができる。
デング熱診断のブレークスルーを示すDEN-NS1-PAD36,37,38(以下、デバイスと呼ぶ)は、ポータブルで効率的なソリューションを提供します。ワックス印刷によるマイクロ流体紙ベースの技術を用いて、画像処理によりNS1を高感度かつ特異的に定量する装置です。その実用性をさらに高めるために、比色測定と定量読み取りのためのユーザーフレンドリーなスマートフォンアプリを開発しました。タイの病院からの患者サンプルを使用した臨床検証は、リアルタイムの患者評価への直接的な影響を強調しています。当社のイノベーションは、合理化されたポイントオブケアデング熱管理における極めて重要な進歩を示し、リソースが限られている医療環境における診断に革命を起こすことを約束します。
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Protocol
タイ王国陸軍医療局、プラモンクットクラオ病院、バンコク、タイの治験審査委員会の倫理委員会(IRBRTA 1218/2562)が承認を与えました。この調査を実施するにあたり、必要なすべての倫理規定を遵守しました。
1. 紙製イムノアッセイの装置作製
注:紙ベースのイムノアッセイデバイスは、以前に確立された方法36、37、およびタイ特許請求第19010081638号に従って製造されました。
- デザインとパターン描画:コンピュータ上で18個のPADワックスパターンを使用して紙分析装置(図1A、B)を設計します。
注:デザインは特殊で、A5サイズの用紙を対象としています。PADの数は、ユーザーの要求に応じて用紙のサイズに関連しています。 - デザインしたパターンをワックスプリンターでセルロース紙に印刷します(材料表)。
- ワックス印刷した紙を実験用オーブンで150°Cで75秒間溶かします。 その後、その後のステップで必要になるまでシリカボックスに保管してください。
- 0.5 μL の 0.025% ポリ-L-リジン(PLL)を試験領域とコントロール領域の両方に塗布します。シリカボックス内で室温(RT)で2分間インキュベートした後、65°Cのオーブンで5分間加熱します。
- 0.5 μL の 1 μg μL-1 のヤギ抗マウス IgG 抗体をコントロール領域に、0.5 μL の 1 μg μL-1 捕捉抗体を試験領域に適用します。滴を室温のシリカゲルボックスで30分間乾燥させます。
- ブロッキングバッファーをサンプル領域に 2 μL、コンジュゲート領域に 3 μL、検出領域に 2 μL を塗布します。滴をシリカゲルボックス内の室温で30分間乾燥させます。
- 2 μLの金ナノ粒子-抗体複合体(AuNPs-Ab)溶液をコンジュゲート領域に塗布し、室温のシリカゲルボックス内で30分間乾燥させます。
2. 紙ベースのイムノアッセイの組み立て
- 粘着プラスチックバッキングカードの裏側にある保護フィルムを慎重に剥がして、粘着剤を露出させます。
- 処理したセルロース紙を粘着プラスチックのバッキングカードに合わせ、2つの層をしっかりと押し付けます。
注意: デバイスの汚染や損傷のリスクを最小限に抑えるために、親水性フィールドに触れないでください。 - プラスチックフィルムを貼って紙をコーティングし、紙を押し付けます。
- 完全に組み立てられたデバイスのシートからはさみを使用して、目的のデバイスを切り取ります。
- これで、DEN-NS1-PAD(図1C)を使用する準備が整いました。長期安定性のために、4°Cで保管してください。
3. AuNPs-Ab複合体の作製
注:AuNPs-Abは、Prabowoらによって以前に記述されたように調製されました36。
- PBS 溶液中の 1 mg mL-1 抗 NS1 抗体 10 μL、40 nm AuNPs コロイド 1 mL、0.1 mL の 0.1 M ホウ酸バッファー (pH 8.5) を組み合わせます。
- 混合物を50rpmで60分間回転させ、室温でインキュベートします。
- 0.1 mL の 10 mg mL-1 BSA を BBS に添加し、50 rpm で回転させ、室温で 15 分間インキュベートします。
- 溶液を20,187 × g 、4°Cで30分間遠心分離します。
- 沈殿したAuNPs-Abから上清を慎重にピペットで分離します。
- AuNPs-Abを500μLのBBSに再懸濁し、超音波処理を用いて分散させる。
- 20,187 × g 、4°Cで30分間遠心分離を繰り返します。
