一滴の血液で多くの診断を: 健康診断のための赤外分光法(One drop of blood, many diagnoses: Infrared spectroscopy for screening health)

2024-07-20

2024-07-19 ミュンヘン大学(LMU)

科学の進歩により、一滴の血液で複数の健康状態を瞬時に検出するツールが開発されました。ミュンヘン大学(LMU)とマックス・プランク量子光学研究所(MPQ)のBIRDチームが、赤外線分光法と機械学習を組み合わせて、この革新的な健康診断ツールを作り上げました。赤外線分光法は物質の分子構成を分析する技術であり、血漿の分子指紋を読み取ります。研究チームは、KORA研究の5000以上の血漿サンプルを分析し、機械学習で得られた分子指紋と医療データを関連付けました。その結果、血液の指紋から異常な血中脂質や血圧、糖尿病やその前段階を含む複数の健康状態を迅速に検出できることが判明しました。これにより、病気の早期発見や多疾患の同時診断が可能になり、将来的には個別の健康監視が実現する可能性があります。

<関連情報>

機械学習を用いた血漿赤外フィンガープリンティングにより、1回の測定で複数のフェノタイプの健康スクリーニングが可能 Plasma infrared fingerprinting with machine learning enables single-measurement multi-phenotype health screening

Tarek Eissa,Cristina Leonardo,Kosmas V. Kepesidis,…,Lothar Richter,Annette Peters,Mihaela Žigman
Cell Reports Medicine Published:June 28, 2024
DOI:https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2024.101625

Highlights

Multimorbidities are detectable through infrared molecular fingerprinting of plasma
Infrared fingerprints forecast metabolic syndrome within 6.5 years pre-onset
Concentrations of clinical chemistry analytes are reflected in infrared fingerprints
Infrared fingerprinting enables cost-effective, high-throughput clinical diagnostics

Summary

Infrared spectroscopy is a powerful technique for probing the molecular profiles of complex biofluids, offering a promising avenue for high-throughput in vitro diagnostics. While several studies showcased its potential in detecting health conditions, a large-scale analysis of a naturally heterogeneous potential patient population has not been attempted. Using a population-based cohort, here we analyze 5,184 blood plasma samples from 3,169 individuals using Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. Applying a multi-task classification to distinguish between dyslipidemia, hypertension, prediabetes, type 2 diabetes, and healthy states, we find that the approach can accurately single out healthy individuals and characterize chronic multimorbid states. We further identify the capacity to forecast the development of metabolic syndrome years in advance of onset. Dataset-independent testing confirms the robustness of infrared signatures against variations in sample handling, storage time, and measurement regimes. This study provides the framework that establishes infrared molecular fingerprinting as an efficient modality for populational health diagnostics.