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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-08-26
(45)【発行日】2024-09-03
(54)【発明の名称】膜型表面応力センサアレイおよびその用途
(51)【国際特許分類】
G01N 19/00 20060101AFI20240827BHJP
C12M 1/34 20060101ALI20240827BHJP
G01N 33/543 20060101ALI20240827BHJP
C12N 15/115 20100101ALN20240827BHJP
【ＦＩ】
G01N19/00 H
C12M1/34 B
G01N33/543 593
C12N15/115 Z ZNA
【請求項の数】
3
(21)【出願番号】P 2020115985
(22)【出願日】2020-07-03
(65)【公開番号】P2022022757
(43)【公開日】2022-02-07
【審査請求日】2023-06-09
【前置審査】
(73)【特許権者】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(73)【特許権者】
【識別番号】000232092
【氏名又は名称】ＮＥＣソリューションイノベータ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100115255
【弁理士】
【氏名又は名称】辻丸 光一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100201732
【弁理士】
【氏名又は名称】松縄 正登
(74)【代理人】
【識別番号】100154081
【弁理士】
【氏名又は名称】伊佐治 創
(74)【代理人】
【識別番号】100227019
【弁理士】
【氏名又は名称】安 修央
(72)【発明者】
【氏名】宮崎 賢司
(72)【発明者】
【氏名】浅井 繁
(72)【発明者】
【氏名】白鳥 行大
【審査官】山口 剛
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２０１８／１０１１２８（ＷＯ，Ａ１）
【文献】国際公開第２０１４／１９６６０６（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特表２０１９－５３３４６１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１１－２０９２６０（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１６／０１１６４４４（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｎ １９／００ － １９／１０
Ｇ０１Ｎ ３３／４８
Ｃ１２Ｍ １／００ － １／４２
Ｃ１２Ｑ １／００ － １／７０
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
サンプル液と、膜型表面応力センサアレイとを接触する工程と、液相中で前記膜型表面応力センサアレイに電圧を印加する工程と、
前記膜型表面応力センサアレイの各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化を測定する工程と、
前記膜型表面応力センサアレイにより得られたシグナルパターンを用いて、標的を測定する工程とを含み、
前記膜型表面応力センサアレイは、
センサ基板と、複数の膜と、所定の分子に結合可能な複数種類の結合分子とを備え、
前記センサ基板は、複数の支持領域を備え、
前記支持領域は、前記膜の変形を検出可能なピエゾ抵抗素子を備え、かつ前記膜を支持し、
前記膜は、前記結合分子を備え、かつ前記結合分子の結合により変形し、
各膜は、異なる種類の結合分子を備え、
前記複数種類の結合分子は、異なる分子に結合する結合分子および同じ分子に異なる結合特性を示す結合分子を含み、
前記結合分子は、前記所定の分子に結合可能なアプタマー、抗体、受容体、またはリガンドであり、
前記結合分子として、特定の分子に結合性を示さないリファレンスの結合分子を含む、
サンプルの測定方法。
【請求項2】
前記結合特性は、前記所定の分子に対する親和性、前記所定の分子に対する特異性、および／または前記所定の分子におけるエピトープである、請求項１記載のサンプルの測定方法。
【請求項3】
センサ基板と、複数の膜と、所定の分子に結合可能な複数種類の結合分子とを備え、前記センサ基板は、複数の支持領域を備え、
前記支持領域は、前記膜の変形を検出可能なピエゾ抵抗素子を備え、かつ前記膜を支持し、
前記膜は、前記結合分子を備え、かつ前記結合分子の結合により変形し、
各膜は、異なる種類の結合分子を備え、
前記複数種類の結合分子は、異なる分子に結合する結合分子および同じ分子に異なる結合特性を示す結合分子を含み、
請求項１又は２記載のサンプルの測定方法に使用する、膜型表面応力センサアレイ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、膜型表面応力センサアレイおよびその用途に関する。
【背景技術】
【0002】
食品、医療等の多種多様な分野において、ターゲットの検出は重要であり、様々な方法が提案されている。そして、近年において、膜型表面応力センサが注目されている（特許文献１参照）。前記膜型表面応力センサ（Membrane-type Surface-stress Sensor：ＭＳＳ）は、例えば、シリコン膜等の膜にターゲットを結合させることで、前記膜を変形させ、前記変形による電気抵抗の変動を測定することによって、ターゲットの有無や量を分析できる。しかしながら、ターゲットを前記膜に結合させる方式については、例えば、分析精度の向上や、適応できるターゲットの拡張等の観点から、さらなる改良が求められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】国際公開第２０１１／１４８７７４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
そこで、本発明者らは、ＭＳＳの膜に、１種類の標的特異的な核酸分子を固定化した新たなＭＳＳセンサを発明し、前記核酸分子が固定化されたＭＳＳセンサにより前記標的を測定できることを確認した。しかしながら、前記核酸分子が固定化されたＭＳＳセンサでは、前記標的毎に、前記標的に対する核酸分子を準備する必要がある。このため、新規ウイルス等の新たな標的に対するＭＳＳセンサを作製する場合、新たな標的に特異的な核酸分子の準備というリードタイムが必要となる。
【0005】
したがって、前記標的特異的な核酸分子が固定化されたＭＳＳでは、新たな標的を測定対象とするＭＳＳの開発までに時間を要するという問題がある。
【0006】
そこで、本発明は、標的に特異的な結合分子が存在しない場合も、前記標的を測定しうるＭＳＳの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
前記目的を達成するために、本発明の膜型表面応力センサアレイ（以下、「アレイ」ともいう）は、センサ基板と、複数の膜と、所定の分子に結合可能な複数種類の結合分子とを備え、
前記センサ基板は、複数の支持領域を備え、
前記支持領域は、前記膜の変形を検出可能なピエゾ抵抗素子を備え、かつ前記膜を支持し、
前記膜は、前記結合分子を備え、かつ前記結合分子の結合により変形し、
各膜は、異なる種類の結合分子を備え、
前記複数種類の結合分子は、異なる分子に結合する結合分子および同じ分子に異なる結合特性を示す結合分子を含む。
前記センサ基板は、複数の支持領域を備え、
前記支持領域は、前記膜の変形を検出可能なピエゾ抵抗素子を備え、かつ前記膜を支持し、
前記膜は、前記結合分子を備え、かつ前記結合分子の結合により変形し、
各膜は、異なる種類の結合分子を備え、
前記複数種類の結合分子は、異なる分子に結合する結合分子および同じ分子に異なる結合特性を示す結合分子を含む。
【0008】
本発明のサンプルの測定方法（以下、「測定方法」ともいう）は、サンプル液と、前記本発明の膜型表面応力センサアレイとを接触する工程と、
液相中で前記膜型表面応力センサアレイに電圧を印加する工程と、
前記膜型表面応力センサアレイの各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化を測定する測定工程とを含む。
液相中で前記膜型表面応力センサアレイに電圧を印加する工程と、
前記膜型表面応力センサアレイの各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化を測定する測定工程とを含む。
【0009】
本発明の学習装置は、取得部と、学習部とを備え、
前記取得部は、測定データを取得し、
前記測定データは、標的を含むサンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と、前記標的の情報とが紐付けられたデータであり、
前記学習部は、前記測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習し、標的予測モデルを生成する。
前記取得部は、測定データを取得し、
前記測定データは、標的を含むサンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と、前記標的の情報とが紐付けられたデータであり、
前記学習部は、前記測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習し、標的予測モデルを生成する。
【0010】
本発明の分析装置は、データ取得部と、分析部とを備え、
前記データ取得部は、測定データを取得し、
前記測定データは、サンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果を含み、
前記分析部は、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する。
前記データ取得部は、測定データを取得し、
前記測定データは、サンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果を含み、
前記分析部は、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する。
【0011】
本発明の学習方法は、取得工程と、学習工程とを含み、
前記取得工程では、測定データを取得し、
前記測定データは、標的を含むサンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と、前記標的の情報とが紐付けられたデータであり、
前記学習工程では、前記測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習し、標的予測モデルを生成する。
前記取得工程では、測定データを取得し、
前記測定データは、標的を含むサンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と、前記標的の情報とが紐付けられたデータであり、
前記学習工程では、前記測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習し、標的予測モデルを生成する。
【0012】
本発明の分析方法は、データ取得工程と、分析工程とを含み、
前記データ取得工程では、測定データを取得し、
前記測定データは、サンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果を含み、
前記分析工程では、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する。
前記データ取得工程では、測定データを取得し、
前記測定データは、サンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果を含み、
前記分析工程では、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する。
【0013】
本発明の第１のプログラムは、コンピュータに、取得処理と、学習処理とを実行させ、
前記取得処理では、測定データを取得し、
前記測定データは、標的を含むサンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と、前記標的の情報とが紐付けられたデータであり、
前記学習処理では、前記測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習し、標的予測モデルを生成する。
前記取得処理では、測定データを取得し、
前記測定データは、標的を含むサンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と、前記標的の情報とが紐付けられたデータであり、
前記学習処理では、前記測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習し、標的予測モデルを生成する。
【0014】
本発明の第２のプログラムは、コンピュータに、データ取得処理と、分析処理とを実行させ、
前記データ取得処理では、測定データを取得し、
前記測定データは、サンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果を含み、
前記分析処理では、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する。
前記データ取得処理では、測定データを取得し、
前記測定データは、サンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果を含み、
前記分析処理では、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する。
【発明の効果】
【0015】
本発明によれば、前記標的に特異的な結合分子が存在しない場合も、前記標的を測定しうる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【発明を実施するための形態】
【0017】
本発明者らは、鋭意研究の結果、アプタマー等の結合分子が、例えば、ウイルス等に発現する分子に結合する際に、ウイルスが異なるとＭＳＳセンサで得られるシグナルが同じではなく、異なるとの知見を得た。また、前記結合分子は、一般的には、特定の分子に対して特異的な結合分子として選抜されるが、他の分子に対しても交差反応性を有する場合がある。この場合、前記特定の分子以外の分子が、類似するエピトープを有すると、前記特定の分子に結合する結合分子は、前記類似するエピトープを有する分子に結合する。このため、前記結合分子が固定化されたＭＳＳセンサで、前記結合分子の標的以外の分子を測定した場合においても、シグナルが生じる場合があるとの知見を得た。そして、本発明者らは、異なる結合特性を有する結合分子を固定化したＭＳＳセンサで得られるシグナルを組合せることで、前記標的を区別しうることを見出し、本発明を確立するに至った。なお、前記知見は、ウイルス以外の分子にも適用可能と推定される。具体例として、３種類の異なる結合分子が固定化されたＭＳＳセンサを用いて、３つの既知の標的（標的Ａ～Ｃ）と、１つの新規の標的（標的Ｄ）を測定した場合を、図１を例にあげてより詳細に説明する。なお、図１において、ＭＳＳセンサ１は、標的Ａに結合し、かつ標的Ｄに交差反応し、ＭＳＳセンサ２は、標的Ｂに結合し、ＭＳＳセンサ３は、標的Ｃに結合し、標的Ｄに交差反応するとする。図１に示すように、ＭＳＳセンサ１～３を用いて標的Ａ～Ｄを測定した場合、ＭＳＳセンサ１～３は、それぞれ、標的Ａ～Ｃに対して結合するため、ＭＳＳセンサ１～３由来のシグナルが測定される。また、標的Ｄは、ＭＳＳセンサ２を用いて測定した場合にはシグナルが生じないが、ＭＳＳセンサ１およびＭＳＳセンサ３を用いて測定した場合にはシグナルが生じる。この場合、ＭＳＳセンサ１～３のシグナルを単独で測定指標として用いた場合、新たな標的Ｄがあるため、標的Ａ、ＣおよびＤを検出できない。しかしながら、図１に示すように、標的ＡおよびＤは、ＭＳＳセンサ１に反応し、標的ＣおよびＤは、ＭＳＳセンサ３に反応するため、ＭＳＳセンサ１～３のシグナルを組合せると、新たな標的Ｄについても測定でき、かつＭＳＳセンサ１と反応する標的ＡおよびＭＳＳセンサ３と反応する標的Ｃと区別可能となる。また、ＭＳＳセンサに固定化される結合分子の種類が増えれば、相対的に、新たな標的Ｄに対して応答するＭＳＳセンサが存在する確率が向上する。したがって、本発明によれば、例えば、前記所定の分子に結合可能な複数種類の結合分子をＭＳＳセンサに固定化したアレイとし、前記アレイで得られたシグナルパターンを用いることで、前記標的に特異的な結合分子が存在しない場合も、前記標的を測定しうる。
【0018】
本発明において、以下、「膜型表面応力センサ（Membrane-type Surface-stress Sensor）」は、ＭＳＳともいう。いわゆるＭＳＳは、ターゲットへの結合性を有する膜が、ピエゾ抵抗素子等の応力に反応する素子を有する支持体に支持されている。そして、前記ターゲットが前記膜に結合すると、前記結合により前記膜は応力を受けて、歪みの発生等により前記膜は変形（歪みの発生）する。そして、前記膜の変形の量に応じて、前記膜を支持する前記支持体のピエゾ抵抗素子に応力が発生し、前記応力に比例して、前記ピエゾ抵抗素子の抵抗値が変化する。このため、ＭＳＳに電圧を印加して、抵抗値の変化に伴う電気シグナルを測定することで、間接的に、前記膜に結合した前記ターゲットの有無を定性的に分析すること、および／または前記膜に結合した前記ターゲットの量を定量的に分析することが可能である。本発明において、前記「測定」は、例えば、検出、分析、解析等に読み替え可能である。
【0019】
本発明において、前記「アレイ」は、例えば、同一の構成を有する物を複数含むことを意味する。このため、本発明において「膜型表面応力センサアレイ（ＭＳＳアレイ）」は、例えば、ＭＳＳを複数備えることを意味する。前記ＭＳＳアレイにおいて、各ＭＳＳは、例えば、その一部または全部が整列して配置されてもよいし、ランダムに配置または羅列して配置されてもよいが、センサ基板を小さくできることから、前者が好ましい。
【0020】
本発明において、前記「標的」は、特に制限されず、任意の分子とできる。前記標的は、例えば、測定対象の分子ということもできる。前記標的は、例えば、ウイルス抗原、細菌抗原、寄生虫抗原等の感染症に関連する分子（抗原）；生体の体液中の抗原；腫瘍抗原、自己免疫疾患、アレルギー等の疾患に関連する抗原；糖鎖抗原等の特定の分子、またはこれらの少なくとも１つを発現する、ウイルス、細菌、寄生虫、細胞、器官、組織、器官、動物、植物等の抗原が由来する物があげられる。前記標的は、例えば、後述の所定の分子と同じ分子でもよいし、異なってもよい。
【0021】