注:分散と遠心分離のプロセスを3回繰り返します。 - 懸濁液に50 μLのコンジュゲートバッファーを添加し、コンジュゲート領域に適用できるように準備を整えます。
4. モバイルアプリケーション開発
- 画像処理・機械学習開発
- DEN-NS1-PADのオートフォーカス画像を900枚以上収集し、さまざまな濃度、カメラの銘柄(12〜13メガピクセル)、回転(90° と 180°)、照明設定などのさまざまな条件をキャプチャして、教師あり画像モデルのデータセットを収集します。それぞれの条件で 30枚 を目安にしてください。
- 教師あり学習のために収集された画像内のテスト領域と制御領域として、2 つの関心領域を識別し、注釈を付けることで、グラウンド トゥルースにラベルを付けます。
- 背景ストリップを識別するアルゴリズムを設計します。テスト領域と制御領域の間の中心線を特定し、その中点を計算し、同じ回転方向を維持しながら、2 つの主要領域の平均サイズに比例する正方形の領域を確立します。
- ステップ 4.1.1 と 4.1.2 のデータセットとグラウンド トゥルース ラベルを使用して画像セグメンテーション モデルを作成し、関心領域を特定するためのイメージ セグメンテーション モデルにトレーニングします。
- アプリケーションアルゴリズム
- 学習済みのイメージ セグメンテーション モデルを新しいイメージに適用して、テスト領域、コントロール領域、および背景領域を自動的に特定します。
- 基本的な画像処理手法を使用して、3 つの関心領域 (テスト、コントロール、バックグラウンド) のそれぞれについて単一の強度値を取得します。
- イメージを 3D 配列表現 (y, x チャネル) に変換して、ピクセル値にアクセスします。
- RGB値を平均化して画像をグレースケールに変換し、式(255-x)で反転を適用します。
- 背景領域の値を差し引いて、テスト領域と制御領域の値を正規化します。
- あらかじめ設定された検量線を使用して、NS1 の濃度を計算します。
- 正規化されたグレースケール強度から導出されたカットオフ値0.1103に基づいて、結果を正または負に分類する37。
5. 検量線と感度
- 0、0.1、0.2、0.4、0.6、0.8、および1.0 μg mL-1の濃度でキャリブレーションするために、ヒト血清中のNS1サンプルを調製します。
- 各濃度 50 μL をサンプル領域に滴下し、3 回に分けて測定を行います。
- サンプルがデバイスに完全に吸い込まれるのを待ちますが、結果が得られるまでに20〜30分かかる場合があります。
- 5分間のインキュベーション後、デジタルカメラまたはスマートフォンを使用してデバイスの画像をキャプチャします。
- ImageJ とカスタム・モバイル・アプリケーションを使用して、テスト領域と制御領域を分析します。
- ImageJ とモバイルアプリケーションからのデータに基づいて検量線を作成します。
- 以下の式(1-3)を使用して、ブランク限界(LOB)、検出限界(LOD)、および定量限界(LOQ)を計算します。
LOB = ブランク データの平均 + 1:645* ð (ブランク データの標準偏差) (1)
LOD = LOB +1:645*ð (最低濃度データの標準偏差) (2)
LOQ = 空白データの平均 + 10*ð (空白データの標準偏差) (3)
6.臨床サンプルを用いた紙ベースのイムノアッセイの実施
- 入院初日に 30 人の患者から 300 μL の末梢血を採取し、適切な臨床慣行に従って紫色のトップ EDTA チューブに処理します。
- 血液を2,884 × g 、4°Cで20分間遠心分離します。
- ピペットを使用して、液体成分(プラズマ)を清潔なポリプロピレンチューブに移します。
- プラズマは、その後の分析のために、すぐに-20°Cの冷凍庫に保管してください。
- 20 μLの血漿をデバイス上部のサンプル領域に塗布します。次に、30 μLの洗浄バッファー(0.05% v/v Tween 20 in 1x phosphate buffered saline)を加えます。
- サンプルがデバイスに完全に吸い込まれるのを待ちますが、結果を得るには20〜30分かかる場合があります。
- デジタルカメラまたはスマートフォンを使用して、室温で5分間インキュベートした後、デバイスの画像を撮影します。
- ImageJ とカスタム・モバイル・アプリケーションを使用して、テスト領域と制御領域を分析します。
7. モバイルアプリケーションによる定量化
