[論文レビュー] Signal Processing Techniques to Reduce the Limit of Detection for Thin Film Biosensors

Simon J. Ward, Rabeb Layouni+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 12, 2021

Silicon Nanostructures and Photoluminescence参考文献 38被引用数 40

ひとこと要約

本論文では、複素モーレットウェーブレット畳み込みと位相差解析を用いた信号処理技術、Linear Average Morlet Phase (LAMP) 法を提案する。この手法は、多孔質シリコン (PSi) バイオスセンサの反射率データからのノイズ低減を目的としている。白色ノイズおよび低周波数ノイズをフィルタリングすることで、LAMPはRIFTSおよびIAWと比較して検出限界 (LOD) を約1桁低くし、臨床的および環境バイオスセンシング応用における感度を顕著に向上させる。

ABSTRACT

The ultimate detection limit of optical biosensors is often limited by various noise sources, including those introduced by the optical measurement setup. While sophisticated modifications to instrumentation may reduce noise, a simpler approach that can benefit all sensor platforms is the application of signal processing to minimize the deleterious effects of noise. In this work, we show that applying complex Morlet wavelet convolution to Fabry-P\'erot interference fringes characteristic of thin film reflectometric biosensors effectively filters out white noise and low frequency reflectance variations. Subsequent calculation of an average difference in phase between the filtered analyte and reference signals enables a significant reduction in the limit of detection (LOD) enabling closer competition with current state-of-the-art techniques. This method is applied on experimental data sets of thin film porous silicon sensors (PSi) in buffered solution and complex media obtained from two different laboratories. The demonstrated improvement in LOD achieved using wavelet convolution and average phase difference paves the way for PSi optical biosensors to operate with clinically relevant detection limits for medical diagnostics, environmental monitoring, and food safety.

研究の動機と目的

• 薄膜バイオスセンサ、特に多孔質シリコン (PSi) の臨床的検出限界を達成できない主な要因は、光学測定におけるノイズに起因するという制限に対処すること。
• センサ設計や機器を変更せずに感度を向上させる信号処理手法を開発すること。
• 既存手法（RIFTSおよびIAW）の性能を低下させる低周波数オフセットおよび振幅変動、白色ノイズの影響を低減すること。
• ノイズが顕著に現れる複雑な媒体（例：プラズマ）においても信頼性のある検出を可能にすること。
• LAMPがアプタマーを用いたバイオスセンサにおいて、癌バイオマーカー（例：AGR2）の信号対ノイズ比および特異性を向上させることを実証すること。

提案手法

• LAMP法は、反射スペクトル内のファブリ・ペロー干渉縞に複素モーレットウェーブレット畳み込みを適用し、バンドパスフィルタリングを実行することで、白色ノイズおよび低周波数ドリフトを除去する。
• フィルタリング処理後の感受体信号とリファレンス信号間の平均位相差を計算し、バイオ分子の結合に起因する微小な屈折率変化に極めて感受しやすい。
• ファブリ・ペロー縞の正弦波的性質を活用し、ウェーブレットベースのフィルタリングにより周波数シフト情報は保持しつつノイズを抑制する。
• PSiバイオスセンサが標的たんぱく質（例：AGR2）、非標的たんぱく質（IgG）、および複雑な媒体（50%プラズマ）に露出された実験データに、取得後処理として適用する。
• 計算効率が高く、既存のバイオスセンサープラットフォームと互換性があり、ハードウェアの変更を要しない。
• オフセットおよび振幅変動に対して頑健である点で、RIFTS（反射干渉フーリエ変換分光法）およびIAW（波長平均干渉縞）を上回る性能を発揮する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ウェーブレットベースの信号処理は、ハードウェア変更なしに薄膜バイオスセンサの検出限界 (LOD) を低減できるか？
• RQ2 LAMP法は、プラズマのような複雑な媒体からのノイズをRIFTSおよびIAWと比較してどのように処理するか？
• RQ3 LAMP法は、バイオ分子の結合に起因する周波数シフト（物理的信号）を保持しつつ、誤検出ノイズを効果的に抑制できるか？
• RQ4 LAMP法は、実際のバイオスセンシング実験において、特異的結合と非特異的結合を信頼性高く区別できるか？
• RQ5 LAMP法は、低濃度バイオスセンシング状況において、信号対ノイズ比および検出感度をどの程度向上させるか？

主な発見

• 実験データにおいて、LAMP法はRIFTSおよびIAWと比較して、多孔質シリコンバイオスセンサの検出限界 (LOD) を約1桁低減した。
• LAMPはRIFTSに比べて顕著に高い信号対ノイズ比 (S/N) を達成し、バイオ分子の結合に起因する微小な位相差の検出をより正確に可能にした。
• 50%プラズマのような複雑な媒体においても、LAMPは頑健な性能を維持し、誤検出は最小限に抑えられ、正確な信号ダイナミクスを示した。これに対してIAWは誤ったアーチファクトを生成した。
• AGR2タンパク質の検出において、LAMPは標的結合ダイナミクスを明確に解明し、非標的IgGでは信号変化がほとんど認められ、高い特異性を示した。
• LAMPは、特に非特異的結合およびバッファー洗浄段階でRIFTSの結果を損なう低周波数オフセットおよび振幅変動を効果的に低減した。
• LAMPは、50%プラズマ中でのAGR2の低濃度検出を信頼性を持って可能にした。これは、早期疾患バイオマーカー検出における臨床的意義を示している。