前記ウイルス抗原は、例えば、アデノウイルス（adenovirus）等のアデノウイルス科（Adenoviridae）；ＳＡＲＳ－Ｃｏｖ、ＭＥＲＳ－Ｃｏｖ、ＳＡＲＳ－Ｃｏｖ－２、コロナウイルス（coronavirus）等のコロナウイルス科（Coronaviridae）；エボラウイルス属（Ebolavirus）等のフィロウイルス科（Filoviridae）；Ｃ型肝炎ウイルス（HCV：hepatitis C virus）、デングウイルス(Dengue virus)、日本脳炎ウイルス（Japanese encephalitis virus）、西ナイルウイルス（west Nile virus）、黄熱ウイルス（yellow fever virus）等のフラビウイルス科（Flaviviridae）；Ｂ型肝炎ウイルス（HVB：Hepatitis B Virus）等のヘパドナウイルス科（Hepadnaviridae）；単純ヘルペスウイルス１型（HSV-1：herpes simplex virus-1）、単純ヘルペスウイルス２型（HSV-2：herpes simplex virus-2）、水痘・帯状疱疹ウイルス（VZV：varicella zoster virus）、ヒトサイトメガロウイルス（HCMV：human cytomegalovirus）、ＥＢウイルス（EBV：Epstein-Barr virus）、カポジ肉腫関連ヘルペスウイルス（KSHV：Kaposi's sarcoma-associated herpesvirus）等のヘルペスウイルス科（Herpesviridae）；Ａ型インフルエンザウイルス属（Influenzavirus A）、Ｂ型インフルエンザウイルス属（Influenzavirus B）、Ｃ型インフルエンザウイルス属（Influenzavirus C）等のオルソミクソウイルス科（Orthomyxoviridae）；麻疹ウイルス（measles virus）、ヒトパラインフルエンザウイルス１～４型（Human parainfluenza virus 1～4）、ムンプスウイルス（Mumps virus）、RSウイルス（Respiratory syncytial virus）等のパラミクソウイルス科（Paramyxoviridae）；パルボウイルスＢ１９（Parvovirus B19）等のパルボウイルス科（Parvoviridae）；エンテロウイルス（enterovirus）、ポリオウイルス（poliovirus）、ヒトライノウイルスＡ～Ｂ（human rhinovirus Ａ～Ｂ）、Ａ型肝炎ウイルス（hepatitis A virus）、コクサッキーウイルス（coxsackievirus）、エコーウイルス（echo virus）等のピコルナウイルス科（Picornaviridae）；天然痘ウイルス（variola virus）、ワクチニアウイルス（Vaccinia virus）等のポックスウイルス科（Poxviridae）；ヒト免疫不全ウイルス（HIV：human immunodeficiency virus）-1, 2、ヒトＴリンパ好性ウイルス（HTLV：human T-lymphocytropic virus）-I,II等のレトロウイルス科（Retroviridae）；狂犬病ウイルス（Rabies virus）、水疱性口内炎ウイルス（Vesicular stomatitis virus）等のラブドウイルス科（Rhabdoviridae）；風疹ウイルス（Rubella virus）、チクングニアウイルス（Chikungunya virus）等のトガウイルス科（Togaviridae）；等のウイルス由来の抗原があげられる。
【0022】
前記細菌抗原は、例えば、破傷風菌（Clostridium
tetani）等のクロストリジウム属（Clostridium）；大腸菌（Escherichia
coli）等のエスケリキア属（Escherichia）；ヘリコバクター・ピロリ（Helicobacter
pyloris）等のヘリコバクター属（Helicobacter）；レジオネラ・ニューモフィリア（Legionella
pneumophila）等のレジオネラ属（Legionella）；リステリア・モノサイトゲネス（Listeria
monocytogenes）等のリステリア属（Listeria）；結核菌（Mycobacterium
tuberculosis）、ライ菌（Mycobacterium
leprae）、マイコバクテリウム・アビウム（Mycobacterium
avium）、マイコバクテリウム・イントラセルラーエ（Mycobacterium
intracellulare）、マイコバクテリウム・カンサシ（Mycobacterium
kansasii）、マイコバクテリウム・ゴルドネ（Mycobacterium
gordonae）等のマイコバクテリウム属（Mycobacterium）；淋菌（Neisseria
gonorrhoeae）、髄膜炎菌（Neisseria
meningitidis）等のナイセリア属（Neisseria）；緑膿菌（Pseudomonas
aeruginosa）等のシュードモナス属（Pseudomonas）；チフス菌（Salmonella
enterica serovar Typhi）、パラチフス菌（Salmonella
enterica serovar Paratyphi A）等のサルモネラ属（Salmonella）；黄色ブドウ球菌（Staphylococcus
aureus）等のブドウ球菌属（Staphylococcus）；肺炎レンサ球菌（Streptococcus
pneumoniae）、化膿レンサ球菌（Streptococcus
pyogenes）等のレンサ球菌属（Streptococcus）；等の細菌由来の抗原があげられる。
【0023】
前記寄生虫抗原は、例えば、肝吸虫（Clonorchis
sinensis）、日本住血吸虫（Schistosoma
japonicum）、ヒトカイチュウ（Ascaris
lumbricoides）、ヒト蟯虫（Enterobius
vermicularis）、有鉤嚢虫（Cysticercus
cellulosae）、広節裂頭条虫（Diphyllobothrium
latum）、エキノコックス（Echinococcus）、赤痢アメーバ（Entamoeba
histolytica）、マラリア原虫（Plasmodium）等の寄生虫由来の抗原があげられる。
【0024】
前記生体の体液中の抗原は、例えば、サイトカイン、血液凝固因子、等があげられる。前記サイトカインは、例えば、ＴＮＦ－α、ＴＮＦ－β等のＴＮＦ（Tumor Necrosis Factor）；リンフォトキシン；ＩＬ－１～ＩＬ－３８（例えば、ＩＬ－１α、ＩＬ－１β、ＩＬ－２、ＩＬ－３、ＩＬ－４、ＩＬ－５、ＩＬ－６、ＩＬ－７、ＩＬ－８、ＩＬ－１０、ＩＬ－１１、ＩＬ－１２、ＩＬ－１７、ＩＬ－１８、ＩＬ－２３、ＩＬ－３３、ＩＬ－３６等）のインターロイキン；ケモカイン；造血因子；細胞増殖因子；アディポカイン；ＶＥＧＦ等の成長因子；等があげられる。
【0025】
前記腫瘍抗原は、例えば、５Ｔ４、α５β１－インテグリン、７０７－ＡＰ、αフェトプロテイン（ＡＦＰ）、レクチン反応性ＡＦＰ、ＡＲＴ－４、ＡＵＲＫＡ（AURORA A）、Ｂ７Ｈ４、ＢＡＧＥ、β－カテニン、ＢＣＭＡ、Ｂｃｒ－ａｂｌ、ＢＴＡＡ、ＭＮ／ＣＡ ＩＸ抗原、ＣＡ１２５、ＣＡ１９－９、ＣＡ７２－４、ＣＡＭＥＬ、ＣＡＰ－１、ＣＡＳＰ－８、ＣＤ４、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ２２、ＣＤ２５、ＣＤ２７、ＣＤ３０、ＣＤ３３、ＣＤ４７、ＣＤ５２、ＣＤ５６、ＣＤ８０、ＣＤ９６、ＣＤ１２３、ＣＤＫ４、癌胎児性抗原（ＣＥＡ）、ＣＬＬ１、ＣＴ、Cyclin A1、Ｃｙｐ－Ｂ、ＤＡＭ、ＥＧＦＲ、ＥｒｂＢ３、ＥＬＦ２Ｍ、ＥＭＭＰＲＩＮ、ＥｐＣａｍ、ＥＴＶ６－ＡＭＬ１、Ｇ２５０、ＧＡＧＥ（ＧＡＧＥ－１、ＧＡＧＥ－２等）、ＧＤ２（Ganglioside G2）、ＧｎＴ－Ｖ、Ｇｐ１００、ＧＰＡ３３、ＧＰＣ３、ＨＡＧＥ、β－ヒト絨毛性ゴナドトロピン（ＨＣＧ）、ＨＥＲ２／ｎｅｕ、ＨＬＡ－Ａ＊０２０１－Ｒ１７０Ｉ、ＨＰＶ－Ｅ７、ＨＳＰ７０－２Ｍ、ＨＳＴ－２、ｉＣＥ、インスリン増殖因子（ＩＧＦ）－１、ＩＧＦ－２、ＩＧＦ－１Ｒ、ＩＬ－２Ｒ、ＩＬ－５、ＫＩＡＡ０２０５、Ｋ－Ｒａｓ、ＬＡＧＥ、ＬＤＬＲ／ＦＵＴ、ＭＡＧＥ（ＭＡＧＥ－３、ＭＡＧＥ－４、ＭＡＧＥ－５、ＭＡＧＥ－６等）、ＭＡＲＴ－１／ｍｅｌａｎ－Ａ、ＭＡＲＴ－２／Ｓｋｉ、ＭＣ１Ｒ、mesothelin（ＭＳＬＮ）、ミオシン、ＭＵＣ１、ＭＵＭ－１、ＭＵＭ－２、ＭＵＭ－３、ＮＡ８８－Ａ、前立腺酸性フォスファターゼ（ＰＡＰ）、プロテイナーゼ－３、ＰＲＡＭＥ（Melanoma antigen preferentially expressed in tumors）、ｐ５３、ｐ１９０マイナーｂｃｒ－ａｂｌ、Ｐｍｌ／ＲＡＲα、前立腺腫瘍抗原－１（ＰＣＴＡ－１）、ＰＲＡＭＥ、前立腺特異的抗原（ＰＳＡ）、ＰＳＭ、ＰＳＭＡ、ＲＡＧＥ、ＲＡＳ、ＲＨＡＭＭ（ＣＤ１６８）、ＲＵ１、ＲＵ２、ＳＡＧＥ、ＳＡＲＴ－１、ＳＡＲＴ－３、サイログロブリン、サバイビン、テロメラーゼ逆転写酵素（ＴＥＲＴまたはＴＲＴ）、ＴＥＬ／ＡＭＬ１、ＴＧＦβ、ＴＩＭ３、ＴＰＩ／ｍ、ＴＲＰ－１、ＴＲＰ－２、ＴＲＰ－２／ＩＮＴ２、ＶＥＧＦ、ＷＴ１、ＮＹ－Ｅｓｏ－１、ＮＹ－Ｅｓｏ－Ｂ等があげられる。
【0026】
前記アレルギーに関する抗原、すなわち、アレルゲンは、特に制限されず、例えば、小麦等の穀物、卵、肉、魚、エビ、カニ等の甲殻類、貝、野菜、果物、牛乳、ピーナッツ等の豆、スギ、ヒノキ等の花粉のアレルゲン等があげられる。
【0027】
前記標的が分子の場合、前記標的の種類は、例えば、核酸分子、タンパク質、ペプチド、糖鎖、低分子化合物、高分子化合物等があげられる。
【0028】
本発明において、「所定の分子」は、特に制限されず、例えば、前記膜型表面応力センサアレイを用いて測定する標的に応じて、適宜設定できる。前記「所定の分子」は、例えば、前記標的または前記標的と関連する分子があげられる。前記標的と関連する分子は、例えば、前記標的と同じ分類または区分に属する分子があげられる。具体例として、前記標的が、ヘマグルチニン、ノイラミニダーゼ等のウイルスに発現する抗原またはウイルスの場合、前記所定の分子は、前記ウイルス抗原とできる。また、前記標的が、鞭毛タンパク質、細胞壁を構成する糖鎖等の細菌に発現する抗原または細菌の場合、前記所定の分子は、前記細菌抗原とできる。また、前記標的が、甲殻類のアレルゲンの場合、前記所定の分子は、各種甲殻類のトロポミオシンとできる。前記所定の分子は、例えば、前記標的と、構造的に類似している分子、または分類学上、近似している分類を有する物が備えている分子を選択することが好ましい。
【0029】
本発明において、前記「結合分子」は、所定の分子に結合可能な分子である。前記結合分子は、例えば、前記所定の分子に結合可能な核酸分子、タンパク質、糖鎖等があげられる。具体例として、前記結合分子は、前記所定の分子に結合可能なアプタマー、抗体、受容体、リガンド等があげられる。前記結合分子は、例えば、前記所定の分子に結合可能な公知の結合分子を用いてもよいし、ＳＥＬＥＸ法、ファージディスプレイ法等により新たに調製した結合分子を用いてもよい。
【0030】
本発明において、「結合可能」は、結合物である結合分子が、前記結合物に結合される結合対象物に対して実際に結合することを意味してもよいし、分子ドッキング法等を用いたシミュレーションにおいて結合することを意味してもよいが、好ましくは、前者である。前記結合物と前記結合対象物との結合は、例えば、タンパク質間相互作用の解析方法を利用して検出でき、例えば、共免疫沈降、プルダウンアッセイ、ＥＬＩＳＡ法、フローサイトメトリー等の抗体抗原反応を利用した方法を利用して検出できる。
【0031】
前記アプタマーは、ターゲットに対して結合性を有する核酸分子である。前記アプタマーは、例えば、ターゲットに特異的に結合する核酸分子ということもできる。前記アプタマーは、例えば、プローブ等と異なり、塩基配列依存的なハイブリダイゼーション非依存的に標的に結合する核酸分子ということもできる。
【0032】
前記核酸分子の構成単位は、例えば、ヌクレオチド残基および非ヌクレオチド残基である。前記ヌクレオチド残基は、例えば、デオキシリボヌクレオチド残基およびリボヌクレオチド残基があげられ、前記ヌクレオチド残基は、例えば、修飾されても、未修飾でもよい。前記アプタマーは、例えば、デオキシリボヌクレオチド残基からなるＤＮＡアプタマー、リボヌクレオチド残基からなるＲＮＡアプタマー、両方を含むアプタマー、修飾ヌクレオチド残基を含むアプタマー等があげられる。前記アプタマーの長さは、特に制限されず、例えば、１０～２００塩基である。前記ターゲットに対するアプタマーは、例えば、既存のアプタマーを使用してもよいし、前記ターゲットに応じて、例えば、ＳＥＬＥＸ法等を利用して新たに取得したものを使用することもできる。
【0033】
前記抗体は、可溶型の免疫グロブリンということもできる。前記抗体の種類は、例えば、ＩｇＡ、ＩｇＤ、ＩｇＥ、ＩｇＧ、またはＩｇＭがあげられる。ＩｇＡは、例えば、ＩｇＡ１またはＩｇＡ２があげられる。ＩｇＧは、例えば、ＩｇＧ１、ＩｇＧ２、ＩｇＧ３、またはＩｇＧ４があげられる。前記抗体は、例えば、抗体の抗原結合断片でもよい。前記抗原結合断片は、例えば、Ｆａｂ、Ｆａｂ’、Ｆ（ａｂ’）２、Ｆｖ断片、ｒＩｇＧ（半ＩｇＧ）断片、一本鎖抗体（ｓｃＦｖ）等があげられる。
【0034】
前記受容体は、リガンドが結合する分子を意味する。前記受容体およびリガンドは、特に制限されず、任意の受容体およびリガンドの組合せを利用できる。具体的には、前記受容体およびリガンドは、例えば、前記ウイルスまたは細菌が感染時に利用する細胞上の受容体およびそのリガンドがあげられ、具体例として、前記リガンドがコロナウイルスのスパイクタンパク質の場合、前記受容体は、ヒトＡＣＥ２（アンギオテンシンインベルターゼ２）があげられる。
【0035】
本発明において、「結合特性」は、例えば、前記結合分子の結合対象の分子との結合に関連する特性または特性値を意味する。具体例として、前記結合特性は、例えば、前記所定の分子に対する親和性、前記所定の分子に対する特異性、前記所定の分子におけるエピトープがあげられる。前記親和性は、例えば、前記結合分子の結合の強さということででき、例えば、会合速度定数（Ｋｏｎ）、解離速度定数（Ｋｏｆｆ）、解離定数（Ｋｄ）等により評価できる。前記特異性は、例えば、交差反応性または対象選択性ということもできる。前記特異性は、例えば、前記所定の分子への結合の強さ（親和性）と、前記所定の分子以外の分子への結合の強さとにより評価できる。前記エピトープは、例えば、前記所定の分子において、前記結合分子が認識する領域、すなわち、前記結合分子が結合する領域を意味する。
【0036】
本発明において、「サンプル液」は、液体であればよい。サンプル（採取検体）が液体の場合、それをそのまま液体サンプルとしてもよいし、さらに、液体溶媒によって、希釈、懸濁、分散等を行って調製した液体サンプルでもよい。採取検体が固体の場合、例えば、液体溶媒によって、溶解、懸濁、分散等を行って調製した液体サンプルでもよい。また、採取検体が気体の場合、例えば、前記気体中のエアロゾルを濃縮した液体サンプルでもよいし、さらに、液体溶媒によって、溶解、懸濁、分散等を行って調製した液体サンプルでもよい。前記液体溶媒の種類は、特に制限されず、例えば、前記結合分子とターゲットとの結合等に影響を与えにくい溶媒であり、具体例として、水、緩衝液等があげられる。前記採取検体は、例えば、血液、尿、唾液、体液等の生体試料；土壌、排水、水道水、池、河川、空気等の環境由来試料；食品試料等が例示できる。
【0037】
以下、本発明のアレイ、ならびに前記アレイを用いる測定装置、学習装置および分析装置を備える測定システムについて、図面を参照して詳細に説明する。ただし、本発明は、以下の説明に限定されない。なお、以下の図２～図８において、同一部分には、同一符号を付し、その説明を省略する場合がある。また、図面においては、説明の便宜上、各部の構造は適宜簡略化して示す場合があり、各部の寸法比等は、実際とは異なり、模式的に示す場合がある。
【0038】
［実施形態１］
本実施形態は、本発明のアレイ、ならびに前記アレイを用いる測定装置、学習装置、および分析装置を備える測定システムの一例である。図２は、本実施形態の測定装置１、学習装置３、標的予測モデルデータベース（標的予測モデルＤＢ）４、および分析装置５を備える測定システム１００を示すブロック図である。図２に示すように、測定システム１００は、測定装置１、学習装置３、標的予測モデルデータベース（標的予測モデルＤＢ）４、および分析装置５と、任意に、後述のアレイ２とを備える。また、図２に示すように、測定装置１は、装着部１１、電圧印加部１２、および測定部１３を備える。また、図２に示すように、学習装置３は、取得部３１、学習部３２、および格納部３３を備える。標的予測モデルＤＢ４は、１以上の標的予測モデルを格納している。分析装置５は、データ取得部５１、モデル選択部５２、分析部５３、および出力部５４を備える。図２に示すように、測定装置１、学習装置３、標的予測モデルＤＢ４、および分析装置５は、通信回線網６を介して一方向または両方向に接続可能（通信可能）である。本実施形態の学習装置３、標的予測モデルＤＢ４、および分析装置５は、本発明のプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータまたはシステムとしてサーバ等に組込まれてもよい。また、図示していないが、測定装置１、学習装置３、標的予測モデルＤＢ４、および分析装置５は、通信回線網６を介して、システム管理者の外部端末とも接続可能であり、システム管理者は、外部端末から測定装置１、学習装置３、標的予測モデルＤＢ４、および分析装置５の管理を実施してもよい。なお、本実施形態において、測定システム１００に含まれる測定装置１は、１つであるが、複数でもよい。
本実施形態は、本発明のアレイ、ならびに前記アレイを用いる測定装置、学習装置、および分析装置を備える測定システムの一例である。図２は、本実施形態の測定装置１、学習装置３、標的予測モデルデータベース（標的予測モデルＤＢ）４、および分析装置５を備える測定システム１００を示すブロック図である。図２に示すように、測定システム１００は、測定装置１、学習装置３、標的予測モデルデータベース（標的予測モデルＤＢ）４、および分析装置５と、任意に、後述のアレイ２とを備える。また、図２に示すように、測定装置１は、装着部１１、電圧印加部１２、および測定部１３を備える。また、図２に示すように、学習装置３は、取得部３１、学習部３２、および格納部３３を備える。標的予測モデルＤＢ４は、１以上の標的予測モデルを格納している。分析装置５は、データ取得部５１、モデル選択部５２、分析部５３、および出力部５４を備える。図２に示すように、測定装置１、学習装置３、標的予測モデルＤＢ４、および分析装置５は、通信回線網６を介して一方向または両方向に接続可能（通信可能）である。本実施形態の学習装置３、標的予測モデルＤＢ４、および分析装置５は、本発明のプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータまたはシステムとしてサーバ等に組込まれてもよい。また、図示していないが、測定装置１、学習装置３、標的予測モデルＤＢ４、および分析装置５は、通信回線網６を介して、システム管理者の外部端末とも接続可能であり、システム管理者は、外部端末から測定装置１、学習装置３、標的予測モデルＤＢ４、および分析装置５の管理を実施してもよい。なお、本実施形態において、測定システム１００に含まれる測定装置１は、１つであるが、複数でもよい。
【0039】
通信回線網６は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でもよいし、無線でもよい。通信回線網６は、例えば、インターネット回線、ＷＷＷ（World Wide Web）、電話回線、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＦｉ(Wireless Fidelity）等があげられる。通信回線網６は、双方向に接続可能（通信可能）に構成されていることが好ましい。
【0040】
（アレイの構成）
本実施形態のアレイの構成を、図３に示す。図３は、本実施形態のアレイ２を示す模式図である。図３において、（Ａ）は、アレイ２の上面図であり、（Ｂ）は、（Ａ）において、一点鎖線で示す領域の拡大図であり、（Ｃ）は、（Ｂ）における膜２５の模式断面図を示す。図３（Ａ）～（Ｃ）に示すように、アレイ２は、センサ基板２１およびＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）を備える。ＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）は、それぞれ、電極２２、配線２３、支持領域２４、膜（ＭＳＳ膜）２５およびピエゾ抵抗素子２６を備える。また、ＭＳＳ膜２５は、結合分子２７を備える、すなわち、ＭＳＳ膜２５には、結合分子２７が固定化されている。
