機械学習強化型SERS診断：AI駆動の研究成果を臨床実践に移行する加速
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2025年6月4日
タイトル：Machine learning-enhanced SERS diagnostics: Accelerating the AI-powered transition from laboratory discoveries to clinical practice.
雑誌名：Comput Biol Med. 2025 Aug; 194: 110490.
概 要：
表面増強ラマン分光法（SERS）は、病気診断において革新的な分析ツールとして登場し、卓越した感度と分子フィンガープリンティング能力を提供します。しかし、スペクトルデータの複雑さ（ノイズ干渉、重なり合うピーク、手作業による分析の負担）が臨床への移行を妨げています。人工知能（AI）と機械学習（ML）の統合により、SERS駆動の診断において自動データ処理、堅牢な特徴抽出、高精度分類が可能になりました。本稿では、癌、感染症、神経変性疾患に焦点を当て、AI/MLとSERSの相乗効果を探ります。最先端の手法や説明可能なAIツールを紹介し、臨床の信頼性を高める方法を説明します。ケーススタディでは、AI/ML-SERS統合の早期癌検出、迅速な病原体同定、神経変性疾患の進行モニタリングにおける有効性を示します。
方 法：
本研究は、AIと機械学習を用いたSERS診断の統合に関する系統的なレビューです。癌、感染症、神経変性疾患における診断の進展を強調し、最先端の手法や説明可能なAIツールを紹介しています。具体的なデータセットの数や解析手法については記載されていません。
結 果：
AI/MLとSERSの統合により、早期癌検出、迅速な病原体同定、神経変性疾患の進行モニタリングにおいて有効性が示されました。しかし、限られたデータセット、モデルの解釈可能性、ハードウェアとソフトウェアの統合といった課題が臨床応用の障壁として残っています。
結 論：
AI/MLとSERSの統合は、精密診断の再定義に向けた可能性を秘めています。今後はマルチモーダル学習、ポータブルSERS-AIデバイス、標準化された検証プロトコルが重要な方向性として強調されます。