注:紙ベースのイムノアッセイの強度は、モバイルアプリケーションで分析されます(図2)。
- 開発したモバイルアプリケーションをスマートフォンで開きます。
- [ カメラを使用 ] または [ギャラリーからアップロード ] を選択して、データ ソースを選択またはアップロードします。これを行うには、カメラでキャプチャするか、デバイスのギャラリーから画像を選択します。
- 分析セクションに移動し、画面上の [分析 ] ボタンをタップします。
- アプリケーションがデータを分析し、結果を表示するのを待ちます。
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Representative Results
製造方法の選択は、紙ベースのイムノアッセイデバイスで再現性のあるアッセイ性能を確保するために極めて重要です。私たちの研究では、紙ベースのイムノアッセイを実証する文脈で、さまざまな製造プロセスと材料を調査しました。私たちが選択した方法は、ワックス印刷システムを利用して、紙ベースのマイクロ流体デバイス内に疎水性バリアを作成します。このアプローチは、そのシンプルさ、スピード、一貫した結果により際立っています。注目すべきは、タンパク質の吸着を妨げ、セルロース紙の疎水性を高める可能性のあるフォトレジスト化学物質の使用を回避できるという利点があることです。さらに、ワックスプリンティングにより、流体チャネルの寸法が一定になり、再現性のあるアッセイ性能に貢献します。
疎水性バリアの形成に続いて、イムノアッセイに必要な試薬をセルロース紙の表面に塗布しました。PLLは、静電吸着により、アミン官能基の正電荷と負電荷を帯びた抗体の両方と相互作用することにより、生体分子の固定化を支援しました。このステップにより、抗体の修飾と固定化、および製造プロセス中の標識抗体複合体の適用が容易になります。重要なのは、このステップを並行して実行できることです。紙製イムノアッセイ装置( 図1Aに示すようにDEN-NS1-PAD)の組み立ては、改質紙を粘着性のプラスチックバッキングカードに積み重ね、プラスチックフィルムでラミネートすることで完了します。
本研究の主な目的は、スマートフォンを利用したNS1濃度の測定法を開発することである。このアプローチは、家庭と臨床の両方の環境でポイントオブケア検査(POCT)デバイスとして使用できます。患者の血清中のNS1濃度が広範囲にあるため、これらの実験の結果に基づいて単純な線形モデルを採用しました。各NS1濃度について、3つの試験デバイスからなるデータセットを作成した。デバイスの写真は、標準設定と最適な照明条件でスマートフォンを使用してキャプチャされ、暗箱が不要になりました。PADのテストゾーンにはマウスデング熱NS1モノクローナル抗体が含まれ、コントロールゾーンにはヤギ抗マウスIgG抗体が含まれています。サンドイッチアッセイフォーマットでは、サンプル中のNS1濃度が高いほど、テストゾーンでの赤色の強度が高くなります。対照的に、コントロールゾーンの色の強度は比較的一定に保たれます。 図1B は、特殊な機器を必要とせずに目視観察に有利な未処理のスマートフォン画像を示しています。
専用のモバイルアプリケーションを使用して強度を正規化し、血清サンプル中のスパイクされたNS1濃度の単純な線形モデル(モバイルアプリケーションから得られた係数相関(r2)を計算しました。モバイルアプリケーションから得られた係数の相関(r2)は0.92(図3)で、予想と一致しました。このスマートフォンベースのアプローチは、肉眼観察よりも優れており、感度を178%大幅に向上させました。さらに、表 1 に示すように、正規化された強度について、ブランク限界(LoB)、検出限界(LoD)、および定量限界(LoQ)を計算しました。
実際の臨床サンプルを使用して、臨床現場でのDEN-NS1-PADの実用的な機能を実証しました。紙ベースのイムノアッセイでは、20〜30分以内に定性的なカラー測定結果が得られ、ネガティブまたはポジティブの結果を視覚的に判断できます。デング熱が疑われる患者の血清サンプルを装置にかけました。 図4 は、デバイスと市販の迅速診断テスト(RDT)の両方から得られた結果を示し、比較したものです。 表2 は、目視測定とスマートフォンベースのシステムの結果をまとめたものです。市販のRDTとデバイスでも同様の結果が得られ、視覚的読影による7つの肯定的な結果と23の否定的な結果が得られました。対照的に、デバイスのみに適用されたスマートフォンベースのリーダーシステムは、臨床サンプルから9つの陽性および21の陰性の結果を報告しました。