本実施形態のアレイの構成を、図３に示す。図３は、本実施形態のアレイ２を示す模式図である。図３において、（Ａ）は、アレイ２の上面図であり、（Ｂ）は、（Ａ）において、一点鎖線で示す領域の拡大図であり、（Ｃ）は、（Ｂ）における膜２５の模式断面図を示す。図３（Ａ）～（Ｃ）に示すように、アレイ２は、センサ基板２１およびＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）を備える。ＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）は、それぞれ、電極２２、配線２３、支持領域２４、膜（ＭＳＳ膜）２５およびピエゾ抵抗素子２６を備える。また、ＭＳＳ膜２５は、結合分子２７を備える、すなわち、ＭＳＳ膜２５には、結合分子２７が固定化されている。
【0041】
センサ基板２１は、電極２２、配線２３、支持領域２４、ＭＳＳ膜２５、ピエゾ抵抗素子２６、および結合分子２７を備えるＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）を配置するための基板である。具体的には、センサ基板２１は、ＭＳＳ膜２５を支持する支持領域２４を複数有し、支持領域２４は、ピエゾ抵抗素子２６を有する。センサ基板２１は、支持領域２４によって、各ＭＳＳ膜２５を支持する。ＭＳＳ膜２５は、例えば、対向する一方の表面または両方の表面に、結合分子２７が固定化され、側面において、センサ基板２１により支持される。センサ基板２１は、例えば、ＭＳＳ膜２５を部分的に支持することが好ましく、具体的に、ＭＳＳ膜２５の側面を部分的に支持することが好ましい。ＭＳＳ膜２５において、センサ基板２１の支持領域２４によって支持されている箇所（支持部）の数は、特に制限されず、例えば、４点である。なお、これは例示であって、何ら制限されず、任意の数とできる。
【0042】
センサ基板２１において、支持領域２４は、例えば、シリコン膜であり、前記シリコン膜の任意の領域を、不純物のドーピングによりｐ型化することによって、前記ｐ型化した領域（ｐ型Ｓｉ）を、ピエゾ抵抗素子２６として機能させることができる。支持領域２４は、例えば、ＭＳＳ膜２５を支持している箇所またはその付近に、ピエゾ抵抗素子２６を有する。センサ基板２１は、例えば、全体がシリコン製でもよいし、支持領域２４のみがシリコン膜でもよく、ピエゾ抵抗素子２６を含む支持領域２４以外の材料は、特に制限されない。センサ基板２１の材料は、例えば、プラスチック、ガラス等が使用できる。
【0043】
センサ基板２１は、例えば、電圧を印加するための回路を有する。前記回路は、電極２２および配線２３から構成される。支持領域２４が、複数の点でＭＳＳ膜２５を支持し、その支持している箇所およびその付近に、それぞれピエゾ抵抗素子２６を有する場合、例えば、前記回路は、支持領域２４における複数のピエゾ抵抗素子２６を含むホイートストンブリッジ回路があげられる。本実施形態のＭＳＳは、例えば、前記ホイートストンブリッジ回路に電圧を印加することで、ピエゾ抵抗素子２６における抵抗値の変化に伴う電気シグナルを測定できる。
【0044】
ＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）は、結合分子２７の結合を測定（検出）するセンサである。ＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）は、例えば、結合分子２７の所定の分子への結合を検出してもよいし、結合分子２７の所定の分子以外の分子への結合を検出してもよい。前記ｍおよびｎは、それぞれ、１以上の整数であり、ｍ×ｎは、２以上の整数である。本実施形態のアレイ２において、ＭＳＳセンサＭの数は、ｍ×ｎ個であるが、これに制限されない。ＭＳＳセンサＭの数は、２以上の任意の数とでき、具体例として、２～１００個である。前述のように、ＭＳＳセンサＭの数を増やすことにより、相対的に、新たな標的に対して応答するＭＳＳセンサが存在する確率が向上する。このため、ＭＳＳセンサの数は、センサ基板２１が許容する範囲で多いことが好ましい。
【0045】
電極２２は、後述する測定装置１において、電圧を印加し、ＭＳＳ膜２５に対する応力変化をピエゾ抵抗素子２６の抵抗値の変化を介して、測定するための接続部である。電極２２の素材は、例えば、導電性の物質があげられ、具体例として、金、銅、アルミ等の金属があげられる。
【0046】
配線２３は、電極２２とピエゾ抵抗素子２６とを電気的に接続する線である。配線２３は、各電極２２をピエゾ抵抗素子２６と接続する。配線２３の素材は、例えば、導電性の分子があげられ、具体例として、金、銅、アルミ等の金属があげられる。前述のように、本実施形態において、電極２２および配線２３は、ホイートストンブリッジ回路を形成している。
【0047】
支持領域２４は、ＭＳＳ膜２５を支持する領域である。本実施形態において、支持領域２４は、ＭＳＳ膜２５の側面を４点で支持し、支持領域２４上にピエゾ抵抗素子２６が形成されている。ただし、支持領域２４は、ＭＳＳ膜２５を支持できればよく、その数は、特に制限されない。
【0048】
ＭＳＳ膜２５は、前述のように、結合分子２７の結合によって変形し、その変形によって、ピエゾ抵抗素子２６に応力を与えるものであればよく、特に制限されない。ＭＳＳ膜２５は、例えば、薄膜であり、その厚みおよび各表面の面積は、特に制限されず、例えば、市販のＭＳＳに使用されているＭＳＳ膜と同様である。ＭＳＳ膜２５の平面形状は、例えば、円形であり、具体的には、例えば、正円である。ＭＳＳ膜２５の素材は、特に制限されず、例えば、シリコン膜であり、具体例として、ｎ型 Ｓｉ（１００）があげられる。
【0049】
ピエゾ抵抗素子２６は、ＭＳＳ膜２５の変形を検出可能な素子である、すなわち、ＭＳＳ膜２５に対する応力を検知可能な素子である。ＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）では、ＭＳＳ膜２５の変形を検出可能な素子として、ピエゾ抵抗素子２６を用いているが、他のＭＳＳ膜２５の変形を検出可能な素子を用いてもよい。本実施形態において、ピエゾ抵抗素子２６は、４箇所の支持領域２４の全てに形成されているが、これに限定されず、一部に形成されてもよい。
【0050】
本実施形態のアレイ２は、例えば、使用時において、センサ基板２１に各ＭＳＳ膜２５が配置された形態であればよく、使用前は、センサ基板２１とＭＳＳ膜２５とが別個独立した形態でもよい。後者の場合、例えば、アレイ２は、例えば、センサ基板２１とＭＳＳ膜２５とを別個独立に含むキットということもできる。
【0051】
結合分子２７は、所定の分子に結合可能である。ＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）には、それぞれ、異なる結合特性を示す結合分子２７が固定化されているが、これに限定されず、一部の結合分子２７は、同じ結合特性を有してもよい。本実施形態において、各ＭＳＳ膜２５には、１種類の結合分子２７が固定化されているが、複数種類の結合分子２７が固定されてもよい。複数種類の結合分子２７が固定化されている場合、各結合分子２７は、同じ所定の分子に結合可能であること、すなわち、同じ分子に結合可能であることが好ましい。結合分子２７は、例えば、同一の用途または分類に属する分子に対する結合分子であることが好ましい。具体例として、ウイルス測定用のアレイの場合、アレイ２における各結合分子２７は、ウイルスに発現する分子に結合可能な結合分子２７を選択することが好ましい。
【0052】
ＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）において、例えば、領域毎に同一の分子に対して結合可能な結合分子２７を配置してもよい。具体例として、ＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）の第１行（（１，１）～（１，ｎ））には、特定の分子Ａに対して結合可能な結合分子２７を配置し、第２行（（２，１）～（２，ｎ））には、特定の分子Ｂに対して結合可能な結合分子２７を配置する。そして、同様にして、第Ｍ行（（ｍ，１）～（ｍ，ｎ））には、特定の分子Ｍに対して結合可能な結合分子２７を配置する。また、ＭＳＳセンサＭの第１行～第ｍ行の各列には、所定の分子に対して異なる特異性または所定の分子における異なるエピトープを有する結合分子２７を配置する。これにより、アレイ２は、結合特性が異なる結合分子２７を増やせるため、相対的に、新たな標的に対して応答するＭＳＳセンサが存在する確率が向上する。
【0053】
ＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）において、例えば、いずれか１つ以上のＭＳＳ膜２５に、リファレンス（対照）の結合分子を配置してもよい。前記リファレンスの結合分子は、結合分子２７と同じ種類（核酸、タンパク質等）の結合分子であり、特定の分子に結合性を示さない分子である。結合分子２７が核酸分子の場合、前記リファレンスの結合分子は、例えば、ランダムな塩基配列から構成される核酸分子を使用できる。前記リファレンスの結合分子を配置することにより、アレイ２は、ＭＳＳセンサＭでサンプル液を測定した際に、リファレンスの結合分子が配置されたＭＳＳセンサＭで測定されたシグナルとの差分を測定時のシグナルとできるため、バックグラウンド等のノイズの影響を除去できる。
【0054】
本実施形態のＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）において、ＭＳＳ膜２５には、結合分子２７が固定化されている。以下、結合分子２７がアプタマーである場合を例にあげて、ＭＳＳ膜２５への結合分子２７の固定化形態を説明する。ただし、結合分子２７としては、前述のように、アプタマー以外の結合分子でもよく、また、アプタマー以外の結合分子の固定化形態は、アプタマーの説明を援用できる。
【0055】
前記アプタマーは、例えば、ＭＳＳ膜２５の一方の表面に固定化されてもよいし、両方の表面に固定化されてもよい。ＭＳＳ膜２５の両面に前記アプタマーが固定化される場合、一方の表面のアプタマーと他方の表面のアプタマーは、例えば、同じターゲットに結合する同じアプタマーであることが好ましい。以下の説明において、ＭＳＳ膜２５の表面とは、例えば、一方の表面でもよいし、両面でもよい。
【0056】
ＭＳＳ膜２５に対する前記アプタマーの固定化方法は、特に制限されず、ＭＳＳ膜２５に対して、前記アプタマーを直接的に固定化しても、間接的に固定化してもよい。前者の場合、例えば、ＭＳＳ膜２５と前記アプタマーとを化学的処理することによって、共有結合等により固定化することができる。前記直接的な固定方法は、例えば、フォトリソグラフィーを利用する方法があげられ、具体例として、米国特許５，４２４，１８６号明細書等を参照できる。また、他の直接的な固定方法は、例えば、ＭＳＳ膜２５上で前記センサを合成する方法があげられる。この方法は、例えば、いわゆるスポット法があげられ、具体例として、米国特許５，８０７，５２２号明細書等を参照できる。後者の場合、例えば、ＭＳＳ膜２５に対して、リンカーを介して前記アプタマーを固定化することができる。前記リンカーの種類は、何ら制限されず、例えば、ビオチンまたはビオチン誘導体（以下、ビオチン類という）と、アビジンまたはアビジン誘導体（以下、アビジン類という）との組み合わせ等があげられる。前記ビオチン誘導体は、例えば、ビオシチン等があり、前記アビジン誘導体は、例えば、ストレプトアビジン等がある。前記リンカーの長さは、例えば、ＭＳＳ膜上の官能基（例えば、シリコン膜上のシラノール基の酸素原子）と、アビジン等のアフィニティータグまたはアプタマーまでの最短の分子鎖の長さ（主鎖長）で表すことができる。前記リンカーの主鎖長は、１～２０であり、ＭＳＳの感度を向上できることから、好ましくは、１～１５、１～１３、３～１３、５～１３、１～１１、３～１１、１～１０、３～１０、１～８、３～８、１～５、１～３、１または２である。以下に、固定化方法を例示するが、本発明は、これらには制限されない。
【0057】
第１の例として、ＭＳＳ膜２５および前記アプタマーのいずれか一方に、前記ビオチン類を結合させ、他方に、前記アビジン類を結合させる。そして、前記ビオチン類と前記アビジン類とを結合させることによって、間接的に、ＭＳＳ膜２５に前記アプタマーを固定化できる。
【0058】
なお、第１の例では、アビジン類－ビオチン類間の特異的な結合、すなわち、アビジン類へのビオチン類のアフィニティーを利用して、アプタマーを間接的にＭＳＳ膜に固定したが、本発明はこれに限定されず、アビジン類－ビオチン類以外のアフィニティータグを利用してもよい。前記アフィニティータグとしては、例えば、Ｈｉｓタグ（Ｈｉｓ×６タグ）－ニッケルイオン、グルタチオン－Ｓ－トランスフェラーゼ－グルタチオン、マルトース結合タンパク質－マルトース、エピトープタグ（ｍｙｃタグ、ＦＬＡＧタグ、ＨＡ（ヘマグルチニン）タグ）－抗体または抗原結合断片が利用できる。他のアフィニティータグを用いてもよい点は、後述の第２～４の例においても同様である。
【0059】
第２の例として、ＭＳＳ膜２５に対して、例えば、介在膜を介して、前記アプタマーを固定化してもよい。ＭＳＳ膜２５上に前記介在膜を形成し、前記第１の例と同様に、前記介在膜および前記アプタマーのいずれか一方に、前記ビオチン類を結合させ、他方に、前記アビジン類を結合させ、前記ビオチン類と前記アビジン類との結合により、前記介在膜を介して前記アプタマーをＭＳＳ膜２５に固定化できる。前記介在膜は、例えば、金等の金属の膜であり、ＭＳＳ膜２５に対して前記金属を蒸着することにより形成できる。前記介在膜の厚みは、特に制限されず、例えば、１０～１００ｎｍである。前記介在膜は、例えば、一層でも二層以上でもよい。前記介在膜の表面を金にする場合、前記介在膜は、例えば、二層とし、金膜の接着性を向上できる点から、ＭＳＳ膜２５に対して、接着用の金属膜（接着膜）を介して前記金膜を形成することが好ましい。前記接着膜の金属は、例えば、チタン、クロム等があげられる。前記接着膜の厚みは、例えば、０．１～１０ｎｍであり、前記金膜の厚みは、例えば、０．１～１００ｎｍである。前記介在膜に前記ビオチン類を結合する場合、例えば、前記介在膜の表面に、さらに、前記ビオチン類が結合したチオールアルカンを用いて、チオールアルカンの自己形成膜（ＳＡＭ：self-assembled monolayers）を形成し、前記ビオチン類が結合したアプタマーを接触させ、前記ビオチン類と前記アビジン類との結合により、前記アプタマーを固定化してもよい。
【0060】
第３の例として、ＭＳＳ膜２５に対して、アミノ基を結合させ、さらにグルタルアルデヒドを結合させることによって、前記ストレプトアビジン類を結合させる方法があげられる。すなわち、ＭＳＳ膜２５に対して、アミノ基を有するシランカップリング剤を反応させ、ＭＳＳ膜２５上にアミノ基を結合させる。前記反応は、例えば、アミノ基を有するシランカップリング剤を含む溶液をＭＳＳ膜２５に塗布することにより実施できる。さらに、ＭＳＳ膜２５に対して、アミノ基とアミノ酸の主鎖もしくは側鎖とを結合可能な架橋剤、またはＭＳＳ膜２５に対して、アミノ基とアミノ酸の主鎖もしくは側鎖との間にリンカーを形成可能な、グルタルアルデヒド等の架橋剤とを反応させ、ＭＳＳ膜２５上の前記アミノ基にグルタルアルデヒド等の架橋剤の一端を結合させる。具体的には、シランカップリング後のＭＳＳ膜について、膜表面を洗浄し、架橋剤を含む溶液をＭＳＳ膜２５に塗布し、前記アミノ基と、前記架橋剤とを結合させる。前記架橋反応の条件は、例えば、架橋剤の種類に応じて適宜決定できる。つぎに、前記グルタルアルデヒド等の架橋剤の他端に前記アビジン類を結合させる。具体的には、架橋後のＭＳＳ膜について、膜表面を洗浄し、アビジン類を含む溶液を塗布し、架橋剤の他端と、アビジン類のアミノ酸の主鎖または側鎖とを結合させる。そして、このように処理したＭＳＳ膜２５に、前記ビオチンを結合させたアプタマーを接触させ、前記ビオチン類と前記アビジン類との結合により、前記アプタマーを固定化できる。
【0061】
シランカップリング剤は、例えば、Ｙ－Ｓｉ（ＣＨ３）３－ｎ（ＯＲ）ｎで表される。前記シランカップリング剤がアミノ基を有するシランカップリング剤の場合、ｎ、Ｒ、およびＹは、例えば、以下の例があげられる。前記「ｎ」は、２または３である。Ｒは、例えば、メチル基、エチル基等のアルキル基；アセチル基、プロピル基等のアシル基；等があげられる。Ｙは、アミノ基を末端に有する反応性官能基である。
【0062】
前記アミノ基を有するシランカップリング剤は、例えば、Ｎ－（２－アミノエチル）－３－アミノプロピルメチルジメトキシシラン（例えば、KBM-602（信越シリコーン社製））、Ｎ－（２－アミノエチル）－３－アミノプロピルトリメトキシシラン（例えば、KBM-603（信越シリコーン社製））、３－アミノプロピルトリメトキシシラン（例えば、KBM-903（信越シリコーン社製））、３－アミノプロピルトリエトキシシラン（例えば、KBE-903（信越シリコーン社製））、３－（２－アミノエチルアミノ）プロピルトリメトキシシラン（例えば、GENIOSIL（登録商標）GF 91（旭化成ワッカーシリコーン社製））、３－（２－アミノエチルアミノ）プロピルメチルジメトキシシラン（例えば、GENIOSIL（登録商標）GF 95（旭化成ワッカーシリコーン社製））等があげられる。
【0063】
前記架橋剤は、リンカーと結合するアミノ酸の主鎖または側鎖の官能基に応じて、適宜決定できる。前記官能基は、例えば、アミノ基（－ＮＨ２）、チオール基（－ＳＨ）、カルボキシル基（－ＣＯＯＨ）等があげられる。前記アミノ基は、例えば、タンパク質もしくはペプチドのＮ末端またはリジンの側鎖が有する。前記チオール基は、例えば、システインの側鎖が有する。前記カルボキシル基は、例えば、タンパク質もしくはペプチドのＣ末端またはアスパラギン酸もしくはグルタミン酸の側鎖が有する。
【0064】
前記アミノ酸の主鎖または側鎖のアミノ基を利用する場合、前記架橋剤としては、例えば、グルタルアルデヒド等のアルデヒド基を両端に有する架橋剤；ビス（スルホスクシンイミジル）スベラート（BS3）、グルタル酸ジスクシンイミジル（DSG）、スベリン酸ジスクシンイミジル（DSS）、ジチオビス（プロピオン酸スクシンイミジル）、ジチオビス（プロピオン酸スルホスクシンイミジル）（DSP）、ジチオビス（プロピオン酸スクシンイミジル）（DTSP）、ジチオビス（プロピオン酸スルホスクシンイミジル）（DTSSP）、酒石酸ジスクシンイミジル（DST）、エチレングリコールビス（スクシンイミジルスクシネート）（ESG）、エチレングリコールビス（スルホスクシンイミジルスクシネート）（Sulfo-ESG）、ＰＥＧ化ビス（スルホスクシンイミジル）（BS(PEG)5、BS(PEG)9等）等のＮ－ヒドロキシスクシンイミド活性エステル（N-ヒドロキシスクシンイミド反応基）を両端に有する架橋剤；アジポイミド酸ジメチル（DMA）、ピメルイミド酸ジメチル（DMP）、ピメルイミド酸ジメチル（DMS）等のイミドエステル反応基を両端に有する架橋剤；等があげられる。
【0065】
