血漿（けっしょう）に含まれる多数の低分子量代謝物を高速分析―ビッグデータ生成を基にバイオマーカー探索へ：産業技術総合研究所ほか
(2026年3月13日発表)
（国）産業技術総合研究所、九州大学、東京科学大学、ブルカージャパン（株）の共同研究グループは3月13日、ヒト血漿（けっしょう）に含まれる多数の低分子量代謝物を、1検体1秒以内の高速で、かつ既存手法と同等の精度で分析する手法を開発したと発表した。数千～数十万検体にのぼる大規模の試料を同じ基準で分析でき、ビッグデータの生成を基に、疾患の指標となるバイオマーカーの探索などが期待されるという。
血漿は血球成分以外の血液成分を指し、アミノ酸やたんぱく質、ブドウ糖、脂質、無機塩類、ホルモン、ビタミンをはじめ多種類の代謝物や老廃物などを含む。血漿中のアミノ酸や糖などの低分子量代謝物は、生活習慣や疾患などの影響を受けて変動するため、これらを分析すると、健康状態や病態の特徴を明らかにできると期待されている。
しかし、これまで低分子量代謝物の分析に用いられていたクロマトグラフィー法と呼ばれる手法は、測定の前処理に手間と時間がかかるなど効率性や再現性に課題があり、大規模な試料を同じ基準で分析することは難しかった。
一方、質量分析にはMALDI-MS(マトリックス支援レーザー脱離イオン化質量分析法)という 高速測定法があるが、もともと高分子量の化合物を対象に利用されてきたもので、低分子量代謝物の分析では、試料に加えるマトリックスと呼ばれる化合物が代謝物と干渉してしまうなどの問題があって活用が難しかった。
研究グループは、このMALDI-MSを低分子量代謝物の分析に応用することを目指し、干渉の少ないマトリックスの探索と分析条件の最適化に挑戦。今回、全身の臓器や組織からの代謝情報を含んでいるヒト血漿を対象に、高速かつ再現性の高い分析手法を確立した。
開発したのは、MALDI-MSにイオンモビリティ（IM）分離と呼ばれる技術を組み合わせたもので、アセトニトリルで希釈するだけで済むという、ヒト血漿の簡便な前処理法も確立した。
この新手法によって得られた血液中の複数の代謝物情報から、胃がんや大腸がんなど複数のガン種の患者と健康人とを区別して層別化できることが確認された。バイオバンクに蓄積された多様なヒト試料からビッグデータを構築し、疾患の指標となるバイオマーカーの探索や、精密医療に向けた基盤を整備することが期待されるとしている。