図1:設計および製造されたDEN-NS1-PADの画像。 (A,B)ワックスパターンの疎水性バリアからの単一チャネルを設計し、サンプル溶液を指定された領域に導入し、(D)陰性および(E)陽性の結果をそれぞれ示す前(C)および(D,E)の3つの状態で描写します。サンプル溶液はチャネルを通って吸い上げ(ラベルの付いた矢印を参照)、主要な位置の成分(コンジュゲート領域のAuNPs-Ab、テスト領域の抗NS1抗体(デング熱NS1の陽性結果を示す)、およびコントロール領域の抗マウスIgGと相互作用します。結果は肉眼で容易に観察でき、フラットベッドスキャナーやスマートフォンのカメラを使用した画像処理によって定量化できます。略称:AuNPs-Ab = 金ナノ粒子抗体複合体。この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
図2:モバイルアプリからの携帯電話の画面のスクリーンショット。 (A)携帯電話デバイスで実行されているAndroidアプリケーションのユーザー画面、(B)アプリケーション画面の表示、(C)ユーザーがカメラの使用またはギャラリーからの画像のアップロードを選択できるアプリケーションのメインメニュー、(D)テスト用の関連画像の表示、(E)分析するカウントダウン時間の表示、 (F)テストおよびコントロールゾーンの強度、感染の決定(陽性/陰性)、およびサンプル中のNS1の濃度を含むテスト結果の表示。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
図3:血清中のNS1検出の線形検量線。 デバイスを使用し、スマートフォンのデータに基づいてアプリケーションを介して処理することにより画像を解釈しました。誤差範囲は標準偏差±1、 n = 3を示します。略語:T =テストエリア;C = 制御域。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
図4:臨床サンプルアッセイからのDEN-NS1-PADの画像。 血清(50 μL)を紙ベースのイムノアッセイに使用しました。(A)陰性結果の例、(B)陽性結果、(C)全体的な結果、およびRDTと紙ベースのイムノアッセイの比較。略語: RDT = Rapid Diagnostic test;Pos =正;負 = 負。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
| パラメーター | 裸眼 | モバイルアプリ |
| ブランクの制限 (LoB) | - | 43.15 ngのmL-1 |
| 検出限界(LoD) | 200 ngのmL-1 | 112.19 ngのmL-1 |
| 定量限界(LoQ) | - | 373.58 ngのmL-1 |
表1:血清中のデータキャリブレーション標準試料NS1に関するImageJおよびモバイルアプリケーションからのLoB、LoD、およびLoQ。 省略形: LoB = ブランクの制限。LoD = 検出限界;LoQ = 定量限界。
| 患者番号 | 裸の目 | スマートフォンアプリ | ImageJ | |
| RDTの | 紙ベースのイムノアッセイ | |||
| 1 | - | - | - | - |
| 2 | - | - | - | - |
| 3 | - | - | - | - |
| 4 | - | - | - | - |
| 5 | - | - | - | - |
| 6 | - | - | - | - |
| 7 | - | - | - | - |
| 8 | - | - | - | - |
| 9 | + | + | + | + |
| 10 | - | - | + | + |
| 11 | - | - | - | - |
| 12 | + | + | + | + |
| 13 | - | - | - | - |
| 14 | - | - | - | - |
| 15 | - | - | - | - |
| 16 | + | + | + | + |
| 17 | + | + | + | + |
| 18 | - | - | - | - |
| 19 | - | - | - | - |
| 20 | - | - | - | - |
| 21 | + | + | + | + |
| 22 | + | + | + | + |
| 23 | - | - | - | - |