前記アミノ酸の側鎖のチオール基を利用する場合、前記架橋剤としては、例えば、Ｎ－（６－マレイミドカプロイルオキシ）スクシンイミド（EMCS）、Ｎ－（６－マレイミドカプロイルオキシ）スルホスクシンイミド（Sulfo-EMCS）、Ｎ－（８－マレイミドカプリルオキシ）スクシンイミド（HMCS）、Ｎ－（８－マレイミドカプリルオキシ）スルホスクシンイミド（Suflo-HMCS）、N-α-maleimidoacet-oxysuccinimide ester（AMAS）、N-β-maleimidopropyl-oxysuccinimide ester（BMPS）、N-γ-maleimidobutyryl-oxysuccinimide ester（GMBS）、N-γ-maleimidobutyryl-oxysulfosuccinimide ester（Sulfo-GMBS）、m-maleimidobenzoyl-N-hydroxysuccinimide ester（MBS）、m-maleimidobenzoyl-N-hydroxysulfosuccinimide ester（Sulfo-MBS）、succinimidyl 4-(N-maleimidomethyl) cyclohexane-1-carboxylate（SMCC）、sulfosuccinimidyl 4-(N-maleimidomethyl) cyclohexane-1-carboxylate（Sulfo-SMCC）、succinimidyl 4-(p-maleimidophenyl) butyrate（SMPB）、sulfosuccinimidyl 4-(N-maleimidophenyl) butyrate（Sulfo-SMPB）、Succinimidyl 6-((beta-maleimidopropionamido) hexanoate)（SMPH）、succinimidyl 4-(N-maleimidomethyl) cyclohexane-1-carboxy-(6-amidocaproate)（LC-SMCC）、N-κ-maleimidoundecanoyl-oxysulfosuccinimide ester（Sulfo-KMUS）等のマレイミド基とＮ－ヒドロキシスクシンイミド活性エステルとを分子の両端に有する架橋剤；succinimidyl iodoacetate（SIA）、succinimidyl 3-(bromoacetamido) propionate（SBAP）、succinimidyl (4-iodoacetyl) aminobenzoate（SIAB）、sulfosuccinimidyl (4-iodoacetyl) aminobenzoate（Sulfo-SIAB）等のＮ－ヒドロキシスクシンイミド活性エステルと、ハロアセチル反応基とを両端に有する架橋剤；succinimidyl 3-(2-pyridyldithio) propionate（SPDP）、succinimidyl 6-(3(2-pyridyldithio) propionamido) hexanoate（LC-SPDP）、succinimidyl 6-(3(2-pyridyldithio) propionamido) hexanoate（Sulfo-LC-SPDP）、4-succinimidyloxycarbonyl-alpha-methyl-α(2-pyridyldithio) toluene（SMPT）、2-Pyridyldithiol-tetraoxatetradecane-N-hydoxysuccinimide（PEG4-SPDP）、2-Pyridyldithiol-tetraoxaoctatriacontane-N-hydoxysuccinimide（PEG12-SPDP）等のＮ－ヒドロキシスクシンイミド活性エステルと、ピリジルジチオール反応基とを両端に有する架橋剤；等があげあられる。
【0066】
前記アミノ酸の主鎖または側鎖のカルボキシル基を利用する場合、前記架橋剤としては、例えば、Dicyclohexylcarbodiimide（DCC）、1-Ethyl-3-(3-dimethylaminopropyl)carbodiimide（EDC）、N-hydroxysuccinimide（NHS）、N-hydroxysulfosuccinimide（Sulfo-NHS）、無水酢酸等があげられる。なお、DCC、EDC、NHS、Sulfo-NHS、無水酢酸は、例えば、アミノ基とカルボキシル基とを直接結合させるため、カルボキシル基とアミノ基との間に残存せず、架橋剤に由来するリンカー領域（基）は生じない。
【0067】
前記架橋剤は、リンカーの長さを略一定化または一定化できることから、自己縮合が実質的に生じない架橋剤が好ましい。前記リンカーの長さが一定とは、例えば、複数のアプタマーのリンカーにおいて、各アプタマーのリンカーの長さが略同一または同一であることを意味する。前記リンカーの長さは、例えば、リンカーの構造を略同一または同一とすることにより、略同一または同一にすることができる。第３の例では、このような架橋剤を用いることにより、ＭＳＳの感度を向上できる。前記感度の向上は、以下の理由によると推定される。なお、本発明は、以下の推定に何ら制限されない。アプタマーにターゲットが結合すると、ターゲットと結合したアプタマーの周囲には、前記ターゲットに起因する立体的障害が生じる。前記アプタマーがＭＳＳ膜２５に対して異なる距離で固定化されている場合、前記ターゲットは、ＭＳＳ膜２５から遠位端側に存在するアプタマーと接触する可能性が高い。このため、前記ターゲットは、ＭＳＳ膜２５から遠位端側のアプタマーと優先的に結合すると推定される。この場合、前記ターゲットが結合したアプタマーの周囲に前記ターゲットに起因する立体的障害が生じても、他のアプタマーは、前記ターゲットが結合したアプタマーと比較して、ＭＳＳ膜２５側に存在するものが多いため、前記ターゲットに起因する立体的障害を受けづらい。このため、前記ターゲットがアプタマーに結合しても、周囲に存在するアプタマーが、立体的障害による影響を受けて、位置が動く可能性が低い。したがって、前記アプタマーがＭＳＳ膜２５に対して異なる距離で固定化されている場合、ＭＳＳ膜２５上では、前記周囲のアプタマーの位置の移動に起因して、ＭＳＳ膜の歪みが生じる可能性も相対的に低い。すなわち、アプタマーの結合に起因して、周囲のアプタマーが動き、ＭＳＳ膜の歪みが増幅される可能性が低い。他方、前記アプタマーがＭＳＳ膜２５に対して略同一の距離で固定化されている場合、アプタマーにターゲットが結合すると、周囲のアプタマーは、前記ターゲットに起因する立体的障害の影響を受ける。このため、周囲のアプタマーの位置が動く可能性が高く、周囲のアプタマーの位置の移動に起因して、ＭＳＳ膜の歪みが生じる可能性も相対的に高い。すなわち、前記アプタマーがＭＳＳ膜２５に対して略同一の距離で固定化されている場合、ＭＳＳ膜２５上では、１つのアプタマーとターゲットとの結合により、周囲のアプタマーの位置の移動も生じるため、ＭＳＳ膜２５の歪みが増幅されることになる。したがって、前記アプタマーがＭＳＳ膜２５に対して略同一の距離で固定化されている場合、すなわち、前記リンカーの長さが略一定化されている場合、ＭＳＳ膜２５は、感度が向上すると推定される。
【0068】
前記自己縮合が実質的に生じない架橋剤の具体例としては、例えば、Ｎ－ヒドロキシスクシンイミド活性エステルを両端に有する架橋剤、イミドエステル反応基を両端に有する架橋剤、マレイミド基とＮ－ヒドロキシスクシンイミド活性エステルを分子の両端に有する架橋剤、Ｎ－ヒドロキシスクシンイミド活性エステルと、ハロアセチル反応基とを両端に有する架橋剤、Ｎ－ヒドロキシスクシンイミド活性エステルと、ピリジルジチオール反応基とを両端に有する架橋剤、DCC、EDC、NHS、Sulfo-NHS、無水酢酸等があげられる。
【0069】
前記リンカーは、例えば、下記式（１）で表される。下記式（１）において、Ｍ１は、ＭＳＳ膜上のシランカップリング剤と結合している原子を表し、Ｌ１は、シランカップリング剤由来の領域（基）を表し、Ｌ２は、架橋剤由来の領域（基）を表し、Ｌ２は、あってもなくてもよく、Ｍ２は、アフィニティータグにおける架橋剤またはＮＨと結合している原子を表す。また、ＮＨは、アミノ基を有するシランカップリング剤のアミノ基由来のアミンを表す。
Ｍ１－Ｌ１－ＮＨ－Ｌ２－Ｍ２・・・（１）
Ｍ１－Ｌ１－ＮＨ－Ｌ２－Ｍ２・・・（１）
【0070】
Ｌ１は、例えば、（Ｍ１）－Ｓｉ（ＣＨ３）２－ｍ（ＯＲ４）ｍ－Ｒ１－（ＮＨ）または（Ｍ１）－Ｓｉ（ＣＨ３）２－ｍ（ＯＲ４）ｍ－Ｒ２－ＮＨ－Ｒ３－（ＮＨ）で表される。Ｒ１は、炭素原子数１～５の直鎖もしくは分枝状のアルキル基である。Ｒ２およびＲ３は、例えば、それぞれ独立して、炭素原子数１～５の直鎖もしくは分枝状のアルキル基であり、同じでもよいし、異なってもよい。前記アルキル基は、例えば、メチル基、エチル基、プロピル基、ブチル基、ペンチル基等があげられる。Ｒ４は、例えば、水素原子または結合手である。ｍは、１または２である。
【0071】
前記シランカップリング剤として、３－アミノプロピルトリエトキシシランを用いた場合、Ｌ１は、例えば、（Ｍ１）－Ｓｉ（ＯＲ４）２－（ＣＨ２）３－（ＮＨ）で表される。Ｒ４は、例えば、水素原子または結合手である。また、前記架橋剤として、グルタルアルデヒドを用いた場合、Ｌ２は、例えば、（ＮＨ）＝ＣＨ－Ｃ３Ｈ６－ＣＨ＝（ＣＨ（ＣＨＯ）－Ｃ２Ｈ４－ＣＨ）ｎ＝ＣＨ（ＣＨＯ）－Ｃ２Ｈ４－Ｃ＝（Ｍ２）で表される。
【0072】
前記リンカーの長さは、例えば、ＭＳＳ膜上の官能基（例えば、シリコン膜上のシラノール基の酸素原子）と、アビジン等のアフィニティータグまたはアプタマーまでの最短の分子鎖の長さ（主鎖長）で表すことができる。前記リンカーの主鎖長は、１～２０であり、ＭＳＳの感度を向上できることから、好ましくは、１～１５、１～１３、３～１３、５～１３、１～１１、３～１１、１～１０、３～１０、１～８、３～８、１～５、１～３、１または２である。
【0073】
なお、第３の例では、アビジン類－ビオチン類の結合を利用しているが、第３の例は、これに限定されず、前記アプタマーの水酸基またはリン酸基に、リンカーを直接結合させてもよい。この場合、アプタマーは、３’末端のリン酸基をアミダイド化し、前記リンカーと反応させることにより、ＭＳＳ膜２５に固定化できる。
【0074】
第４の例として、ＭＳＳ膜２５に対して、メタクリル基（－Ｃ（＝Ｏ）－Ｃ（ＣＨ３）＝ＣＨ２）を結合させ、さらにアミノ酸またはその誘導体（以下、「アミノ酸誘導体」という）を介して、前記ストレプトアビジン類を結合させる方法があげられる。すなわち、ＭＳＳ膜２５に対して、メタクリル基を有するシランカップリング剤を反応させ、ＭＳＳ膜２５上にアミノ基を結合させる。前記反応は、例えば、メタクリル基を有するシランカップリング剤を含む溶液をＭＳＳ膜２５に塗布することにより実施できる。さらに、ＭＳＳ膜２５に対して、Ｎ－アセチルシステイン等のアミノ酸誘導体を反応させた後、前記アミノ酸誘導体の主鎖または側鎖と、アビジン類のアミノ酸の主鎖または側鎖の間にリンカーを形成可能な架橋剤とを反応させ、ＭＳＳ膜２５上の前記アミノ酸誘導体に架橋剤の一端を結合させる。具体的には、アミノ酸誘導体処理後のＭＳＳ膜について、膜表面を洗浄し、架橋剤を含む溶液をＭＳＳ膜２５に塗布し、前記アミノ酸誘導体と、前記架橋剤とを結合させる。前記架橋反応の条件は、例えば、架橋剤の種類に応じて適宜決定できる。つぎに、前記架橋剤の他端に前記アビジン類を結合させる。具体的には、架橋後のＭＳＳ膜について、膜表面を洗浄し、アビジン類を含む溶液を塗布し、架橋剤の他端と、アビジン類のアミノ酸の主鎖または側鎖とを結合させる。そして、このように処理したＭＳＳ膜２５に、前記ビオチンを結合させたアプタマーを接触させ、前記ビオチン類と前記アビジン類との結合により、前記アプタマーを固定化できる。なお、第４の例では、アビジン類－ビオチン類の結合を利用しているが、第４の例は、これに限定されず、前記アプタマーの水酸基またはリン酸基に、リンカーを直接結合させてもよい。
【0075】
前述のように、前記シランカップリング剤は、例えば、Ｙ－Ｓｉ（ＣＨ３）３－ｎ（ＯＲ）ｎで表される。前記シランカップリング剤がメタクリル基を有するシランカップリング剤の場合、ｎ、Ｒ、およびＹは、例えば、以下の例があげられる。前記「ｎ」は、２または３である。Ｒは、例えば、メチル基、エチル基等のアルキル基；アセチル基、プロピル基等のアシル基；等があげられる。Ｙは、メタクリル基を末端に有する反応性官能基である。
【0076】
前記メタクリル基を有するシランカップリング剤は、例えば、３－（メタクリロイルオキシ）プロピルメチルジメトキシシラン（例えば、KBM-502（信越シリコーン社製））、３－（メタクリロイルオキシ）プロピルトリメトキシシラン（例えば、KBM-503（信越シリコーン社製）、GENIOSIL（登録商標）GF31（旭化成ワッカーシリコーン社製））、３－（メタクリロイルオキシ）プロピルメチルジメトキシシラン（例えば、KBE-502（信越シリコーン社製））、（３－メタクリロイルオキシプロピル）トリエトキシシラン（例えば、KBE-503（信越シリコーン社製））等があげられる。
【0077】
前記アミノ酸またはアミノ酸誘導体は、例えば、メタクリル基と反応可能な官能基と、カルボキシル基とを有する。前記メタクリル基と反応可能な官能基は、例えば、チオール基（－ＳＨ）等があげられる。前記チオール基を有するアミノ酸またはアミノ酸誘導体は、例えば、システイン；Ｎ－アセチルシステイン等のアミノ基が修飾されたシステイン；等があげられる。
【0078】
前記架橋剤は、例えば、架橋に供するアミノ酸誘導体の官能基と、架橋に供するアビジン類のアミノ酸の官能基とに応じて、適宜決定できる。具体例として、２つの官能基がアミノ基の場合、前記架橋剤は、前記第３の例における前記アミノ酸の主鎖または側鎖のアミノ基を利用する場合の架橋剤の説明を援用できる。また、２つの官能基の一方がアミノ基であり、他方がチオール基である場合、前記架橋剤は、前記第３の例における前記アミノ酸の側鎖のチオール基を利用する場合の架橋剤の説明を援用できる。さらに、２つの官能基の一方がアミノ基であり、他方がカルボキシル基である場合、前記架橋剤は、前記第３の例における前記アミノ酸の主鎖または側鎖のカルボキシル基を利用する場合の架橋剤の説明を援用できる。
【0079】
前記架橋剤は、リンカーの長さを一定化できることから、自己縮合が実質的に生じない架橋剤が好ましい。第４の例では、このような架橋剤を用いることにより、前述の第３の例で説明するメカニズムと同様のメカニズムにより、ＭＳＳの感度を向上できる。自己縮合が実質的に生じない架橋剤の具体例としては、例えば、Ｎ－ヒドロキシスクシンイミド活性エステルを両端に有する架橋剤、イミドエステル反応基を両端に有する架橋剤、マレイミド基とＮ－ヒドロキシスクシンイミド活性エステルを分子の両端に有する架橋剤、Ｎ－ヒドロキシスクシンイミド活性エステルと、ハロアセチル反応基とを両端に有する架橋剤、Ｎ－ヒドロキシスクシンイミド活性エステルと、ピリジルジチオール反応基とを両端に有する架橋剤、DCC、EDC、NHS、Sulfo-NHS、無水酢酸等があげられる。
【0080】
前記リンカーは、例えば、下記式（２）で表される。下記式（２）において、Ｍ１は、ＭＳＳ膜上のシランカップリング剤と結合している原子を表し、Ｌ１は、シランカップリング剤由来の領域（基）を表し、Ａは、アミノ酸誘導体を表し、Ｌ２は、架橋剤由来の領域（基）を表し、Ｌ２は、あってもなくてもよく、Ｍ２は、アフィニティータグにおける架橋剤またはＮＨと結合している原子を表す。
Ｍ１－Ｌ１－Ａ－Ｌ２－Ｍ２・・・（２）
Ｍ１－Ｌ１－Ａ－Ｌ２－Ｍ２・・・（２）
【0081】
Ｌ１は、例えば、（Ｍ１）－Ｓｉ（ＣＨ３）２－ｍ（ＯＲ４）ｍ－Ｒ５－Ｃ（＝Ｏ）－ＣＨｌ（ＣＨ３）２－ｌ－（Ａ）で表される。Ｒ４は、例えば、水素原子または結合手である。Ｒ５は、炭素原子数１～５の直鎖もしくは分枝状のアルキル基である。前記アルキル基は、例えば、メチル基、エチル基、プロピル基、ブチル基、ペンチル基等があげられる。ｍは、１または２である。ｌは、０または１である。
【0082】
前記シランカップリング剤として、３－（メタクリロイルオキシ）プロピルトリメトキシシランを用いた場合、Ｌ１は、例えば、（Ｍ１）－Ｓｉ（ＯＲ４）２－（ＣＨ２）３－Ｏ－Ｃ（＝Ｏ）－Ｃ（ＣＨ３）２－（Ａ）で表される。Ｒ４は、例えば、水素原子または結合手である。また、前記アミノ酸誘導体として、Ｎ－アセチルシステインを用いた場合、Ａは、例えば、（Ｌ１）－Ｓ－ＣＨ２－ＣＨ（ＮＨ－ＣＯＣＨ３）－Ｃ（＝Ｏ）－（Ｍ２）で表される。前記架橋剤として、無水酢酸を用いた場合、Ｌ２は、例えば、存在しない。
【0083】
前記リンカーの長さは、例えば、ＭＳＳ膜上の官能基（例えば、シリコン膜上のシラノール基）と、アビジン等のアフィニティータグまでの最短の分子鎖の長さ（主鎖長）で表すことができる。前記リンカーの主鎖長は、１～２０であり、ＭＳＳの感度を向上できることから、好ましくは、１～１５、１～１３、１～１１、１～１０、１～８、１～５、１～３、１または２である。
【0084】
なお、第４の例では、アビジン類－ビオチン類の結合を利用しているが、第４の例は、これに限定されず、前記アプタマーの水酸基またはリン酸基に、リンカーを直接結合させてもよい。この場合、アプタマーは、３’末端のリン酸基をアミダイド化し、前記リンカーと反応させることにより、ＭＳＳ膜２５に固定化できる。
【0085】
ＭＳＳ膜２５に対する前記アプタマーの固定化部位は、特に制限されず、例えば、３’末端または５’末端があげられる。
【0086】
アレイ２には、測定装置１が読み取り可能なように、アレイ２の識別子が付与されていることが好ましい。前記識別子は、例えば、アレイ２の製造番号、シリアル番号、アレイの分析対象または用途に応じて付与される番号等があげられる。
【0087】
（測定装置の構成）
装着部１１は、アレイ２を着脱可能に構成されていればよい。測定装置１では、アレイ２を装着部１１に装着することにより、電圧印加部１２が各電極２２を介して電圧を印加可能となり、これにより、各ピエゾ抵抗素子２６における抵抗値の変化に伴う電気シグナルを測定できる。装着部１１は、アレイ２の形状に応じて、適宜設定でき、具体的には、アレイ２と嵌合する形状に設計できる。
装着部１１は、アレイ２を着脱可能に構成されていればよい。測定装置１では、アレイ２を装着部１１に装着することにより、電圧印加部１２が各電極２２を介して電圧を印加可能となり、これにより、各ピエゾ抵抗素子２６における抵抗値の変化に伴う電気シグナルを測定できる。装着部１１は、アレイ２の形状に応じて、適宜設定でき、具体的には、アレイ２と嵌合する形状に設計できる。
【0088】
電圧印加部１２は、アレイ２に、具体的には、アレイ２の各電極２２に電圧を印加可能である。電圧印加部１２は、例えば、電圧発生器または電圧および電流発生器等の電源を使用できる。電圧印加部１２は、装着部１１にアレイ２が嵌合した際に、装着部１１のアレイ２との接触面側に、電圧印加部１２の端子がアレイ２の各電極２２と接触可能なように構成されている。
【0089】
測定部１３は、アレイ２における各ＭＳＳ膜２５のピエゾ抵抗素子２６の応力変化を測定可能であり、具体的には、ピエゾ抵抗素子２６の応力変化に伴う抵抗値の変化を、電子シグナルとして測定することができる。測定部１３としては、例えば、抵抗計等を使用できる。測定部１３は、アレイ２の各電極２２と電気的に接続されている。
【0090】
測定装置１としては、例えば、市販の計測モジュール（例えば、ＭＳＳ－８ＲＭ、ＮＡＮＯＳＥＮＳＯＲ社）等の構成を参照できる。
【0091】
（学習装置の構成）
図４に、学習装置３のハードウェア構成を示すブロック図を例示する。学習装置３は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）３０１、メモリ３０２、バス３０３、記憶装置３０４、入力装置３０６、ディスプレイ３０７、および通信デバイス３０８等を有する。学習装置３の各部は、それぞれのインタフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス３０３を介して接続されている。
図４に、学習装置３のハードウェア構成を示すブロック図を例示する。学習装置３は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）３０１、メモリ３０２、バス３０３、記憶装置３０４、入力装置３０６、ディスプレイ３０７、および通信デバイス３０８等を有する。学習装置３の各部は、それぞれのインタフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス３０３を介して接続されている。
【0092】
ＣＰＵ３０１は、例えば、コントローラ（システムコントローラ、Ｉ／Ｏコントローラ等）等により、他の構成と連携動作し、学習装置３の全体の制御を担う。学習装置３において、ＣＰＵ３０１により、例えば、本発明のプログラム３０５やその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的には、例えば、ＣＰＵ３０１が、取得部３１、学習部３２、および格納部３３として機能する。学習装置３は、演算装置として、ＣＰＵを備えるが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）等の他の演算装置を備えてもよいし、ＣＰＵとこれらとの組合せを備えてもよい。なお、ＣＰＵ３０１は、例えば、学習装置３における記憶部以外の各部として機能する。
【0093】
