ジュネーブ大学（UNIGE）の研究チームは、ナノポア検出技術と人工知能（AI）を融合させ、タンパク質を分子レベルで高速に同定する新手法を開発した。この知見は2026年、学術誌「Journal of the American Chemical Society」に公表された。 ナノポア技術は、数ナノメートルの微小孔を通過する分子が引き起こす電流変化を検出する原理に基づく。各分子は固有の電流パターンを呈し、分子指紋としての識別が期待される。ただしタンパク質は複雑な電荷分布を持つため、電気泳動力のみでは孔内への安定した誘導が困難な課題があった。 キャノ・カオ准教授らのチームは、ナノポア内部で自然発生的に生じる液体の流れ「電気浸透流」を駆使し、電荷の状態によらずタンパク質を一貫して孔へ輸送する手法を確立した。さらに、類似分子の電流信号が示す微妙な差異を解きほぐすため、信号の持続時間や電流変動の推移など複数の特徴量をAIアルゴリズムに学習させた。これにより、ノイズを含む波形から高精度なパターン認識を可能にした。 本手法は標識を必要としない単一分子検出を実現し、極めて低濃度の試料分析にも適している。迅速な臨床診断、個別化医療への応用、そして合成高分子への情報エンコーディングによる次世代データストレージなど、幅広い分野での展開が期待される。第1著者のルケス博士は、測定電流とタンパク質アミノ酸配列の合理的な相関関係の解明により、既知サンプルの同定だけでなく未知タンパク質の直接解析も目指すと述べている。 ジュネーブ大学のこの進展は、タンパク質解析の負担を大幅に軽減し、創薬研究や疾患バイオマーカー探索の効率化に寄与するものと判断される。