| 24 | + | + | + | + |
| 25 | - | - | - | - |
| 26 | - | - | - | - |
| 27 | - | - | - | - |
| 28 | - | - | - | - |
| 29 | - | - | - | - |
| 30 | - | - | + | + |
表2:血清サンプルの視覚読み取りとスマートフォンベースのリーダーシステムの結果の比較。 (+) と (-) は、それぞれ結果の正と負の解釈を示します。
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Discussion
スマートフォンベースのリーダーシステムの重要な設計パラメータの1つは、サンプルの再現性のある画像処理を提供する能力です。この研究では、シンプルさと利便性のために、イメージングボックスやアクセサリを使用せずに、12〜13MPカメラを搭載した3つの異なるスマートフォンブランドから画像をキャプチャしました。カメラの解像度、画像撮影時間、照明条件、環境など、画像キャプチャのさまざまな条件は、デバイス上のテストおよびコントロールスポットの色の強度に影響を与える可能性があります。PADの照明と乾燥に対する異なる画像撮影時間の影響は、正規化された信号強度を使用することによって最小限に抑えられ、それはさまざまな時間に撮影された画像間で一貫していました36。背景信号減算は、色強度測定の精度を高め、照明条件の影響を効果的に軽減するための戦略として登場しました。私たちの発見は、環境への影響を最小限に抑える上でのベースラインまたはバックグラウンド減算技術の有効性を強調する以前の研究と一致しています39,40。
イメージングボックスとアクセサリーフリーの方法のどちらを使用するかの優位性をめぐる進行中の議論は、画像処理に影響を及ぼします39,41。イメージングボックスは、イメージング条件の変動を最小化することによって、イメージング処理結果のロバスト性を高めることができる41、42、43。本研究では、画像処理にクラウド機械学習に基づくモバイルアプリケーションを利用した。このアプローチでは、クラウドベースのプラットフォーム内で機械学習を活用して、画像データを自動的に分類、抽出、強化します。このアプリケーションは、背景、テスト、コントロールゾーンを含む画像内の関心領域を効果的に識別して処理しました。このステップは、これらのゾーンを区別する上で極めて重要でした38。以前の研究では、機械学習を含む画像処理により、対照サンプルとテストサンプルの結果が優れた分類をもたらすことが示唆されています43,44,45。この研究では、固定位置とバックグラウンド減算を採用することで、セルロースμPADから一貫したバックグラウンドシグナルを生成し、モバイルアプリケーション40,43によって提供される読み取り値の一貫性と分類精度を向上させました。
紙ベースのイムノアッセイの実証における一貫した性能に関しては、製造方法が重要な役割を果たします。以前の研究36では、PLL、ブロッキング物質、NS1抗体の濃度など、DEN-NS1-PADの設計および製造方法のためのいくつかの最適化条件が検討されました。このデバイスは、緩衝液、細胞培養、およびヒト血清中のNS1を定性的および定量的に試験することに成功しました。
血清成分に由来するマトリックス効果は、血清サンプルを検査する際にデバイスの検出限界を妨げる可能性があります。しかし、この結果は、開発されたイムノアッセイが血清サンプル中のNS1濃度を正常に検出し、市販のRDTに匹敵する結果をもたらすことを示しています(表2)。目視検査とモバイルアプリケーション(図4)を使用した明らかな結果が観察され、血清検査に対するアッセイの有効性が強調されました。血清の粘度が高いと分析時間に影響を与える可能性がありますが、結果の解釈を妨げることはありません36。モバイルアプリケーションを利用すると、サンプル検査の感度が有意に向上するため、サンプルアッセイに、より肯定的な結果を提供することができる46。デング熱NS1のRT-PCR 15,47,48などの分子アッセイとのさらなる比較は、潜在的な偽陽性または偽陰性の結果を決定するために必要であることは注目に値します。