メモリ３０２は、例えば、メインメモリを含む。前記メインメモリは、主記憶装置ともいう。ＣＰＵ３０１が処理を行う際には、例えば、後述する記憶装置３０４（補助記憶装置）に記憶されている本発明のプログラム３０５等の種々の動作プログラムを、メモリ３０２が読み込む。そして、ＣＰＵ３０１は、メモリ３０２からデータを読み出し、解読し、前記プログラムを実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。メモリ３０２は、例えば、さらに、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）を含む。
【0094】
バス３０３は、例えば、測定装置１、標的予測モデルＤＢ４、分析装置５等の外部機器とも接続できる。前記外部機器は、例えば、外部記憶装置（外部データベース等）、プリンター等があげられる。学習装置３は、例えば、バス３０３に接続された通信デバイス３０８により、通信回線網６に接続でき、通信回線網６を介して、前記外部機器と接続することもできる。また、学習装置３は、通信デバイス３０８および通信回線網６を介して、測定装置１および標的予測モデルＤＢ４にも接続できる。
【0095】
記憶装置３０４は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。前述のように、記憶装置３０４には、本発明のプログラム３０５を含む動作プログラムが格納されている。記憶装置３０４は、例えば、記憶媒体と、前記記憶媒体に読み書きするドライブとを含む。前記記憶媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＦＤ（フロッピー（登録商標）ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等があげられ、前記ドライブは、特に制限されない。記憶装置３０４は、例えば、前記記憶媒体と前記ドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）またはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）であってもよい。
【0096】
学習装置３は、例えば、さらに、入力装置３０６、ディスプレイ３０７を有する。入力装置３０６は、例えば、タッチパネル、トラックパッド、マウス等のポインティングデバイス；キーボード；カメラ、スキャナ等の撮像手段；ＩＣカードリーダ、磁気カードリーダ等のカードリーダ；マイク等の音声入力手段；等があげられる。ディスプレイ３０７は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等の表示装置があげられる。本実施形態において、入力装置３０６とディスプレイ３０７とは、別個に構成されているが、入力装置３０６とディスプレイ３０７とは、タッチパネルディスプレイのように、一体として構成されてもよい。
【0097】
（標的予測モデルＤＢの構成）
本実施形態において、標的予測モデルＤＢ４は、後述のように、ＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）から得られた電気シグナルから、標的を予測可能な学習済モデル（標的予測モデル）が複数格納されたデータベースサーバである。標的予測モデルＤＢ４のハードウェア構成は、学習装置３のハードウェア構成の説明を援用できる。標的予測モデルＤＢ４に格納されている学習済モデルの数は、１つまたは複数であり、好ましくは、後者である。標的予測モデルＤＢ４に格納されている学習済モデルの数を増加させることにより、本実施形態の測定システム１００は、例えば、分析装置５において、標的を好適に分析できる。なお、本発明において、前記標的予測モデルは、例えば、学習装置３の記憶装置３０４または分析装置５の記憶装置５０４に格納されてもよい。
本実施形態において、標的予測モデルＤＢ４は、後述のように、ＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）から得られた電気シグナルから、標的を予測可能な学習済モデル（標的予測モデル）が複数格納されたデータベースサーバである。標的予測モデルＤＢ４のハードウェア構成は、学習装置３のハードウェア構成の説明を援用できる。標的予測モデルＤＢ４に格納されている学習済モデルの数は、１つまたは複数であり、好ましくは、後者である。標的予測モデルＤＢ４に格納されている学習済モデルの数を増加させることにより、本実施形態の測定システム１００は、例えば、分析装置５において、標的を好適に分析できる。なお、本発明において、前記標的予測モデルは、例えば、学習装置３の記憶装置３０４または分析装置５の記憶装置５０４に格納されてもよい。
【0098】
（分析装置の構成）
図５に、分析装置５のハードウェア構成を示すブロック図を例示する。分析装置５は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）５０１、メモリ５０２、バス５０３、記憶装置５０４、入力装置５０６、ディスプレイ５０７、および通信デバイス５０８等を有する。分析装置５の各部は、それぞれのインタフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス５０３を介して接続されている。
図５に、分析装置５のハードウェア構成を示すブロック図を例示する。分析装置５は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）５０１、メモリ５０２、バス５０３、記憶装置５０４、入力装置５０６、ディスプレイ５０７、および通信デバイス５０８等を有する。分析装置５の各部は、それぞれのインタフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス５０３を介して接続されている。
【0099】
分析装置５のハードウェア構成は、ＣＰＵ５０１が、データ取得部５１、モデル選択部５２、分析部５３および出力部５４として機能する点を除き、学習装置３のハードウェア構成の説明を援用できる。
【0100】
（学習方法）
つぎに、本実施形態の測定装置１、アレイ２、および学習装置３を用いた予測モデルの生成処理の一例について、図６のフローチャートに基づき、説明する。
つぎに、本実施形態の測定装置１、アレイ２、および学習装置３を用いた予測モデルの生成処理の一例について、図６のフローチャートに基づき、説明する。
【0101】
まず、図６に示すように、測定装置１において、アレイ２を用いて、結合分子２７が結合可能な既知の標的を測定した際の応力変化の測定値を取得する。前記既知の標的は、アレイ２に固定化された結合分子２７に対する所定の分子ということもできる。具体的には、測定装置１の装着部１１に、アレイ２を装着する（Ｓ１１）。これにより、測定装置１は、電圧印加部１２を介したアレイ２への電圧印加および測定部１３によるピエゾ抵抗素子２６の応力変化が測定可能となる。
【0102】
具体的には、測定装置１に装着されたアレイ２に対して、サンプル液とアレイ２とを接触させる（Ｓ１２、接触工程）。より具体的には、Ｓ１２では、前記サンプル液を、アレイ２の各ＭＳＳ膜２５およびピエゾ抵抗素子２６を含む支持領域２４に接触させる。前記サンプル液は、既知の標的を含む溶媒である。前記溶媒は、特に制限されず、例えば、ＰＢＳ、Ｔｒｉｓ－ＨＣｌ等の緩衝液、水等の水性溶媒があげられる。アレイ２への前記サンプル液の接触は、例えば、測定装置１が、サンプル供給部等を有し、前記サンプル供給部を用いてサンプル液を供給することにより実施してもよいし、測定装置１のユーザが導入することにより実施してもよい。前記サンプル液への前記アレイ２の接触条件は、特に制限されず、例えば、温度２０～３５℃で０．１～１２０分、温度５０～６０℃で０．１～１２０分等が例示できる。なお、Ｓ１２工程に先立ち、バッファー等の溶媒をアレイ２と接触させてもよい。
【0103】
つぎに、測定装置１は、電圧印加部１２により、液相中でアレイ２に電圧を印加する（Ｓ１３、印加工程）。前記電圧の印加条件は、特に制限されず、例えば、市販のＭＳＳと同様の条件が例示できる。前記液相は、例えば、前記接触工程におけるサンプル液でもよいし、他の溶媒でもよい。後者の場合、前記接触工程後のアレイ２を、前記サンプル液から取出し、新たな溶媒に浸漬させて、電圧を印加すればよい。前記サンプル液への接触工程後、前記サンプル液中の結合分子２７に結合しなかった所定の物質を除去するために、アレイ２を洗浄した場合等、このように新たな溶媒に前記ＭＳＳを浸漬させて、電圧を印加することが好ましい。前記溶媒は、特に制限されず、例えば、ＰＢＳ（phosphate-buffered saline）、Ｔｒｉｓ（tris(hydroxymethyl)aminomethane）－ＨＣｌ等の緩衝液、水等の水性溶媒があげられる。なお、本実施形態において、Ｓ１２工程の実施後に、Ｓ１３工程を実施しているが、これに限定されず、Ｓ１３工程は、Ｓ１２工程に先立ち実施してもよいし、Ｓ１２工程と並行して実施してもよい。
【0104】
つぎに、測定装置１は、測定部１３により、アレイ２におけるピエゾ抵抗素子２６の応力変化の測定により、前記サンプル液中の既知の標的を測定する（Ｓ１４、測定工程）。前記応力変化の測定は、例えば、測定部１３により、ピエゾ抵抗素子２６の応力変化により生じる電気シグナルの変化を測定することにより実施できる。測定部１３による測定は、例えば、経時的な測定であり、連続的に測定してもよいし、非連続的に測定してもよい。そして、測定部１３は、各ピエゾ抵抗素子２６が応力変化を受けるＭＳＳ膜２５の識別子、すなわち、ＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）の識別子および前記標的の情報を、対応する測定値に紐付け、測定結果を生成または測定データを生成する。さらに、アレイ２が識別子を有している場合、測定部１３は、ＭＳＳ膜２５の識別子と測定値とが紐付けられた測定結果に対して、アレイ２の識別子を紐付けたものを測定データとして生成してもよい。また、測定部１３は、前記測定結果または測定データにアレイ２とサンプル液との接触開始時の情報を紐付けてもよい。そして、測定装置１は、学習装置３に、前記測定データを送信する。なお、測定装置１は、前記測定データを学習装置３に送信したが、測定装置１は、例えば、測定装置１の記憶装置に前記測定データを格納してもよいし、外部データベースに、前記測定データを送信することにより、前記測定データを格納してもよい。
【0105】
つぎに、図６に示すように、学習装置３は、アレイ２を用いて測定した、既知の標的を測定した際の応力変化の測定値と、前記標的の情報とから、前記標的を予測する学習済モデル（標的予測モデル）を生成する、すなわち、アレイ２を用いて測定した応力変化の測定値のパターンと、前記標的の情報とから、標的予測モデルを生成する。
【0106】
具体的には、学習装置３の取得部３１により、前記測定データを取得する（Ｓ３１、取得工程）。取得部３１により取得する測定データの数は、１以上であり、複数であることが好ましい。本実施形態において、取得部３１は、測定装置１が送信した測定データを取得しているが、これに限定されず、例えば、外部データベースに格納された測定データを取得してもよい。また、本実施形態において、取得部３１は、アレイ２を用いて測定した測定データを取得したが、アレイ２のＭＳＳセンサＭ（１，１）～（ｍ，ｎ）のうちいずれか１つまたは複数を、それぞれ別個に（独立した）センサとして構成し、これらを用いて測定した測定結果の組合せを前記測定データとして取得してもよい。すなわち、取得部３１は、アレイ２で取得した測定データと同様のデータ構成を有する測定データを取得できればよい。
【0107】
つぎに、学習装置３の学習部３２により、前記測定結果と、前記標的との組を教師データとして機械学習し、標的予測モデルを生成する。前記機械学習に供する教師データの数は、特に制限されず、任意の数とできるが、多い方が好ましい。前記機械学習は、例えば、ニューラルネットワークを用いた機械学習が好ましい。前記ニューラルネットワークを用いた機械学習としては、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）；Ｕ－Ｎｅｔ、ＨＥＤ等の全層畳み込みネットワーク（ＦＣＮ）；敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Networks ：GAN）；等があげられる。前記機械学習では、例えば、識別器の重み、フィルター係数、オフセット等を算出しているため、前記機械学習としては、ロジスティック回帰処理を利用してもよい。本実施形態においては、結合分子２７が結合可能な既知の標的を用いた測定データを正例の教師データとして用い、標的予測モデルを生成しているが、学習部３２は、例えば、結合分子２７が結合しないと考えられている標的を用いた測定データを負例の教師データとして用い、標的予測モデルを生成してもよい。
【0108】
また、本実施形態において、学習部３２は、新規に標的予測モデルを生成しているが、前記標的を予測可能な標的予測モデルが標的予測モデルＤＢ４に格納されている場合、前記標的予測モデルおよび取得部３１が取得した測定データを用いて、再学習を実施してもよい。この場合、取得部３１は、標的予測モデルＤＢ４から標的予測モデルを取得する。また、学習部３２は、得られた標的予測モデルについて、蒸留等により、標的予測モデルのモデル圧縮を実施してもよい。
【0109】
そして、学習装置３の格納部３３により、得られた標的予測モデルは、標的予測モデルＤＢ４に格納される（Ｓ３３、格納工程）。格納部３３は、得られた標的予測モデルに、前記標的および／または前記標的の属する分類を紐付けて、格納してもよい。これにより、分析装置５が標的予測モデルを選択する際に、紐付けられた標的および／または標的を含む分類に基づき、適切な標的予測モデルを選択できる。具体例として、前記既知の標的がＡ型のＨ１Ｎ１インフルエンザ由来のヘマグルチニンの場合、紐付ける標的は、例えば、ヘマグルチニンであり、紐付ける標的の分類は、例えば、Ｈ１Ｎ１インフルエンザウイルス、Ａ型インフルエンザウイルス属等があげられる。なお、本実施形態において、格納部３３は、得られた標的予測モデルを標的予測モデルＤＢ４に格納したが、これに限定されず、格納部３３は、記憶装置３０４または分析装置５の記憶装置５０４に格納してもよい。
【0110】
本実施形態の学習方法は、同様の処理を異なる既知の標的を含むサンプル液を用いて、繰り返し実施することにより、様々な標的に対する標的予測モデルを格納でき、これにより、様々な用途の標的予測モデルＤＢ４（例えば、ウイルス予測モデルデータベース、細菌予測モデルデータベース）を構築できる。
【0111】
そして、学習装置３の処理を終了する。
【0112】
本実施形態において、学習装置３は、格納部３３を有し、格納部３３により得られた標的予測モデルを格納したが、本発明において、これらの構成は任意の構成であり、あっても無くてもよい。
【0113】
また、本実施形態において、得られた標的予測モデルの精度は、検証していないが、標的を含むサンプル液とアレイ２とを用いて測定された測定データを使用し、精度を評価してもよい。
【0114】
（分析方法）
つぎに、本実施形態の測定装置１、アレイ２、および分析装置５を用いたサンプル液の分析処理の一例について、図７のフローチャートに基づき、説明する。
つぎに、本実施形態の測定装置１、アレイ２、および分析装置５を用いたサンプル液の分析処理の一例について、図７のフローチャートに基づき、説明する。
【0115】
まず、図７に示すように、測定装置１において、アレイ２を用いて、サンプル液を測定した際の応力変化の測定値を取得する。具体的には、サンプル液として、既知の標的を含むサンプル液に代えて、前記標的を含むサンプル液、前記標的を含まないサンプル液、または前記標的を含むか否かが不明なサンプル液を用いる以外は、前述のＳ１１～Ｓ１４と同様にして、測定データを取得する。前記サンプル液は、例えば、前述のように、生体試料、環境由来試料、食品試料等から調製したサンプル液があげられる。前記測定データには、例えば、分析対象の標的情報が紐付けられてもよい。前記分析対象の標的情報は、例えば、測定装置１のユーザにより指定される。前記分析対象の標的情報は、例えば、標的および／または標的の属する分類に関する情報である。
【0116】
つぎに、図７に示すように、分析装置５は、アレイ２を用いて測定した前記サンプル液を測定した際の応力変化の測定値と、前記標的予測モデルから、前記サンプル液中の標的を予測する、すなわち、アレイ２を用いて測定した前記サンプル液を測定した際の応力変化の測定値のパターンと、前記標的予測モデルから、前記サンプル液中の標的を予測する。
【0117】
具体的には、分析装置５のデータ取得部５１により、前記測定データを取得する（Ｓ５１、データ取得工程）。Ｓ５１は、Ｓ３１と同様にして実施できる。
【0118】
つぎに、分析装置５のモデル選択部５２により、取得した測定データに、前記標的予測モデルを指定する情報が紐付けられているかを判定する。前記標的予測モデルを指定する情報は、例えば、測定装置１で測定したアレイ２の識別子、前記分析対象の標的情報等があげられる。Ｎｏの場合、すなわち、前記標的予測モデルを指定する情報が紐付けられていない場合、モデル選択部５２は、前記標的予測モデルの選択を実施しない。他方、Ｙｅｓの場合、すなわち、前記標的予測モデルを指定する情報が紐付けられている場合、モデル選択部５２は、前記標的予測モデルの選択を実施する（Ｓ５２、モデル選択工程）。具体的には、前記測定データに、アレイ２の識別子が紐付けられている場合、モデル選択部５２は、アレイ２の標的のデータを取得する。そして、モデル選択部５２は、前記標的のデータと、標的予測モデルＤＢ４に格納された各標的予測モデルに紐付けられた標的および／または標的の属する分類とを照合（突合）し、対応する標的および／または標的の属する分類とが紐付けられている標的予測モデルを、分析に用いる標的予測モデルとして選択する。また、前記分析対象の標的情報が紐付けられている場合、モデル選択部５２は、アレイ２の識別子が紐付けられている場合と同様にして、標的予測モデルを選択する。なお、前記照合処理は、標的予測モデルＤＢ４が実施してもよい。
【0119】
つぎに、分析装置５の分析部５３により、前記標的予測モデルと、前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する（Ｓ５３、分析工程）。前記分析は、前記標的予測モデルに前記測定結果を適用することにより出力される。
【0120】
そして、分析装置５の出力部５４により、分析された標的の情報が出力される（Ｓ５４、出力工程）。出力部５３は、例えば、測定装置１に対して分析結果、すなわち、前記標的の情報を出力してもよいし、測定装置１のユーザにより指定された端末等に対して前記標的の情報を出力してもよい。
【0121】
そして、分析装置５の処理を終了する。
【0122】
本実施形態において、分析装置５は、モデル選択部５２を有し、モデル選択部５２により選択された標的予測モデルを用いて、分析部５３で分析を実施したが、本発明において、モデル選択部５２は任意の構成であり、あっても無くてもよい。分析装置５がモデル選択部５２を備えない場合、分析部５３は、例えば、標的予測モデルＤＢ４に格納されている各標的予測モデルを用いて標的を分析する。
【0123】
また、本実施形態において、分析装置５は、出力部５４を有し、出力部５４により、前記分析結果を出力するが、出力部５４は、任意の構成であり、あってもなくてもよい。
【0124】
また、本実施形態では、分析部５３では、前記標的予測モデルを用いて、標的を予測したが、前記標的予測モデルを用いなくてもよい。この場合、前述のように、アレイ２の測定結果におけるシグナルのパターン（例えば、シグナル比）により、前記標的を予測できることから、分析部５３は、各ＭＳＳ膜２５のピエゾ抵抗素子２６の応力変化の測定結果から、具体的には、前記測定結果におけるシグナルのパターンから、前記サンプル液中の標的を分析する。この場合、前記標的毎に、各ＭＳＳ膜２５で得られるシグナル値に関する基準値または基準となる数値範囲を設け、分析部５３は、例えば、各ＭＳＳ膜２５のピエゾ抵抗素子２６の応力変化の測定結果が、前記基準値または基準となる数値範囲を充足するかに基づき、分析する。
【0125】
さらに、本実施形態では、測定と分析とを別個の装置で実施していたが、１つの装置で実施してもよい。この場合、測定装置１が、分析装置５の構成を備える。
【0126】
本実施形態の測定システム１００は、アレイ２のＭＳＳ膜２５において、複数種類の結合分子２７が固定化されている。このため、サンプル液を測定した際に、各ＭＳＳ膜２５のピエゾ抵抗素子２６を介して、応力変化に起因するシグナルを複数取得できる。したがって、本実施形態の測定システム１００によれば、アレイ２で得られたシグナルパターンを用いることで、前記標的に特異的な結合分子が存在しない場合も、前記標的を測定しうる。
【0127】
［実施形態２］
本実施形態は、本発明のアレイ、ならびに前記アレイを用いる測定装置の他の例である。図８は、本実施形態の測定装置１Ａおよびアレイ２Ａの構成を示す模式図である。図８に示すように、本実施形態の測定装置１Ａは、実施形態１の測定装置１の構成に加えて、サンプル調製部１４、サンプル液送液部１５、および廃液処理部１６を備える。サンプル調製部１４は、サンプル収集部１４ａ、送液部１４ｂ、洗浄液タンク１４ｃ、および水性溶媒タンク１４ｄを備える。サンプル液送液部１５は、送液ポンプ１５ａ、導入チューブ１５ｂ、および送液チューブ１５ｃを備える。廃液処理部１６は、廃液タンク１６ａおよび廃液チューブ１６ｂを備える。この点を除き、本実施形態の測定装置１Ａは、実施形態の測定装置１と同様であり、その説明を援用できる。つぎに、本実施形態のアレイ２Ａは、実施形態１のアレイ２の構成に加えて、サンプル導入部２８およびサンプル排出部２９を備える。サンプル導入部２８は、導入口２８ａおよび導入路２８ｂを備える。サンプル排出部２９は、排出路２９ａおよび排出口２９ｂを備える。この点を除き、本実施形態のアレイ２Ａは、実施形態の測定装置２と同様であり、その説明を援用できる。本実施形態のアレイ２Ａは、例えば、マイクロ流体デバイスということもできる。
本実施形態は、本発明のアレイ、ならびに前記アレイを用いる測定装置の他の例である。図８は、本実施形態の測定装置１Ａおよびアレイ２Ａの構成を示す模式図である。図８に示すように、本実施形態の測定装置１Ａは、実施形態１の測定装置１の構成に加えて、サンプル調製部１４、サンプル液送液部１５、および廃液処理部１６を備える。サンプル調製部１４は、サンプル収集部１４ａ、送液部１４ｂ、洗浄液タンク１４ｃ、および水性溶媒タンク１４ｄを備える。サンプル液送液部１５は、送液ポンプ１５ａ、導入チューブ１５ｂ、および送液チューブ１５ｃを備える。廃液処理部１６は、廃液タンク１６ａおよび廃液チューブ１６ｂを備える。この点を除き、本実施形態の測定装置１Ａは、実施形態の測定装置１と同様であり、その説明を援用できる。つぎに、本実施形態のアレイ２Ａは、実施形態１のアレイ２の構成に加えて、サンプル導入部２８およびサンプル排出部２９を備える。サンプル導入部２８は、導入口２８ａおよび導入路２８ｂを備える。サンプル排出部２９は、排出路２９ａおよび排出口２９ｂを備える。この点を除き、本実施形態のアレイ２Ａは、実施形態の測定装置２と同様であり、その説明を援用できる。本実施形態のアレイ２Ａは、例えば、マイクロ流体デバイスということもできる。
【0128】
サンプル調製部１４は、アレイ２Ａで測定するサンプルを調製する。サンプル調製部１４は、サンプル液を調製可能であればよく、公知のサンプル調製装置を採用できる。
【0129】
サンプル収集部１４ａは、環境中の試料を収集する部材であり、例えば、環境中のエアロゾルを収集するサイクロンサンプラー等が使用できる。
【0130】
送液部１４ｂ、洗浄液タンク１４ｃ、および水性溶媒タンク１４ｄは、サンプル収集部１４ａで収集されたエアロゾル等のサンプルを、サンプル液に変換する。送液部１４ｂは、例えば、チューブポンプ等の液体を移送可能なポンプを採用できる。洗浄液タンク１４ｃは、サンプル収集部１４ａで収集されたサンプルを分散および回収する洗浄液を貯蔵している。前記洗浄液は、例えば、サンプル収集部１４ａが収集するサンプルの種類に応じて適宜設定でき、具体例として、界面活性剤を含む水性溶媒等があげられる。水性溶媒タンク１４ｄは、サンプル収集部１４ａから分散し回収する水性溶媒を貯蔵している。
【0131】
サンプル液送液部１５は、サンプル調製部１４で調製されたサンプル液を、アレイ２Ａに送液する。サンプル液送液部１５は、液体を移送可能な公知の構成を採用できる。送液ポンプ１５ａは、チューブポンプ等の液体を移送可能なポンプを採用できる。導入チューブ１５ｂは、サンプル収集部１４ａと送液ポンプ１５ａとを接続している。送液チューブ１５ｃは、送液ポンプ１５ａと、アレイ２Ａの導入口２８ａとを接続している。
【0132】
廃液処理部１６は、アレイ２Ａにより測定されたサンプル液を廃液処理可能に構成されている。廃液タンク１６ａは、アレイ２Ａにより測定されたサンプル液を廃液として貯蔵する。廃液チューブ１６ｂは、アレイ２Ａの排出口２９ｂと廃液タンク１６ａとを接続する。
【0133】
アレイ２Ａにおいて、サンプル導入部２８は、測定装置１Ａから供給されたサンプル液を、アレイ２Ａの各ＭＳＳ膜２５に供給するように構成されていればよい。導入口２８ａは、アレイ２Ａ内に、サンプル液を導入可能な貫通孔であり、送液チューブ１５ｃおよび導入路２８ｂを連通している。導入路２８ｂは、導入口２８ａと、各ＭＳＳ膜２５上の空間とを連通している。本実施形態において、導入路２８ｂは、分岐している。そして、分岐した導入路２８ｂは、それぞれ、各ＭＳＳ膜２５上の空間と連通している。ただし、本発明はこれに限定されず、導入路２８ｂは、分岐しなくてもよい。この場合、排液路２９ａも分岐しない。
【0134】
サンプル排出部２９は、アレイ２Ａで測定された排液をアレイ２Ａ、より具体的には、アレイ２のＭＳＳ膜２５上から排液可能に構成されていればよい。排液路２９ａは、各ＭＳＳ膜２５上の空間と、排液口２９ｂとを連通している。排液口２９ｂは、アレイ２Ａ内の測定後のサンプル液を導出可能な貫通孔であり、排液路２９ａおよび廃液チューブ１６ｂを連通している。
【0135】
本実施形態のアレイ２Ａは、例えば、ジメチルポリシロキサン（ＰＤＭＳ）を用いて、サンプル導入部２８およびサンプル排出部２９の各流路および貫通孔を形成した後に、得られた成形体を、アレイ２を配置したガラス基板に、前記流路がガラス基板側になるように接着させることで製造できる。
【0136】
つぎに、本実施形態の測定装置１Ａおよびアレイ２Ａを用いた測定方法について説明する。
【0137】
まず、測定装置１Ａの装着部１１に、アレイ２Ａを装着し、サンプル液送液部１５および廃液処理部１６を、アレイ２Ａと接続する。つぎに、測定装置１Ａは、サンプル調製部１４により、サンプル液を調製する。具体的には、サンプル収集部１４ａは、経時的に環境中のエアロゾルを捕集する。前記エアロゾルの捕集は、例えば、連続的に実施してもよいし、一定間隔で実施してもよい。また、あわせて、送液部１４ｂが、洗浄液タンク１４ｃおよび水性溶媒タンク１４ｄから経時的に洗浄液および水性溶媒をサンプル収集部１４ａに供給し、捕集されたエアロゾルからサンプル液を調製する。調製されたサンプル液は、サンプル液送液部１５により、導入チューブ１５ｂ、送液ポンプ１５ａ、および送液チューブ１５ｃを介して、アレイ２Ａ、具体的には、導入口２８ａに供給される。導入口２８ａに供給されたサンプル液は、導入路２８ｂを介して、アレイ２の各ＭＳＳ膜２５上の空間に供給され、各ＭＳＳ膜２５と接触する。
【0138】
つぎに、測定装置１Ａは、実施形態の測定装置１と同様に、電圧印加部１２によりアレイ２の電極２２に電圧を印加し、測定部１３によりピエゾ抵抗素子２６の応力変化を測定する。そして、ＭＳＳ膜２５上で測定されたサンプル液は、排液路２９ａから排出口２９ｂに排出される。排出口２９ｂに排出されたサンプル液は、廃液チューブ１６ｂを介して廃液タンク１６ａに移動し、廃液として貯蔵される。
【0139】
本実施形態の測定装置１Ａおよびアレイ２Ａによれば、経時的にサンプル液を調製し、前記サンプル液中の標的を測定できるため、例えば、環境検査等に好適に使用できる。また、測定装置１Ａのポンプとして小型のポンプを採用することにより、測定装置１Ａの大きさを、スマートフォンまたはタブレット端末と同程度の大きさまで小型化できる。このため、本実施形態の測定装置１Ａおよびアレイ２Ａによれば、小型でかつ、連続運転可能な装置とでき、例えば、設置性に優れている。また、本実施形態のアレイ２Ａは、導入路２８ｂの構造を任意に変更でき、また、後述の前処理室および保管室等を組み合わせることにより、測定結果を確認した後に、サンプル液の処理（前処理の追加、サンプル液を導入するＭＳＳセンサの場所等）の方法を決定することもできる。このため、本実施形態のアレイ２Ａによれば、より精度の高い測定が可能である。
【0140】
本実施形態の測定装置１Ａは、例えば、前記サンプル液中の標的の量が、予め設定された量を超えた場合、アラートを報知する報知部を備えてもよい。測定装置１Ａは、例えば、前記報知部を備えることで、工場等における危険物質等の環境監視に好適に使用できる。
【0141】
本実施形態のアレイ２Ａは、例えば、アレイ２Ａに導入されたサンプル液を前処理する前処理室を備えてもよい。この場合、前記前処理室には、前記サンプル液を処理するための試薬が配置されている。前記前処理室は、例えば、導入路２８ｂ中に形成されている。アレイ２Ａは、例えば、前記前処理室を備えることで、ＭＳＳで測定するのに適したサンプル液を調製できる。
【0142】
本実施形態のアレイ２Ａは、例えば、アレイ２Ａに導入されたサンプル液を保管する保管部を有してもよい。アレイ２Ａは、例えば、前記保管部を備えることにより、測定装置１Ａの測定結果に基づき、前記サンプル液を他の検査のサンプルとして利用することができる。
【0143】
［実施形態３］
本実施形態のプログラムは、コンピュータに、前述の測定方法、学習方法、または分析方法の各工程（処理、手順、命令、または動作ともいう）を、実行させるプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体は、例えば、非一時的なコンピュータ可読記録媒体（non-transitory computer-readable storage medium）である。前記記録媒体は、特に制限されず、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。
本実施形態のプログラムは、コンピュータに、前述の測定方法、学習方法、または分析方法の各工程（処理、手順、命令、または動作ともいう）を、実行させるプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体は、例えば、非一時的なコンピュータ可読記録媒体（non-transitory computer-readable storage medium）である。前記記録媒体は、特に制限されず、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。
【実施例】
【0144】
つぎに、本発明の実施例について説明する。ただし、本発明は、以下の実施例により制限されない。市販の試薬は、特に示さない限り、それらのプロトコールに基づいて使用した。
【0145】
［実施例１］
アプタマー等の結合分子が、ウイルス等に発現する分子に結合する際に、ウイルス株が異なると異なるシグナルが得られること、および複数のアプタマーのシグナルパターンにより、標的を分析できることを確認した。
アプタマー等の結合分子が、ウイルス等に発現する分子に結合する際に、ウイルス株が異なると異なるシグナルが得られること、および複数のアプタマーのシグナルパターンにより、標的を分析できることを確認した。
【0146】
（１）ＳＰＲによる測定
モデルの標的タンパク質として、インフルエンザウイルス由来のヘマグルチニン（ＨＡ）を用い、ＨＡに結合可能なアプタマー（ＨＡアプタマー１～５）を結合分子として用いた。また、リファレンスの結合分子として、３０塩基長のランダム配列（Ｎ）３０を含むＤＮＡライブラリ（Ｎ３０）を用いた。
モデルの標的タンパク質として、インフルエンザウイルス由来のヘマグルチニン（ＨＡ）を用い、ＨＡに結合可能なアプタマー（ＨＡアプタマー１～５）を結合分子として用いた。また、リファレンスの結合分子として、３０塩基長のランダム配列（Ｎ）３０を含むＤＮＡライブラリ（Ｎ３０）を用いた。
【0147】
ＨＡアプタマー１（配列番号１）
5'-ATATATATGCCCACCCTCTCGCTGGCGGCTCTGTTCTGTTCTCGTCTCCTTGATTTCTGTGGGCAGCCGCCTCCAAGGTCAAAAAAAA-3'
ＨＡアプタマー２（配列番号２）
5'-GGTTAGCCCGTCCCGAGATAACTCGGTGTGTTGGGTTTGGGTTGGGTTGGGTCTTAACACACGGCGGCTGTAG-3'
ＨＡアプタマー３（配列番号３）
5'-ATATATATCCTGCACCCAGTGTCCCGTGTGCAATTCAGTTGGGGTTATTTTGGGAGGGCGGGGGTTGACGGAGAGGAGGACGGAAAAAAAA-3'
ＨＡアプタマー４（配列番号４）
5'-AATTAACCCTCACTAAAGGGCTGAGTCTCAAAACCGCAATACACTGGTTGTATGGTCGAATAAGTTAA-3'
ＨＡアプタマー５（配列番号５）
5'-GAATTCAGTCGGACAGCGGGGTTCCCATGCGGATGTTATAAAGCAGTCGCTTATAAGGGATGGACGAATATCGTCTCCC-3'
5'-ATATATATGCCCACCCTCTCGCTGGCGGCTCTGTTCTGTTCTCGTCTCCTTGATTTCTGTGGGCAGCCGCCTCCAAGGTCAAAAAAAA-3'
ＨＡアプタマー２（配列番号２）
5'-GGTTAGCCCGTCCCGAGATAACTCGGTGTGTTGGGTTTGGGTTGGGTTGGGTCTTAACACACGGCGGCTGTAG-3'
ＨＡアプタマー３（配列番号３）
5'-ATATATATCCTGCACCCAGTGTCCCGTGTGCAATTCAGTTGGGGTTATTTTGGGAGGGCGGGGGTTGACGGAGAGGAGGACGGAAAAAAAA-3'
ＨＡアプタマー４（配列番号４）
5'-AATTAACCCTCACTAAAGGGCTGAGTCTCAAAACCGCAATACACTGGTTGTATGGTCGAATAAGTTAA-3'
ＨＡアプタマー５（配列番号５）
5'-GAATTCAGTCGGACAGCGGGGTTCCCATGCGGATGTTATAAAGCAGTCGCTTATAAGGGATGGACGAATATCGTCTCCC-3'
【0148】
前記アプタマーは、その３’末端に、２４塩基長のポリデオキシアデニン（ポリｄＡ）を付加し、ポリｄＡ付加アプタマーとして、後述するＳＰＲに使用した。
【0149】
標的タンパク質として、以下のタンパク質を使用した。
【0150】
・Ｈｉｓ－ＭＩＦ
ヒスチジンタグを付加したＭＩＦ（マクロファージ遊走阻止因子）
ATGen Co., Ltd. Gyeonggi-do社
・ＨＡ１Ａｎｈｕｉ（HA1/H5N1）
A/Anhui/1/2005由来ＨＡ１
Sino Biological Inc.社 （＃１１０４８－Ｖ０８Ｈ２）
（配列番号６）
MEKIVLLLAIVSLVKSDQICIGYHANNSTEQVDTIMEKNVTVTHAQDILE
KTHNGKLCDLDGVKPLILRDCSVAGWLLGNPMCDEFINVPEWSYIVEKAN
PANDLCYPGNFNDYEELKHLLSRINHFEKIQIIPKSSWSDHEASSGVSSA
CPYQGTPSFFRNVVWLIKKNNTYPTIKRSYNNTNQEDLLILWGIHHSNDA
AEQTKLYQNPTTYISVGTSTLNQRLVPKIATRSKVNGQSGRMDFFWTILK
PNDAINFESNGNFIAPEYAYKIVKKGDSAIVKSEVEYGNCNTKCQTPIGA
INSSMPFHNIHPLTIGECPKYVKSNKLVLATGLRNSP
・ＨＡ１Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ（HA1/H1N1pdm）
A/California/04/2009由来ＨＡ１
Sino Biological Inc. 社＃１０５５－Ｖ０８Ｈ４
（配列番号７）
MKAILVVLLYTFATANADTLCIGYHANNSTDTVDTVLEKNVTVTHSVNLL
EDKHNGKLCKLRGVAPLHLGKCNIAGWILGNPECESLSTASSWSYIVETP
SSDNGTCYPGDFIDYEELREQLSSVSSFERFEIFPKTSSWPNHDSNKGVT
AACPHAGAKSFYKNLIWLVKKGNSYPKLSKSYINDKGKEVLVLWGIHHPS
TSADQQSLYQNADTYVFVGSSRYSKKFKPEIAIRPKVRDQEGRMNYYWTL
VEPGDKITFEATGNLVVPRYAFAMERNAGSGIIISDTPVHDCNTTCQTPK
GAINTSLPFQNIHPITIGKCPKYVKSTKLRLATGLRNIPSIQSR
・ＨＡ１Ｂｒｉｓｂａｎｅ（HA1/H1N1）
A/Brisbane/59/2007由来ＨＡ１
Sino Biological Inc.社 ＃１１０５２－Ｖ０８Ｈ１
（配列番号８）
MKVKLLVLLCTFTATYADTICIGYHANNSTDTVDTVLEKNVTVTHSVNLL
ENSHNGKLCLLKGIAPLQLGNCSVAGWILGNPECELLISKESWSYIVEKP
NPENGTCYPGHFADYEELREQLSSVSSFERFEIFPKESSWPNHTVTGVSA
SCSHNGESSFYRNLLWLTGKNGLYPNLSKSYANNKEKEVLVLWGVHHPPN
IGDQKALYHTENAYVSVVSSHYSRKFTPEIAKRPKVRDQEGRINYYWTLL
EPGDTIIFEANGNLIAPRYAFALSRGFGSGIINSNAPMDKCDAKCQTPQG
AINSSLPFQNVHPVTIGECPKYVRSAKLRMVTGLRNIPSIQSR
・ＨＡ１Ａｉｃｈｉ（HA1/H3N2）
A/Aichi/2/1968由来ＨＡ１
Sino Biological Inc. 社＃１１７０７－Ｖ０８Ｈ１
（配列番号９）
MKTIIALSYIFCLALGQDLPGNDNSTATLCLGHHAVPNGTLVKTITDDQI
EVTNATELVQSSSTGKICNNPHRILDGIDCTLIDALLGDPHCDVFQNETW
DLFVERSKAFSNCYPYDVPDYASLRSLVASSGTLEFITEGFTWTGVTQNG
GSNACKRGPGSGFFSRLNWLTKSGSTYPVLNVTMPNNDNFDKLYIWGIHH
PSTNQEQTSLYVQASGRVTVSTRRSQQTIIPNIGSRPWVRGLSSRISIYW
TIVKPGDVLVINSNGNLIAPRGYFKMRTGKSSIMRSDAPIDTCISECITP
NGSIPNDKPFQNVNKITYGACPKYVKQNTLKLATGMRNVPEKQTR
ヒスチジンタグを付加したＭＩＦ（マクロファージ遊走阻止因子）
ATGen Co., Ltd. Gyeonggi-do社
・ＨＡ１Ａｎｈｕｉ（HA1/H5N1）
A/Anhui/1/2005由来ＨＡ１
Sino Biological Inc.社 （＃１１０４８－Ｖ０８Ｈ２）
（配列番号６）
MEKIVLLLAIVSLVKSDQICIGYHANNSTEQVDTIMEKNVTVTHAQDILE
KTHNGKLCDLDGVKPLILRDCSVAGWLLGNPMCDEFINVPEWSYIVEKAN
PANDLCYPGNFNDYEELKHLLSRINHFEKIQIIPKSSWSDHEASSGVSSA
CPYQGTPSFFRNVVWLIKKNNTYPTIKRSYNNTNQEDLLILWGIHHSNDA
AEQTKLYQNPTTYISVGTSTLNQRLVPKIATRSKVNGQSGRMDFFWTILK
PNDAINFESNGNFIAPEYAYKIVKKGDSAIVKSEVEYGNCNTKCQTPIGA
INSSMPFHNIHPLTIGECPKYVKSNKLVLATGLRNSP
・ＨＡ１Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ（HA1/H1N1pdm）
A/California/04/2009由来ＨＡ１