この研究の顕著な制限は、血液などのより複雑なサンプルマトリックスを検討する場合に発生します。血液中に存在する成分は、実際にデバイスの検出限界に干渉する可能性があります。このような場合、追加の吸収パッドを使用してランニングバッファーの吸収を高めることが潜在的な解決策となります。この修飾は、血小板に影響を与えることによってセルロースの血栓性特性を利用して、血液凝固を助けることができる49。別のアプローチでは、血液凝固を促進するために、サンプルパッドに4%(w / v)の生理食塩水滴を塗布します。以前の研究では、塩化カルシウムや塩化ナトリウムなどの塩が赤血球(RBC)凝固を誘導することが実証されています50,51。Na+は、赤血球表面の電気二重層を抑制し、赤血球間の電荷反発を減少させることにより、血中の赤血球の懸濁液を不安定化させることができます。さらに、高濃度の塩も血液凝集を誘導する52。また、Na+の対イオン価電荷は、赤血球の荷電二重層の厚みを抑制し、収縮した赤血球の凝集を引き起こします。4%(w/v)生理食塩水(NaCl)の添加は、セルロース紙51上での血漿分離を容易にする。しかし、血液凝集および金ナノ粒子凝集に望ましくない影響を誘発することを避けるためには、生理食塩水濃度の慎重な最適化が必要である53,54。
市販のワックスプリンターは、コストとプロトタイピングのシンプルさの理想的な組み合わせを提供しました。これらのプリンターは2016年に製造中止となったため、インクジェット印刷55、スクリーン印刷56、フォトリソグラフィー57などの代替製造方法が必要となった。オフィス用トナープリンタは、μPADの製造に適しています。トナー中のポリエステル樹脂は、200°Cで60分間、さまざまなデザインで疎水性パターンを作成します58。
この研究では、同社が指定した抗体NS1血清型2を使用しました。しかし、この抗体はすべての血清型とも相互作用することがわかりました36,37。DENV-4の検出感度は、他の血清型と比較して低くなっています(87.5%)。DENV-1 と DENV-2 の感度は約 88.89% で、DENV-3 の感度は約 100%37 です。これらの知見は、他の血清型と比較してDENV-4に対するRDTの感受性が低いことを報告した以前の研究と一致している59。デバイスの全体的な感度は~88.89%で、特異度は約86.67%です。DEN-NS1-PADの実際の感度は、市販のRDTの感度を上回る可能性があることは注目に値します。ただし、RDTは84.62%の陽性適中率(PPV)と87.67%の精度を示しています。特に、DEN-NS1-PADは最初の5〜6日間でデング熱感染の検出に優れていますが、RDTは最初の5日間にのみ有効です37。
要約すると、携帯型の紙ベースのイムノアッセイ(DEN-NS1-PAD)とスマートフォンアプリケーションを組み合わせることで、デング熱NS1の測定に大きな期待が寄せられます。このモバイルアプリケーションは、肉眼での観察と比較して、血清サンプル中のNS1定量の感度と効率を大幅に向上させます。モバイルアプリケーションの利点には、分析時間の短縮、使いやすさ、多様なスマートフォンデバイス、位置、照明条件との互換性などがあります。ただし、感度と性能を向上させるには、さらなる強化が必要です。一方、紙ベースのイムノアッセイは、血液サンプルを扱う際の性能を向上させるために、変更が必要です。さらに、DEN-NS1-PADは、より多数の一次感染血清型とさまざまな患者(子供および成人)から収集された選択されたサンプルを使用してデング熱を検出するための包括的な評価が必要です。
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Disclosures
著者には開示すべき利益相反はありません。
Acknowledgments
M.H.P.は、インドネシア・イスラム大学(UII)からの奨学金研究基金に感謝しています。著者らは、モバイルアプリケーションの開発と原稿への貢献を通じて、貴重な専門知識と支援をしてくれたNutchanon Ninyawee氏に感謝の意を表します。さらに、タイ科学研究イノベーション(TSRI)の2023年度基礎研究費(プロジェクト番号。FRB660073/0164)は、モンクット王工科大学トンブリ校のプログラムスマートヘルスケアの下で。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Materials | |||
| 0.1 M phosphate-buffered saline (PBS, pH 7.2) | |||