Sino Biological Inc. 社＃１０５５－Ｖ０８Ｈ４
（配列番号７）
MKAILVVLLYTFATANADTLCIGYHANNSTDTVDTVLEKNVTVTHSVNLL
EDKHNGKLCKLRGVAPLHLGKCNIAGWILGNPECESLSTASSWSYIVETP
SSDNGTCYPGDFIDYEELREQLSSVSSFERFEIFPKTSSWPNHDSNKGVT
AACPHAGAKSFYKNLIWLVKKGNSYPKLSKSYINDKGKEVLVLWGIHHPS
TSADQQSLYQNADTYVFVGSSRYSKKFKPEIAIRPKVRDQEGRMNYYWTL
VEPGDKITFEATGNLVVPRYAFAMERNAGSGIIISDTPVHDCNTTCQTPK
GAINTSLPFQNIHPITIGKCPKYVKSTKLRLATGLRNIPSIQSR
・ＨＡ１Ｂｒｉｓｂａｎｅ（HA1/H1N1）
A/Brisbane/59/2007由来ＨＡ１
Sino Biological Inc.社 ＃１１０５２－Ｖ０８Ｈ１
（配列番号８）
MKVKLLVLLCTFTATYADTICIGYHANNSTDTVDTVLEKNVTVTHSVNLL
ENSHNGKLCLLKGIAPLQLGNCSVAGWILGNPECELLISKESWSYIVEKP
NPENGTCYPGHFADYEELREQLSSVSSFERFEIFPKESSWPNHTVTGVSA
SCSHNGESSFYRNLLWLTGKNGLYPNLSKSYANNKEKEVLVLWGVHHPPN
IGDQKALYHTENAYVSVVSSHYSRKFTPEIAKRPKVRDQEGRINYYWTLL
EPGDTIIFEANGNLIAPRYAFALSRGFGSGIINSNAPMDKCDAKCQTPQG
AINSSLPFQNVHPVTIGECPKYVRSAKLRMVTGLRNIPSIQSR
・ＨＡ１Ａｉｃｈｉ（HA1/H3N2）
A/Aichi/2/1968由来ＨＡ１
Sino Biological Inc. 社＃１１７０７－Ｖ０８Ｈ１
（配列番号９）
MKTIIALSYIFCLALGQDLPGNDNSTATLCLGHHAVPNGTLVKTITDDQI
EVTNATELVQSSSTGKICNNPHRILDGIDCTLIDALLGDPHCDVFQNETW
DLFVERSKAFSNCYPYDVPDYASLRSLVASSGTLEFITEGFTWTGVTQNG
GSNACKRGPGSGFFSRLNWLTKSGSTYPVLNVTMPNNDNFDKLYIWGIHH
PSTNQEQTSLYVQASGRVTVSTRRSQQTIIPNIGSRPWVRGLSSRISIYW
TIVKPGDVLVINSNGNLIAPRGYFKMRTGKSSIMRSDAPIDTCISECITP
NGSIPNDKPFQNVNKITYGACPKYVKQNTLKLATGMRNVPEKQTR
【0151】
結合能の解析には、ProteON XPR36（BioRad社）を、その使用説明書にしたがって使用した。
【0152】
まず、前記ProteON専用のセンサーチップとして、ストレプトアビジンが固定化されたチップ（商品名ProteOn NLC Sensor Chip、BioRad社）を、前記ProteON XPR36にセットした。前記センサーチップのフローセルに、超純水（ＤＤＷ）を用いて、５０００ｎｍｏｌ／ｌのリガンドをインジェクションし、シグナル強度（ＲＵ：Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｕｎｉｔ）が約１０００ＲＵになるまで結合させた。前記リガンドは、２４塩基長のデオキシチミジンの５’末端をビオチン化した、ビオチン化ポリｄＴを使用した。そして、前記チップの前記フローセルに、ＳＰＲバッファーを用いて、４００ｎｍｏｌ／ｌの前記ポリｄＡ付加アプタマーを、流速２５μｌ／ｍｉｎで８０秒間インジェクションし、シグナル強度が約７００ＲＵになるまで結合させた。続いて、５００ｎｍｏｌ／ｌの前記標的タンパク質を、ＳＰＲバッファーを用いて、流速５０μｌ／ｍｉｎで１２０秒間インジェクションし、引き続き、同じ条件で、ＳＰＲバッファーを流して洗浄を行った。前記標的タンパク質のインジェクションおよび前記ＳＰＲバッファーによる洗浄に並行して、シグナル強度の測定を行った。
【0153】
前記セレクションバッファーの組成は、５０ｍｍｏｌ／ｌ Ｔｒｉｓ、０．１ｍｏｌ／ｌ ＮａＣｌ、０．０１％ Ｔｗｅｅｎ（登録商標）、５ｍｍｏｌ／ｌ Ｋ＋、１ｍｍｏｌ／ｌ Ｍｇ２＋とし、ｐＨは、７．４とした。前記ＳＰＲバッファーの組成は、５０ｍｍｏｌ／ｌ Ｔｒｉｓ、０．１ｍｏｌ／ｌ ＮａＣｌ、０．０１％ Ｔｗｅｅｎ（登録商標）、１０ｍｍｏｌ／ｌ Ｋ＋とし、ｐＨは、７．４とした。
【0154】
これらの結果を図９に示す。図９は、各標的タンパク質に対する各アプタマーの結合能を示すグラフである。図９のグラフにおいて、縦軸は、前記Prote ON（登録商標）XRP36で測定したシグナル強度（ＲＵ）の相対値であり、横軸は、標的タンパク質の種類を示す。前記相対値は、洗浄開始時（標的タンパク質のインジェクション終了時）のシグナル強度を、標的タンパク質のインジェクション開始前（ポリｄＡ付加アプタマーのインジェクション終了時）のシグナル強度で割った値として算出した。図９において、「Ｎ３０」は、前記Ｎ３０の結果を示す。図９に示すように、各ＨＡアプタマーは、ヘマグルチニンに結合するが、そのシグナル（ＲＵ）は、同じではなく、異なった。また、各ＨＡアプタマーに対する各標的タンパク質のシグナルのパターンは、インフルエンザウイルスの株間で異なる。このため、各ＨＡアプタマーを用いて得られるシグナルのパターン（例えば、各アプタマーでのシグナル比）により、これらのインフルエンザウイルスの株を分析できることがわかった。
【0155】
（２）ＥＬＡＡによる測定－１
前記結合分子としては、ＨＡアプタマー１～５を用いた。また、リファレンスの結合分子として、Ｎ３０を用いた。さらに、標的タンパク質として、A/Anhui/1/2005由来ＨＡ（HA1/H5N1）およびA/California/04/2009由来ＨＡ（HA1/H1N1）を使用した。
前記結合分子としては、ＨＡアプタマー１～５を用いた。また、リファレンスの結合分子として、Ｎ３０を用いた。さらに、標的タンパク質として、A/Anhui/1/2005由来ＨＡ（HA1/H5N1）およびA/California/04/2009由来ＨＡ（HA1/H1N1）を使用した。
【0156】
ウェルにターゲットを固定化し、前記固定化ターゲットに前記検出用アプタマーを接触させ、前記固定化ターゲットに結合した前記検出用アプタマーを検出することによって、固定化したターゲットの検出を行った。この方法を、以下、ＥＬＡＡの直接法という。
【0157】
まず、９６穴プレート（商品名Ｉｍｍｕｎｏ ９６ Ｍｉｃｒｏｗｅｌｌ Ｐｌａｔｅｓ ＭａｘｉＳｏｒｐ：Ｎｕｎｃ社）に、炭酸バッファー（ｐＨ９．６）で希釈した１０μｇ／ｍｌの前記ＨＡを、ウェルあたり１００μｌ添加し、４℃で一晩吸着させた。前記ウェルを２００μｌの洗浄バッファー（５０ｍｍｏｌ／ｌ Ｔｒｉｓ、１００ｍｍｏｌ／ｌ ＮａＣｌ、５ｍｍｏｌ／ｌ ＫＣｌ、１ｍｍｏｌ／ｌ ＭｇＣｌ２、０．０１％ Ｔｗｅｅｎ（登録商標）２０，ｐＨ７．４）で洗浄後、ブロッキングバッファー（Ｐｒｏｔｅｉｎ－Ｆｒｅｅ（ＴＢＳ） ｂｌｏｃｋｉｎｇ ｂｕｆｆｅｒ，＃３７５７０、ＰＩＥＲＣＥ社）を２００μｌ加え、室温で１時間インキュベートした。インキュベート後、前記ウェルを２００μｌの前記洗浄バッファーで３回洗浄し、前記ＨＡを固定化したプレートを作製した。
【0158】
そして、反応溶液（５０ｍｍｏｌ／ｌ Ｔｒｉｓ、１００ｍｍｏｌ／ｌ ＮａＣｌ、５ｍｍｏｌ／ｌ ＫＣｌ、１ｍｍｏｌ／ｌ ＭｇＣｌ２、０．０１％ Ｔｗｅｅｎ（登録商標）２０、０．０５％ ＢＳＡ、ｐＨ７．４）で、前記ビオチン化アプタマーを１μｍｏｌ／ｌに希釈した後、前記ウェルに、ウェルあたり１００μｌ添加し、室温で１時間インキュベートした。続いて、前記ウェルを前記洗浄液で洗浄した後、１０００倍希釈したストレプトアビジン－セイヨウワサビペルオキシダーゼ（ＳＡ－ＨＲＰ：ＧＥ社、＃ＲＰＮ１２３１＿２ＭＬ）を１００μｌ添加し、室温で３０分間反応させた。さらに、前記ウェルを前記洗浄液で洗浄した後、ＴＭＢ－Ｅ基質（Ｍｏｓｓ Ｉｎｃ．製）１００μｌを添加し、室温で２０分間反応（発色）させた。その後、前記ウェルに１００μｌの０．５ｍｏｌ／ｌ 硫酸を加え、反応を停止した後、プレートリーダーで波長４５０ｎｍの吸光度（参照波長は６２０ｎｍ）を測定した。
【0159】
また、ブランクとして、ＨＡを固定化していない９６穴プレートについて、同様にＥＬＡＡを行った（Buffer）。これらの結果を、図１０に示す。図１０は、アプタマーに結合したＨＡの量を示すグラフである。図１０において、縦軸は、前記結合能を示す波長４５０ｎｍの吸光度（ＡＢＳ、参照波長は６２０ｎｍ）であり、横軸は、標的タンパク質の種類を示す。
【0160】
図１０に示すように、各ＨＡアプタマーは、ヘマグルチニンに結合するが、そのシグナル（ＡＢＳ）は、同じではなく、異なった。また、ヘマグルチニンに対する各ＨＡアプタマーのシグナルのパターンは、インフルエンザウイルスの株間で異なる。このため、各ＨＡアプタマーを用いて得られるシグナルのパターン（例えば、各アプタマーでのシグナル比）により、これらのインフルエンザウイルスの株を分析できることがわかった。
【0161】
（３）ＥＬＡＡによる測定－２
前記結合分子としては、ＨＡアプタマー２～３を用いた。また、標的として、以下のインフルエンザウイルスおよび非インフルエンザウイルスを使用した。
（インフルエンザウイルス）
Ｈ１Ｎ１
A/Brisbane/10/07
A/California/04/09
A/Georgia/20/06
Ｈ３Ｎ２
A/Wisconsin/67/05
A/Brisbane/59/07
A/Moscow/10/99
Ｈ５Ｎ１
A/Japanese white eye/Hong Kong/38/06
（非インフルエンザウイルス）
Sindbis virus
前記結合分子としては、ＨＡアプタマー２～３を用いた。また、標的として、以下のインフルエンザウイルスおよび非インフルエンザウイルスを使用した。
（インフルエンザウイルス）
Ｈ１Ｎ１
A/Brisbane/10/07
A/California/04/09
A/Georgia/20/06
Ｈ３Ｎ２
A/Wisconsin/67/05
A/Brisbane/59/07
A/Moscow/10/99
Ｈ５Ｎ１
A/Japanese white eye/Hong Kong/38/06
（非インフルエンザウイルス）
Sindbis virus
【0162】
前記Ｈ１Ｎ１、前記Ｈ３Ｎ２および前記非インフルエンザウイルスについて、以下の方法によりウイルスストックを調製した。
【0163】
ウイルスの研究用細胞として、イヌの腎臓から樹立されたＭＤＣＫ（Madin Darby Canine Kidney）セルライン（ＡＴＣＣ（登録商標） ＣＣＬ－３４（商標）)を使用した。生育培地は、下記組成（終濃度）とした。前記生育培地の成分として、ウシ胎児血清（ＦＢＳ）は、商品名ＤＦＢＳ(Mediatech社)を使用し、その他の成分は、Invitrogen社の製品を使用した。培養条件は、３７℃±２℃、加湿下、５％ ＣＯ２、一晩とした。また、培養プレートは、使用前に、培養密度が８０％であることを確認した。
（生育培地）
１× 最小必須培地（ＭＥＭ）
５％ ＦＢＳ
２ｍｍｏｌ／ｌ Ｌ－グルタミン
３％ ＮａＨＣＯ３
１× ＭＥＭ Ｖｉｔａｍｉｎｓ Ｓｏｌｕｔｉｏｎ
（生育培地）
１× 最小必須培地（ＭＥＭ）
５％ ＦＢＳ
２ｍｍｏｌ／ｌ Ｌ－グルタミン
３％ ＮａＨＣＯ３
１× ＭＥＭ Ｖｉｔａｍｉｎｓ Ｓｏｌｕｔｉｏｎ
【0164】
フラスコ内で、コンフルエントな前記ＭＣＤＫ細胞（約９．６×１０６細胞／ｍｌ）に各ウイルスを感染させた。前記細胞の培養には、下記組成（終濃度）の感染培地を使用した。前記感染培地の成分は、特に示す他は、Life Technologiesの製品を使用した。そして、A/Brisbane/59/07およびA/California/04/09については、感染効率（ＭＯＩ）を０．０１ＰＦＵ／細胞とした。A/Brisbane/10/07、A/Wisconsin/67/05、A/Moscow/10/99、A/Georgia/20/06およびSinbisについては、感染効率（ＭＯＩ）を０．０５ＰＦＵ／細胞とした。ＰＦＵは、プラーク形成単位を示す。
（感染培地）
１× ＭＥＭ
３％ ＮａＨＣＯ３
１× ＭＥＭ Ｖｉｔａｍｉｎｓ ｓｏｌｕｔｉｏｎ（Sigma社）
１× Ｌ－グルタミン
１００Ｕ／ｍｌ ペニシリン
１００μｇ／ｍｌ ストレプトマイシン
５０μｇ／ｍｌ ゲンタマイシン
（感染培地）
１× ＭＥＭ
３％ ＮａＨＣＯ３
１× ＭＥＭ Ｖｉｔａｍｉｎｓ ｓｏｌｕｔｉｏｎ（Sigma社）
１× Ｌ－グルタミン
１００Ｕ／ｍｌ ペニシリン
１００μｇ／ｍｌ ストレプトマイシン
５０μｇ／ｍｌ ゲンタマイシン
【0165】
前記細胞に前記ウイルスを１時間感染させた後、前記フラスコに、２μｇ／ｍｌとなるように、改変トリプシンを添加した。前記改変トリプシンは、Ｌ－(トシルアミド-2-フェニル) エチル クロロメチル ケトン（ＴＰＣＫ）で処理したトリプシン（商品名TPCK treated trypsin、USB社)を使用した。
【0166】
そして、細胞変性効果（ＣＰＥ）が約１００％となった時点で、ウイルスを含む培養上清を、遠心分離（２００×Ｇ、１０分、４℃）により回収した。前記上清の残りを、前記上清を、限外ろ過膜を用いた遠心分離によって、１００ｋＤａ以下のタンパク質の除去とウイルスの濃縮を行った。前記限外ろ過膜は、商品名Amicon Ultra centrifugal filter devices 100,000 NMWL（Millipore)を使用し、遠心分離の条件は、３０００×Ｇ、４℃、３０分とした。この操作を繰り返し行い、前記上清全てを濃縮した。この濃縮物を半精製のウイルスストックとした。前記ウイルスストックの一部を採取し、これに含まれるウイルスをＵＶ照射で不活性化し、その濃度をＢＣＡ ａｓｓａｙ（商品名、Pierce）を用いて決定した。前記ウイルスストックは、－６５℃以下で保存した。
【0167】
トリインフルエンザウイルスである前記Ｈ５Ｎ１について、以下の方法によりウイルスストックを調製した。
【0168】
弱毒化された rg A/Japanese White Eye/Hong Kong/38/06を、特定病原体がフリー（ＳＰＦ）である鶏卵に接種し、前記鶏卵を生育させてウイルス感染を行い、４８時間後に、ウイルスを含む漿尿液画分を採取した。そして、回収した前記画分を、希釈液で希釈した。前記希釈液は、１００Ｕ／ｍｌペニシリン、１００μｇ／ｍｌストレプトマイシンおよび５０μｇ／ｍｌゲンタマイシンを含む１×ＰＢＳ（ｐＨ７．４）を使用した。前記（２）に示す濃縮を行うことなく、前記画分の希釈物を、ウイルスストックとした。前記ウイルスストックは、－６５℃以下で保存した。
【0169】
なお、前記Ｈ５Ｎ１は、前述のように鶏卵で増殖させているため、鶏卵由来タンパク質を多く含むため、前述の限外濾過による精製工程は行わなかった。そこで、前記Ｈ５Ｎ１のウイルスストックに関しては、使用量を、ウイルス濃度ではなく、前記タンパク質濃度で示した。なお、前記Ｈ５Ｎ１は、固定化するウイルス数を、他のウイルスと同程度の条件とするために、他のウイルスのウイルス濃度（Ｖ μｇ／ｗｅｌｌ）に対して、１００～１０００倍のタンパク質濃度（１００×Ｖ μｇ／ｗｅｌｌ～１０００×Ｖ μｇ／ｗｅｌｌ）となるように使用した。
【0170】
アプタマーとして、ＨＡアプタマー２～３を使用し、前記標的タンパク質に代えて、前記ウイルスを固定化した以外は、前記実施例１（２）と同様にして、ＥＬＡＡを行った。また、リファレンスの結合分子として、Ｎ３０を用いた以外は同様にして実施した。これらの結果を図１１に示す。図１１は、アプタマーに結合したＨＡの量を示すグラフである。図１１において、縦軸は、前記結合能を示す波長４５０ｎｍの吸光度（ＡＢＳ、参照波長は６２０ｎｍ）であり、横軸は、ウイルスの種類及び濃度を示す。
【0171】
図１１に示すように、各ＨＡアプタマーは、インフルエンザウイルスに結合するが、そのシグナル（ＡＢＳ）は、同じではなく、異なった。また、各インフルエンザウイルスに対する各ＨＡアプタマーのシグナルのパターンは、インフルエンザウイルスの株間で異なる。このため、各ＨＡアプタマーを用いて得られるシグナルのパターンにより、これらのインフルエンザウイルスの株を分析できることがわかった。
【0172】
以上のことから、アプタマー等の結合分子が、ウイルス等に発現する分子に結合する際に、ウイルス株が異なると異なるシグナルが得られること、および複数のアプタマーのシグナルパターンにより、標的を分析できることを確認した。
【0173】
以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【0174】
＜付記＞
上記の実施形態および実施例の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
センサ基板と、複数の膜と、所定の分子に結合可能な複数種類の結合分子とを備え、
前記センサ基板は、複数の支持領域を備え、
前記支持領域は、前記膜の変形を検出可能なピエゾ抵抗素子を備え、かつ前記膜を支持し、
前記膜は、前記結合分子を備え、かつ前記結合分子の結合により変形し、
各膜は、異なる種類の結合分子を備え、
前記複数種類の結合分子は、異なる分子に結合する結合分子および同じ分子に異なる結合特性を示す結合分子を含む、膜型表面応力センサアレイ。
（付記２）
前記結合分子は、前記所定の分子に対するアプタマー、抗体、受容体、またはリガンドである、付記１記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記３）
前記結合特性は、前記所定の分子に対する親和性、前記所定の分子に対する特異性、および／または前記所定の分子におけるエピトープである、付記１または２記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記４）
各膜は、１種類の結合分子を備える、付記１から３のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記５）
前記センサ基板が、回路を有し、
前記支持領域が複数のピエゾ抵抗素子を備え、
前記回路は、前記複数のピエゾ抵抗素子を含むホイートストンブリッジ回路である、付記１から４のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記６）
サンプル導入部と、サンプル排出部とを備え、
前記サンプル導入部は、各膜にサンプル液を導入可能に構成されており、
前記サンプル排出部は、各膜からサンプル液を排出可能に構成されている、付記１から５のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記７）
前記サンプル導入部は、導入口と、導入路とを備え、
前記サンプル排出部は、排出口と、排出路とを備え、
前記導入口は、前記導入路と連通する貫通孔であり、前記膜型表面応力センサの外部から内部にサンプル液を導入可能に構成されており、
前記導入路は、前記導入口と各膜とを連通し、
前記排出口は、前記導入路と連通する貫通孔であり、前記膜型表面応力センサの内部から外部にサンプル液を排出可能に構成されており、
前記排出路は、前記排出口と各膜とを連通する、付記６記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記８）
前記導入路は、複数であり、
前記排出路は、複数であり、
各導入路は、それぞれ、前記導入口といずれか１つの膜と連通し、
各排出路は、それぞれ、いずれか１つの膜と、前記排出口とを連通する、付記７記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記９）
サンプル液と、付記１から８のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイとを接触する工程と、