| BBS containing 0.1% Tween 20, 10% sucrose, and 1% casein | the conjugate area treatment and blocking buffer | ||
| Borate buffered saline (BBS) (25 mM sodium borate and 150 mM sodium chloride at pH 8.2) supplemented with 1% BSA | the washing buffer during the conjugation process AuNPs with the antibody | ||
| Boric acid | Merck | 10043-35-3 | |
| Bovine serum albumin fraction V (BSA) | PAA Lab GmbH (Germany) | K41-001 | |
| Casein | Merck | 9005-46-3 | |
| Chromatography paper Grade 2 | GE Healthcare | 3002-911 | |
| Clear laminate film | 3M (Stationery shops) | ||
| Disodium hydrogen phosphate | Merck | 7558-79-4 | |
| Double tape side | Stationery shops | ||
| Goat anti-mouse IgG antibody | MyBiosource (USA) | MBS435013 | |
| Gold nanoparticles (40 nm) | Serve Science Co., Ltd. (Thailand) | ||
| Human IgG polyclonal antibody | Merck | AG711-M | |
| Mouse dengue NS1 monoclonal antibody | MyBiosource (USA) | MBS834415 | |
| Mouse dengue NS1 monoclonal antibody | MyBiosource (USA) | MBS834236 | |
| NS1 serotype 2 antigens | MyBiosource (USA) | MBS 568697 | |
| PBS 1X containing 0.1% Tween 20 was used as t | elution buffer | ||
| Plastic backing card 10x30 cm | Pacific Biotech Co., Ltd. (Thailand) | ||
| Poly-L-lysine (PLL) | Sigma Aldrich | P4832 | |
| Potassium Chloride | Merck | 104936 | |
| Potassium monophosphate | Merck | 104877 | |
| Sodium Chloride | Merck | 7647-14-5 | |
| Sodium tetraborate | Sigma Aldrich | 1303-96-4 | |
| Sucrose | Merck | 57-50-1 | |
| Tween 20 | Sigma Aldrich | 9005-64-5 | |
| Instruments | |||
| CytationTM 5 multimode reader | BioTek | ||
| Mobile phones | Huawei Y7, iPhone 11, Samsung a20 | ||
| Photo scanner | Epson Perfection V30 | ||
| Oven | Memmert | ||
| Wax printer | Xerox ColorQube 8880-PS | ||
| Software | |||
| Could AutoML Vision Object Detection documentation | Google Cloud | ||
| ImageJ | National Institute of Health, Bethesda, MD, USA | ||
| Inkscape 0.91 Software |
References
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