液相中で前記膜型表面応力センサアレイに電圧を印加する工程と、
前記膜型表面応力センサアレイの各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化を測定する工程とを含む、サンプルの測定方法。
（付記１０）
各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化の測定結果から前記サンプル液中の標的を分析する分析工程を含む、付記９記載の測定方法。
（付記１１）
前記分析工程において、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化の測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、付記９または１０記載の測定方法。
（付記１２）
前記印加工程において、前記液相が、前記サンプル液であり、
前記接触工程後、そのまま前記印加工程を行う、付記９から１１のいずれかに記載の測定方法。
（付記１３）
装着部と、電圧印加部と、測定部とを備え、
前記装着部は、付記１から８のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイを着脱可能に構成され、
前記電圧印加部は、前記膜型表面応力センサアレイに電圧を印加可能であり、
前記測定部は、前記膜型表面応力センサアレイにおける各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化を測定可能である、サンプルの測定装置。
（付記１４）
分析部を備え、
前記分析部は、各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化の測定結果から前記サンプル液中の標的を分析する、付記１３記載の測定装置。
（付記１５）
前記分析部は、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化の測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、付記１４記載の測定装置。
（付記１６）
サンプル液調製部を備え、
前記サンプル液調製部は、サンプル液を調製し、前記膜型表面応力センサに前記サンプル液を供給する、付記１３から１５のいずれかに記載のサンプルの測定装置。
（付記１７）
報知部を備え、
前記報知部は、前記測定部で得られた測定結果が、予め定めた条件を満たす場合、報知する、付記１３から１６のいずれかに記載のサンプルの測定装置。
（付記１８）
取得部と、学習部とを備え、
前記取得部は、測定データを取得し、
前記測定データは、標的を含むサンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と、前記標的の情報とが紐付けられたデータを含み、
前記学習部は、前記測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習し、標的予測モデルを生成する、学習装置。
（付記１９）
格納部を備え、
前記格納部は、得られた標的予測モデルに、前記標的および／または前記標的の属する分類を紐付けて、記憶部に格納する、付記１８記載の学習装置。
（付記２０）
前記測定結果では、前記膜型表面応力センサアレイにおける各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化の測定値と、前記測定値を得た膜の識別子とが紐付けられている、付記１８または１９記載の学習装置。
（付記２１）
前記膜型表面応力センサアレイは、付記１から８のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイである、付記１８から２０のいずれかに記載の学習装置。
（付記２２）
データ取得部と、分析部とを備え、
前記データ取得部は、測定データを取得し、
前記測定データは、サンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果を含み、
前記分析部は、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、分析装置。
（付記２３）
モデル選択部を備え、
前記測定データは、前記膜型表面応力センサの識別子と紐付けられており、
前記モデル選択部は、前記膜型表面応力センサの識別子から、前記標的予測モデルを選択し、
前記分析部は、選択された標的予測モデルと前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、付記２２記載の分析装置。
（付記２４）
前記モデル選択部は、
前記膜型表面応力センサの識別子から、前記膜型表面応力センサの標的のデータを取得し、
前記標的のデータと、標的予測モデルに紐付けられた標的および／または標的の属する分類とから、前記標的予測モデルを選択する、付記２３記載の分析装置。
（付記２５）
取得工程と、学習工程とを含み、
前記取得工程では、測定データを取得し、
前記測定データは、標的を含むサンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と、前記標的の情報とが紐付けられたデータであり、
前記学習工程では、前記測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習し、標的予測モデルを生成する、学習方法。
（付記２６）
格納工程を含み、
前記格納工程では、得られた標的予測モデルに、前記標的および／または前記標的の属する分類を紐付けて、記憶部に格納する、付記２５記載の学習方法。
（付記２７）
前記測定結果では、前記膜型表面応力センサアレイにおける各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化の測定値と、前記測定値を得た膜の識別子とが紐付けられている、付記２５または２６記載の学習方法。
（付記２８）
前記膜型表面応力センサアレイは、付記１から８のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイである、付記２５から２７のいずれかに記載の学習方法。
（付記２９）
データ取得工程と、分析工程とを含み、
前記データ取得工程では、測定データを取得し、
前記測定データは、サンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果を含み、
前記分析工程では、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、分析方法。
（付記３０）
モデル選択工程を含み、
前記測定データは、前記膜型表面応力センサの識別子と紐付けられており、
前記モデル選択工程では、前記膜型表面応力センサの識別子から、前記標的予測モデルを選択し、
前記分析工程では、選択された標的予測モデルと前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、付記２９記載の分析方法。
（付記３１）
前記モデル選択工程では、
前記膜型表面応力センサの識別子から、前記膜型表面応力センサの標的のデータを取得し、
前記標的のデータと、標的予測モデルに紐付けられた標的および／または標的の属する分類とから、前記標的予測モデルを選択する、付記３０記載の分析方法。
（付記３２）
コンピュータに、取得処理と、学習処理とを実行させ、
前記取得処理では、測定データを取得し、
前記測定データは、標的を含むサンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と、前記標的の情報とが紐付けられたデータであり、
前記学習処理では、前記測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習し、標的予測モデルを生成する、プログラム。
（付記３３）
コンピュータに、データ取得処理と、分析処理とを実行させ、
前記データ取得処理では、測定データを取得し、
前記測定データは、サンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果を含み、
前記分析処理では、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、プログラム。
上記の実施形態および実施例の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
センサ基板と、複数の膜と、所定の分子に結合可能な複数種類の結合分子とを備え、
前記センサ基板は、複数の支持領域を備え、
前記支持領域は、前記膜の変形を検出可能なピエゾ抵抗素子を備え、かつ前記膜を支持し、
前記膜は、前記結合分子を備え、かつ前記結合分子の結合により変形し、
各膜は、異なる種類の結合分子を備え、
前記複数種類の結合分子は、異なる分子に結合する結合分子および同じ分子に異なる結合特性を示す結合分子を含む、膜型表面応力センサアレイ。
（付記２）
前記結合分子は、前記所定の分子に対するアプタマー、抗体、受容体、またはリガンドである、付記１記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記３）
前記結合特性は、前記所定の分子に対する親和性、前記所定の分子に対する特異性、および／または前記所定の分子におけるエピトープである、付記１または２記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記４）
各膜は、１種類の結合分子を備える、付記１から３のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記５）
前記センサ基板が、回路を有し、
前記支持領域が複数のピエゾ抵抗素子を備え、
前記回路は、前記複数のピエゾ抵抗素子を含むホイートストンブリッジ回路である、付記１から４のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記６）
サンプル導入部と、サンプル排出部とを備え、
前記サンプル導入部は、各膜にサンプル液を導入可能に構成されており、
前記サンプル排出部は、各膜からサンプル液を排出可能に構成されている、付記１から５のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記７）
前記サンプル導入部は、導入口と、導入路とを備え、
前記サンプル排出部は、排出口と、排出路とを備え、
前記導入口は、前記導入路と連通する貫通孔であり、前記膜型表面応力センサの外部から内部にサンプル液を導入可能に構成されており、
前記導入路は、前記導入口と各膜とを連通し、
前記排出口は、前記導入路と連通する貫通孔であり、前記膜型表面応力センサの内部から外部にサンプル液を排出可能に構成されており、
前記排出路は、前記排出口と各膜とを連通する、付記６記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記８）
前記導入路は、複数であり、
前記排出路は、複数であり、
各導入路は、それぞれ、前記導入口といずれか１つの膜と連通し、
各排出路は、それぞれ、いずれか１つの膜と、前記排出口とを連通する、付記７記載の膜型表面応力センサアレイ。
（付記９）
サンプル液と、付記１から８のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイとを接触する工程と、
液相中で前記膜型表面応力センサアレイに電圧を印加する工程と、
前記膜型表面応力センサアレイの各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化を測定する工程とを含む、サンプルの測定方法。
（付記１０）
各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化の測定結果から前記サンプル液中の標的を分析する分析工程を含む、付記９記載の測定方法。
（付記１１）
前記分析工程において、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化の測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、付記９または１０記載の測定方法。
（付記１２）
前記印加工程において、前記液相が、前記サンプル液であり、
前記接触工程後、そのまま前記印加工程を行う、付記９から１１のいずれかに記載の測定方法。
（付記１３）
装着部と、電圧印加部と、測定部とを備え、
前記装着部は、付記１から８のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイを着脱可能に構成され、
前記電圧印加部は、前記膜型表面応力センサアレイに電圧を印加可能であり、
前記測定部は、前記膜型表面応力センサアレイにおける各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化を測定可能である、サンプルの測定装置。
（付記１４）
分析部を備え、
前記分析部は、各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化の測定結果から前記サンプル液中の標的を分析する、付記１３記載の測定装置。
（付記１５）
前記分析部は、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化の測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、付記１４記載の測定装置。
（付記１６）
サンプル液調製部を備え、
前記サンプル液調製部は、サンプル液を調製し、前記膜型表面応力センサに前記サンプル液を供給する、付記１３から１５のいずれかに記載のサンプルの測定装置。
（付記１７）
報知部を備え、
前記報知部は、前記測定部で得られた測定結果が、予め定めた条件を満たす場合、報知する、付記１３から１６のいずれかに記載のサンプルの測定装置。
（付記１８）
取得部と、学習部とを備え、
前記取得部は、測定データを取得し、
前記測定データは、標的を含むサンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と、前記標的の情報とが紐付けられたデータを含み、
前記学習部は、前記測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習し、標的予測モデルを生成する、学習装置。
（付記１９）
格納部を備え、
前記格納部は、得られた標的予測モデルに、前記標的および／または前記標的の属する分類を紐付けて、記憶部に格納する、付記１８記載の学習装置。
（付記２０）
前記測定結果では、前記膜型表面応力センサアレイにおける各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化の測定値と、前記測定値を得た膜の識別子とが紐付けられている、付記１８または１９記載の学習装置。
（付記２１）
前記膜型表面応力センサアレイは、付記１から８のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイである、付記１８から２０のいずれかに記載の学習装置。
（付記２２）
データ取得部と、分析部とを備え、
前記データ取得部は、測定データを取得し、
前記測定データは、サンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果を含み、
前記分析部は、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、分析装置。
（付記２３）
モデル選択部を備え、
前記測定データは、前記膜型表面応力センサの識別子と紐付けられており、
前記モデル選択部は、前記膜型表面応力センサの識別子から、前記標的予測モデルを選択し、
前記分析部は、選択された標的予測モデルと前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、付記２２記載の分析装置。
（付記２４）
前記モデル選択部は、
前記膜型表面応力センサの識別子から、前記膜型表面応力センサの標的のデータを取得し、
前記標的のデータと、標的予測モデルに紐付けられた標的および／または標的の属する分類とから、前記標的予測モデルを選択する、付記２３記載の分析装置。
（付記２５）
取得工程と、学習工程とを含み、
前記取得工程では、測定データを取得し、
前記測定データは、標的を含むサンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と、前記標的の情報とが紐付けられたデータであり、
前記学習工程では、前記測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習し、標的予測モデルを生成する、学習方法。
（付記２６）
格納工程を含み、
前記格納工程では、得られた標的予測モデルに、前記標的および／または前記標的の属する分類を紐付けて、記憶部に格納する、付記２５記載の学習方法。
（付記２７）
前記測定結果では、前記膜型表面応力センサアレイにおける各膜のピエゾ抵抗素子の応力変化の測定値と、前記測定値を得た膜の識別子とが紐付けられている、付記２５または２６記載の学習方法。
（付記２８）
前記膜型表面応力センサアレイは、付記１から８のいずれかに記載の膜型表面応力センサアレイである、付記２５から２７のいずれかに記載の学習方法。
（付記２９）
データ取得工程と、分析工程とを含み、
前記データ取得工程では、測定データを取得し、
前記測定データは、サンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果を含み、
前記分析工程では、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、分析方法。
（付記３０）
モデル選択工程を含み、
前記測定データは、前記膜型表面応力センサの識別子と紐付けられており、
前記モデル選択工程では、前記膜型表面応力センサの識別子から、前記標的予測モデルを選択し、
前記分析工程では、選択された標的予測モデルと前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、付記２９記載の分析方法。
（付記３１）
前記モデル選択工程では、
前記膜型表面応力センサの識別子から、前記膜型表面応力センサの標的のデータを取得し、
前記標的のデータと、標的予測モデルに紐付けられた標的および／または標的の属する分類とから、前記標的予測モデルを選択する、付記３０記載の分析方法。
（付記３２）
コンピュータに、取得処理と、学習処理とを実行させ、
前記取得処理では、測定データを取得し、
前記測定データは、標的を含むサンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と、前記標的の情報とが紐付けられたデータであり、
前記学習処理では、前記測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習し、標的予測モデルを生成する、プログラム。
（付記３３）
コンピュータに、データ取得処理と、分析処理とを実行させ、
前記データ取得処理では、測定データを取得し、
前記測定データは、サンプル液について、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果を含み、
前記分析処理では、膜型表面応力センサアレイを用いて測定された測定結果と前記標的との組を教師データとして機械学習することにより生成された、標的予測モデルと、前記測定結果とから、前記サンプル液中の標的を分析する、プログラム。
【産業上の利用可能性】
【0175】
以上説明したように、本発明によれば、例えば、前記所定の分子に結合可能な複数種類の結合分子をＭＳＳセンサに固定化したアレイとし、前記アレイで得られたシグナルパターンを用いることで、前記標的に特異的な結合分子が存在しない場合も、前記標的を測定しうる。このため、本発明は、例えば、分析、環境測定等の分野において、極めて有用である。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【配列表】